轻量级OLAP(一):Cube计算
有一个数据多维分析的任务:
- 日志的周UV;
- APP的收集量及标注量,TOP 20 APP(周UV),TOP 20 APP标注分类(周UV);
- 手机机型的收集量及标注量,TOP 20 机型(周UV),TOP 20 手机厂商(周UV);
初始的解决方案:Spark读取数据日志,然后根据分析需求逐一进行map、distinct、reduceByKey得到分析结果。但是,这种方案存在着非常大的缺点——重复扫描数据源多次。
1. Pig
Pig提供cube
关键字做OLAP,将dimension分为了两类:
- normal,对应于cube operation,\(n\)个该维度的组合数为\(2^n\);
- hierarchical ordering,对应于rollup operation, \(n\)个该维度的组合数为\(n+1\)。
官方doc例子如下:
salesinp = LOAD '/pig/data/salesdata' USING PigStorage(',') AS
(product:chararray, year:int, region:chararray, state:chararray, city:chararray, sales:long);
cubedinp = CUBE salesinp BY CUBE(product,year);
result = FOREACH cubedinp GENERATE FLATTEN(group), SUM(cube.sales) AS totalsales;
salesinp = LOAD '/pig/data/salesdata' USING PigStorage(',') AS
(product:chararray, year:int, region:chararray, state:chararray, city:chararray, sales:long);
rolledup = CUBE salesinp BY ROLLUP(region,state,city);
result = FOREACH rolledup GENERATE FLATTEN(group), SUM(cube.sales) AS totalsales
在例子中,cube
的操作相当于按维度组合对每一record进行展开并group by Dimensions
,与下一句foreach语句构成了Dimensions + Measure
的数据输出格式。
2. Spark
朴素多维分析
从上面介绍的pig OLAP方案中,我们得到灵感——面对开篇的多维分析需求,也可以每一条记录按Dimensions + Measure
的规则进行展开:
/**
* @param e (uid, LogFact)
* @return Array[((dimension order No, dimension), measure)]
*/
def flatAppDvc(e: (String, CaseClasses.LogFact)): Array[((String, String), String)] = {
val source = (("00", e._2.source), e._1)
val appName = (("11", e._2.appName), e._1)
val appTag = (("12", e._2.appTag), e._1)
val appAll = (("13", "a"), e._1)
val appCollect = (("14", "a"), e._2.appName)
val appLabel = e._2.appTag match {
case "EMPTY" => (("15", "a"), "useless")
case _ => (("15", "a"), e._2.appName)
}
val dvcModel = (("21", e._2.dvcModelLabel), e._1)
val vendor = (("22", e._2.vendor), e._1)
val (osAll, osCollect) = ((("23", e._2.osType), e._1), (("24", e._2.osType), e._2.dvcModel))
val osLabel = e._2.dvcModelLabel match {
case "EMPTY" => (("25", e._2.osType), "useless")
case _ => (("25", e._2.osType), e._2.dvcModel)
}
Array(source, appName, appTag, appAll, appCollect, appLabel, dvcModel, vendor,
osAll, osCollect, osLabel).filter(_._2 != "useless")
}
为了区别不同的维度组合,代码中采取了比较low的方式——为每个维度组合进行编号以示区别。Spark提供flatMap API将一行展开为多行,完美地满足了维度展开的需求;然后通过一把group by key + distinct count
即可得到结果:
val flatRdd = logRdd.flatMap(flatAppDvc)
val result = flatRdd.distinct()
.mapValues(_ => 1)
.reduceByKey(_ + _)
多Measure
前面的分析需求比较简单,measure均为distinct count;因而可以不必对齐Dimensions + Measure
。然而,对于比较复杂的分析需求:
- (整体上)广告物料的收集量、标注量、PV;
- (广告物料的)二级标注类别的广告物料数、UV、PV;
- (广告物料的)一级标注类别的广告物料数、UV、PV;
measure既有distinct count (UV) 也有count (PV),这时需要Dimensions + Measure
的对齐,维度flatMap如下:
/**
* @param e ((adid, 2nd ad-category, 1st ad-category, uid)
* @return Array[((dimension order No, dimension), measure:(adid, uid or adid, 1)]
*/
def flatAd(e: ((String, String, String), String)) = {
val all = e._1._2 match {
case "EMPTY" => (("0", "all"), (e._1._1, "non", 0))
case _ => (("0", "all"), (e._1._1, e._1._1, 1))
}
val adCate = (("1", e._1._2), (e._1._1, e._2, 1))
val adParent = (("2", e._1._3), (e._1._1, e._2, 1))
Array(all, adCate, adParent)
}
尔后,计算每一维度的measure(其中distinct count采用HyperLogLogPlus算法的stream lib实现):
val createHLL = (v: String) => {
val hll = new HyperLogLogPlus(14, 0) // relative-SD = 0.01
hll.offer(v)
hll
}
def computeAdDimention(rdd: RDD[((String, String), (String, String, Int))]) = {
rdd.combineByKey[(HyperLogLogPlus, HyperLogLogPlus, Int)](
(v: (String, String, Int)) => (createHLL(v._1), createHLL(v._2), 1),
(m: (HyperLogLogPlus, HyperLogLogPlus, Int), v: (String, String, Int)) => {
m._1.offer(v._1)
m._2.offer(v._2)
val pv = m._3 + v._3
(m._1, m._2, pv)
},
(m1: (HyperLogLogPlus, HyperLogLogPlus, Int),
m2: (HyperLogLogPlus, HyperLogLogPlus, Int)) => {
m1._1.addAll(m2._1)
m1._2.addAll(m2._2)
val pv = m1._3 + m2._3
(m1._1, m1._2, pv)
}
)
.mapValues(t => (t._1.cardinality().toInt, t._2.cardinality().toInt, t._3))
}
其实,本文有点标题党~~只是借了OLAP的壳做数据多维分析,距离真正的OLAP还是很远滴……
轻量级OLAP(一):Cube计算的更多相关文章
- 3D Cube计算引擎加速运算
3D Cube计算引擎加速运算 华为达芬奇架构的AI芯片Ascend910,同时与之配套的新一代AI开源计算框架MindSpore. 为什么要做达芬奇架构? AI将作为一项通用技术极大地提高生产力,改 ...
- 轻量级OLAP(二):Hive + Elasticsearch
1. 引言 在做OLAP数据分析时,常常会遇到过滤分析需求,比如:除去只有性别.常驻地标签的用户,计算广告媒体上的覆盖UV.OLAP解决方案Kylin不支持复杂数据类型(array.struct.ma ...
- Analysis Services OLAP 概述
1. 什么是OLAP •定义1 :OLAP(联机分析处理)是针对特定问题的联机数据访问和分析.通过对信息(维数据)的多种可能的观察形式进行快速.稳定一致和交互性的存取,允许管理决策人员对数据进行深入观 ...
- SSAS——基础--cube
SSAS——基础 一.Analysis Services Analysis Services是用于决策支持和BI解决方案的数据引擎.它提供报表和客户端中使用的分析数据. 它可在多用途数据模型中创建 ...
- 杂项-DB:OLAP(联机分析处理)
ylbtech-杂项-DB:OLAP(联机分析处理) 联机分析处理OLAP是一种软件技术,它使分析人员能够迅速.一致.交互地从各个方面观察信息,以达到深入理解数据的目的.它具有FASMI(Fast A ...
- [转帖]OLTP、OLAP与HTAP
OLTP.OLAP与HTAP https://blog.csdn.net/ZG_24/article/details/87854982 OLTP On-Line Transaction Proce ...
- OLAP(On-Line Analytical Processing)
自20世纪80年代开始,许多企业利用关系型数据库来存储和管理业务数据,并建立相应的应用系统来支持日常的业务运作.这种应用以支持业务处理为主要目的,被称为联机事务处理(On line Transacti ...
- 星型数据仓库olap工具kylin介绍
星型数据仓库olap工具kylin介绍 数据仓库是目前企业级BI分析的重要平台,尤其在互联网公司,每天都会产生数以百G的日志,如何从这些日志中发现数据的规律很重要. 数据仓库是数据分析的重要工具, 每 ...
- ORACLE的分组统计之CUBE(二)
cube统计包含了rollup的统计结果,而且还有其他组合分组结果(小计),CUBE(n列),那么分组种类有: cube分组就是先进行合计(一个不取),然后小计(到),最后取标准分组. 与rollup ...
随机推荐
- linux进程管理(上)
程序和进程的区别: 1.程序是一种静态资源 程序启动产生进程 2.程序与进程无一一对应原则 进程是动态的一个过程 父进程和子进程在前面提过 前台进程:执行命令时只能等待的进程为前台进程也叫异步进程 ...
- 结合数据库登录注册模块,登录成功之后跳到WebView
最近刚刚做了一个模块,在本地建立一个数据库,存储注册的账号,登录的时候取出,正确则登录,登录之后跳到一个webView网页. 直接上代码吧. LoginActivity.java package co ...
- 用C语言编写生成小学四则运算程序
使用软件——VS 2015 使用环境——C语言 早在上周我就开始使用C#语言做,由于最后一点问题而放弃,之后用C语言开始做,很顺利,但是也碰到了一些问题,但是通过了百度文库上的一些程序的借鉴和吴阿平同 ...
- 探索c#之递归APS和CPS
接上篇探索c#之尾递归编译器优化 累加器传递模式(APS) CPS函数 CPS变换 CPS尾递归 总结 累加器传递模式(Accumulator passing style) 尾递归优化在于使堆栈可以不 ...
- 我为什么很烦在DB服务器上安装杀毒软件
常见的数据库连接问题无外乎是在数据库服务器本地可以连接SQL Server,但通过其他服务器就不可以连接.但这次我却碰到了相反的情况,在服务器本地无法通过IP/实例名连接,但从其他服务器却可以.而且每 ...
- JavaScript面试时候的坑洼沟洄——逗号、冒号与括号
看完了javaScript数据类型和表达式与运算符相关知识后以为可以对JavaScript笔试题牛刀小试一把了,没想到有一次次的死在逗号,冒号和括号上,不得已再看看这几个符号吧. 逗号 逗号我们常见的 ...
- Google Chrome调试js入门
平常在开发过程中,经常会接触到前端页面.那么对于js的调试那可是家常便饭,不必多说.最近一直在用火狐的Firebug,但是不知道怎么的不好使了.网上找找说法,都说重新安装狐火浏览器就可以了,但是我安装 ...
- Android EditText悬浮在输入法之上
Android EditText悬浮在输入法之上 使用 android:windowSoftInputMode="adjustResize" 会让界面整体被顶上去,很多时候我们不需 ...
- JAVA理论概念大神之概念汇总
我个人觉得,JAVA之所以能够经久不衰,有一个很重要的原因就是:JAVA的理论总是给人一种,虽然不知道是什么,但是感觉很厉害的样子.就单是这一点,他就已经超越许多其他语言了,至少吹牛的时候谈资总是很多 ...
- ExtJs4常用配置方法备忘
viewport布局常用属性 new Ext.Viewport({ layout: "border", renderTo: Ext.getBody(), defaults: { b ...