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ROLAP与大数据

OLAP 大数据相关的场景比较多,常见的有:ETL(数据提取、转换、加载)、实时流式(监控报警、风控等)、机器学习(推荐引擎、用户画像等)、非结构化分析(视频、图片、语音、文本等)、海量大数据在线存储(HBase)、搜索及我们本文讲的OLAP。 其中OLAP(在线联机分析)在很多企业占住分析类的大部分。按照一般的理论又分为,M-OLAP,R-OLAP,H-OLAP。简单区别就是 M-OLAP是基于多维数组的存储模型,也是最原始的OLAP,但需要对数据进行预处理才能形成多维结构,大数据领域Kylin属于此类;R-OLAP是完全基于关系模型进行存放的,只是它根据分析的需要对模型的结构和组织形式进行了优化,目前MPP(greenplum)及MPP on HDFS(Presto、Impala)及SQL on DAG(Hive、Spark)均

HBase-1.2.4LruBlockCache实现分析(一)

一、简介 BlockCache是HBase中的一个重要特性,相比于写数据时缓存为Memstore,读数据时的缓存则为BlockCache。 LruBlockCache是HBase中BlockCache的默认实现,它采用严格的LRU算法来淘汰Block。 二、缓存级别 目前有三种缓存级别,定义在BlockPriority中,如下: public enum BlockPriority { /** * Accessed a single time (used for scan-resistance) */ SINGLE, /** * Accessed multiple times */ MULTI, /** * Block from in-memory store */ MEMORY } 1、SINGLE:主要用于scan等,避免大量的这种一次的访问导致缓存替换; 2、MULTI:多次缓存; 3、MEMORY:常驻缓存的,比如meta信息等。 三、缓存实现分析 LruBlockCache缓存的实现在方法cacheBlock()中,实现逻辑如下: 1、...

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