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为大数据带来交互式的BI

基于Hadoop的SQL一直在被持续地改进,但是一个查询要等几分钟到几小时还是非常得正常。在这篇博文里,我们将会介绍开源的分布式分析引擎Apache Kylin。重点介绍它是如何以数量级加速大数据查询,以及在2.0版里面为交互式BI所提供的新特性,包括对雪花模型的支持和流式建立数据立方。 Apache Kylin是什么? Kylin是一个在Hadoop上的OLAP引擎。如图1所示,Kylin位于Hadoop之上,向上层的应用提供了基于标准SQL接口的关系型数据。 图1 Apache Kylin的位置。图片由Yang Li友情提供 Kylin可以处理大数据集,从查询延迟上讲是很快的,这也是它和其他基于Hadoop的SQL的区别。比如,我们所知道的使用Kylin的最大的生产系统实例是在今日头条,一个中国的新闻推送应用。头条有一个包含3万亿条记录的表,对它的平均查询响应时间低于1秒。下一节我们会讨论Kylin是怎么实现这么快的查询。 Kylin引擎的另一个特点是它可以支持复杂的数据模型。 例如,太平洋保险(CPIC,中国的一个保险集团公司)有一个多达60维的模型。 Kylin提供标准的JDB...

《Mahout算法解析与案例实战》一一1.1 Mahout应用背景

本节书摘来自华章计算机《Mahout算法解析与案例实战》一书中的第1章,第1.1节,作者:樊 哲,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.1 Mahout应用背景 随着互联网的发展,企业拥有的数据也越来越多,比如Facebook公司,从公司成立之初的100万用户数到2010年的1.34亿用户数,再到2014年的13.1亿用户数,其用户增长速度达到了令人惊叹的地步,单单用户数目的增长已经达到了如此地步,更不用说每个用户所产生的数据量了。很明显,面对如此庞大的数据量,企业再用以前的数据处理方式显然已经不能满足要求了。正所谓,变则通,通则久。企业若想长久发展,面对日益增长的数据,在以前传统的数据处理方式显得力不从心的时候,就需要“变”。所谓“变”,其实就是对现有方式的创新。在此情况下,“云计算”便应运而生。所谓“云计算”

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