OLAP(On-Line Analytical Processing),是数据仓库系统的主要应用形式,帮助分析人员多角度分析数据,挖掘数据价值.本文基于QQ音乐海量大数据实时分析场景,通过QQ音乐与腾讯云EMR产品深度合作的案例解读,还原一个不一样的大数据云端解决方案. 一.背景介绍 ​ QQ音乐是腾讯音乐旗下一款领先的音乐流媒体产品,平台打造了“听.看.玩”的立体泛音乐娱乐生态圈,为累计注册数在8亿以上的用户提供多元化音乐生活体验,畅享平台上超过3000万首歌曲的海量曲库.优质服务的背后,是每…

1.Impala简介 • Cloudera公司推出,提供对HDFS.Hbase数据的高性能.低延迟的交互式SQL查询功能. • 基于Hive使用内存计算,兼顾数据仓库.具有实时.批处理.多并发等优点 • 是CDH平台首选的PB级大数据实时查询分析引擎 官网:http://www.cloudera.com/products/apache-hadoop/impala.html http://www.impala.io/index.html 下面是在基于单用户和多用户查询的时候,不同的查询分析器所使用…

概要: Oracle Stream Analytics(OSA)是企业级大数据流实时分析计算平台.它可以通过使用复杂的关联模式,扩充和机器学习算法来自动处理和分析大规模实时信息.流式传输的大数据可以源自IoT传感器,Web管道,日志文件,销售点设备,ATM机,社交媒体,事务数据库,NoSQL数据库或任何其他数据源. OSA为业务用户提供了动态创建和实施即时洞察解决方案.它允许用户通过实时图表,地图,可视化视图来实时浏览实时数据,并以图形方式构建流传输管道,而无需进行任何手工编码. OSA使用与O…

本文转载自公众号 DBAplus社群 , 作者:谢麟炯 谢麟炯,唯品会大数据平台高级技术架构经理,主要负责大数据自助多维分析平台,离线数据开发平台及分析引擎团队的开发和管理工作,加入唯品会以来还曾负责流量基础数据的采集和数据仓库建设以及移动流量分析等数据产品的工作. 海量数据实时OLAP场景的困境 大数据 首先来看一下我们在最初几年遇到的问题.第一就是大数据,听起来好像蛮无聊的,但大数据到底是指什么呢?最主要的问题就是数据大,唯品会在这几年快速发展,用户流量数据从刚开始的几百万.几千万发展到现在…

5月15日 阿里云DataWorks正式推出Stream Studio,正式为用户提供大数据的实时计算能力,同时标志着DataWorks成为离线.实时双计算领域的数据中台. 据介绍,Stream Studio基于阿里巴巴Flink实时计算引擎,支持DAG和SQL双模式开发流计算作业,并支持DAG与SQL互转:支持Function Studio在线开发UDF并一键发布:支持线上数据采集与本地调试:支持作业运维和智能诊断:极大地降低了流计算作业开发门槛,提高了开发效率.通过DataWorks已有的数…

Storm 实战:构建大数据实时计算(阿里巴巴集团技术丛书,大数据丛书.大型互联网公司大数据实时处理干货分享!来自淘宝一线技术团队的丰富实践,快速掌握Storm技术精髓!) 阿里巴巴集团数据平台事业部商家数据业务部 编著 ISBN 978-7-121-22649-6 2014年8月出版 定价:59.00元 184页 16开 编辑推荐 Storm以其简单.灵活.健壮而著称.随着大数据实时处理需求的强劲增长,Storm的出现填补了大数据处理生态系统的缺失,并被越来越多的公司所采用. <Storm实战…

——把数据从分散统一集中到数据中心 基于HP分布式并行计算/存储技术构建的云监控系统即是通过“云高清摄像机”及IaaS和PaaS监控系统平台,根据用户所需(SaaS)将多路监控数据流传送给“云端”,除了提供传统的监控服务外,还提供了对PB级大数据的高性能IO并发集中存储.查询和分析等数据应用服务,从而可以实现更高的非结构化数据管理,解决了监控系统中对于大数据安全.分析和备份等问题,用户也可以通过任意方式,任意终端按需实现对视频监控的需要. 数据驱动手段在一定程度上帮助了监管部门提高了工作效率.传…

转自:http://www.36dsj.com/archives/28590 Druid 是一个用于大数据实时查询和分析的高容错.高性能开源分布式系统,旨在快速处理大规模的数据,并能够实现快速查询和分析.尤其是当发生代码部署.机器故障以及其他产品系统遇到宕机等情况时,Druid仍能够保持100%正常运行.创建Druid的最初意图主要是为了解决查询延迟问题,当时试图使用Hadoop来实现交互式查询分析,但是很难满足实时分析的需要.而Druid提供了以交互方式访问数据的能力,并权衡了查询的灵活性和性…

前言 在上一篇文章 你公司到底需不需要引入实时计算引擎? 中我讲解了日常中常见的实时需求,然后分析了这些需求的实现方式,接着对比了实时计算和离线计算.随着这些年大数据的飞速发展,也出现了不少计算的框架(Hadoop.Storm.Spark.Flink).在网上有人将大数据计算引擎的发展分为四个阶段. 第一代:Hadoop 承载的 MapReduce 第二代:支持 DAG(有向无环图)框架的计算引擎 Tez 和 Oozie,主要还是批处理任务 第三代:支持 Job 内部的 DAG(有向无环图),以…

本文会简述大数据分析场景需要解决的技术挑战,讨论目前主流大数据架构模式及其发展.最后我们将介绍如何结合云上存储.计算组件,实现更优的通用大数据架构模式,以及该模式可以涵盖的典型数据处理场景. 大数据处理的挑战 现在已经有越来越多的行业和技术领域需求大数据分析系统,例如金融行业需要使用大数据系统结合VaR(value at risk)或者机器学习方案进行信贷风控,零售.餐饮行业需要大数据系统实现辅助销售决策,各种IOT场景需要大数据系统持续聚合和分析时序数据,各大科技公司需要建立大数据分析中台等等…