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大数据时代,OLAP解析与发展方向

数据分析领域自2010前后一直占据了全球信息技术的核心地位,OLAP的需求并未随着Hadoop的流行而消亡,而是被越来越理智的认可——“数据再多也需要分析、分析的主要需求还是交互查询”。本文概括了OLAP的本质原则、曾经的困境和当前的技术派系,希望能引起从业者的思考,共同促进行业进步与发展! 1. 剖析OLAP本质 OLAP(Online Analytical Processing)是一种数据处理技术,专门设计用于支持复杂的分析操作,侧重对决策人员和高层管理人员的决策支持,可以根据分析人员的要求快速、灵活地进行大数据量的复杂查询处理,并且以一种直观而易懂的形式将查询结果提供给决策人员,以便他们准确掌握企业(公司)的经营状况 二十几年前E.F. Codd提出OLAP时,也参照关系数据库提出了12条规则,但后期没有得到发展,其中有些规则在现在看来都已经不再完全适用,或者不是OLAP的特殊规则。因此我们从OLAP的本质定位上,重新确定三条原则,用以解析OLAP的历史发展: 1) 提供多维的业务视图(“维”是OLAP存在和核心概念) 2) 满足灵活的交互分析(面向决策分析需要及时响应查询需求的...

手把手教学:使用Elastic search和Kibana进行数据探索(Python语言)

探索性数据分析(EDA)帮助我们认识底层的数据基结构及其动力学,以此来最大限度发掘出数据的可能性。EDA是提取重要变量和检测异常值的关键。尽管存在着很多种机器学习算法,但EDA仍被视为理解和推动业务的最关键算法之一。 其实有很多种方式都能够执行实现EDA,例如Python的matplotlib、seaborn库,R语言的ggplot2,而且网络上有很多很好的资源,例如John W. Tukey的“探索性数据分析”, Roger D. Peng 的“用R进行探索性数据分析”等,不胜枚举。 在本文中,我主要讲解下如何使用Elastic search和Kibana实现EDA。 目录: 1. Elastic search 2. Kibana 3. 创建数据表 数据索引 链接Kibana 可视化 4. 搜索栏 1. Elastic Search (ES) Elastic Search是一个开放源码,RESTful分布式和可扩展的搜索引擎。由于其简单的设计和分布式特性,Elastic Search从大量级数据(PB)中进行简单或复杂的查询、提取结果都非常迅速。另外相较于传统数据库被模式、表所约束,...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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