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olap分析头部数据

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olap什么事，ApacheKylin在美团百亿的做法数据OLAP场景？美团各业务线存在大量OLAP 分析场景 ， 需要基于Hadoop Billions数据实现 。直接响应分析 division、city BD等数千人的交互访问请求 ， 要求OLAP服务具有高可扩展性、稳定性、数据准确性和性能 。
1、技术选型-OLAP大 数据技术哪家强?Lambda架构的核心思想是“流与批的融合”，因为随着机器性能和数据框架的不断提升，用户其实并不关心底层如何运行，批处理还是流处理，而是可以按照统一的模型返回结果，这也是Lambda架构诞生的原因 。现在很多应用如Spark、Flink都支持这种结构，即数据进入平台后可以选择批处理或流处理，但无论如何一致性都是一样的 。
适合的场景也是相对固定清晰的地方 。ClickHouseClickhouse由俄罗斯yandex公司开发 。专为网上数据 分析 。Clickhouse最大的特点首先是，速度快 。为了快速采用列存储，列存储更好的支持压缩，压缩后的数据传输体积更小，所以更快；同时支持碎片化、分布式执行和SQL 。
2、如何监测和优化OLAP 数据库 3、简述 数据仓库、 数据挖掘和OLAP的关系 。【答案】:(1) 数据仓库是基础:无论是数据矿业还是OLAP 分析，他们成功的关键之一就是能够接触到正确的、完整的、综合的 。这也是数据仓库的要求 。数据 Warehouse不仅是整合数据的一个途径和一个重点，而且数据 Warehouse的所有解决方案都是来源于并依赖于数据 source组件的质量和效果(这类组件在 。数据仓库的特性(集成性、时变性、稳定性、主题性)为OLAP 分析、数据mining数据(2)OLAP和/或的成功提供了坚实的基础 。采矿是数据库或数据仓库分析工具，二者相辅相成，是决策不可缺少的工具分析 。
4、1. olap实现的关键技术有哪些?数据分析 ， 多维分析FineBI是首?。《辔琌LAP 分析是BI工具分析功能的集中体现，其应用特点主要体现在两个方面:一是可以即时(在线)找到结果，这就要求后台数据的计算速度和前台浏览器的显示速度要快；二是多维度定制分析 ， 这就要求BI工具的多维度数据库要灵活，可以根据用户的要求组合任意指标和维度 。只有同时满足这两个特征的交互分析进程才是多维OLAP 分析，可以保证用户立即看到自己分析需求对应的数据的统计结果，并通过切换维度和改变条件来满足上一步的需求 。
5、 olap是什么,给详细介绍一下!【olap分析头部数据】是一个在线分析处理系统，用于整合记录和数据progress分析和信息 。在线分析 processing，英文名为OnLineAnalysisProcessing，缩写为OLAP 。随着数据 library技术的发展和应用，存储在数据 library中的数据的量已经从80年代的兆字节(M)和千兆字节(G)变成了现在的兆字节(T)和千兆字节(P ),同时，而且，为了合成数据-3
6、ApacheKylin在美团数十亿 数据OLAP场景下的实践美团各业务线存在大量OLAP 分析场景 ， 需要基于Hadoop的数十亿级数据直接响应分析事业部、城市BD等千人交互访问请求 。主要介绍美团具体的OLAP需求，如何将Kylin应用到实际场景中，以及目前的使用情况和现状 。同时将麒麟与其他系统(如Presto、德鲁伊等)进行对比 。) ， 并阐述了其独特的优势 。
首先，一个开源项目在公司真正落地会遇到很多障碍，这主要是由各业务线的数据特性和业务特点不同决定的，所以本文将介绍美团的数据场景的特性；其次，对于数据的这些特点，尤其是不符合麒麟设计初衷的部分，有什么样的解决方案；第三 ， 目前OLAP领域没有事实上的标准，很多发动机都可以做类似的事情，比如普通的MPP，麒麟，或者es 。
7、 olap技术的核心 8、oltp和 olap的区别有哪些OLTP与OLAP的主要区别如下:1 .基本含义不同:OLTP是传统关系型数据 library的主要应用，主要用于基本的和日常的事务处理，记录实时的添加、删除、修改和查询，比如在银行存取一笔钱 ， 这是一个事务 。OLAP在线分析 processing是数据 warehouse的核心，支持复杂分析 operations，专注于决策支持，提供直观易懂的查询结果 。典型的应用是复杂的动态报表系统 。
OLAP的实时性要求不是很高，很多应用每天最多更新数据 。3.数据数量不同:OLTP 数据数量不是很大 ， 一般读写几十条记录处理简单事务，OLAP 数据比较大，因为OLAP支持动态查询，所以用户可能要统计很多数据才能得到自己想要的信息，比如时间序列分析等等，所以数据处理的量非常大 。4.用户和系统有不同的定位:OLTP是面向客户的 。

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