prestoPresto是Facebook开发的分布式大数据SQL查询引擎,专门进行快速数据分析。特点:可以将多个数据源的数据进行合并,可以跨越整个组织进行分析。直接从HDFS读取数据,在使用前不需要大量的ETL操作。查询原理:完全基于内存的并行计算流水线本地化计算动态编译执行计划小心使用内存和数据结构类BlinkDB的近似查询GC控制架构图: Presto实现原理和美团的使            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录1.开源OLAP综述2.开源数仓解决方案1.开源OLAP综述如今的开源数据引擎多种多样,不同种类的引擎满足了我们不同的需求。现在ROLAP计算存储一体            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            本篇内容将通过六个部分来介绍开源大数据OLAP引擎最佳实践。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、开源OLAP综述二、开源数仓解决方案三、ClickHouse介绍四、StarRocks介绍五、Trino介绍六、客户案例01开源O            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            开源大数据OLAP引擎最佳实践            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            文章目录 
 
1.开源OLAP综述
2.开源数仓解决方案
 
 
1.开源OLAP综述 
如今的开源数据引擎多种多样,不同种类的引擎满足了我们不同的需求。现在ROLAP计算存储一体的数据仓库主要有三种,即StarRocks(DorisDB),ClickHouse和Apache Doris。应用最广的数据查询系统主要有Druid,Kyli            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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             一、引言Mondrian, 蒙得里安·皮特1872-1944荷兰画家,作品以交错的三原色为基色的垂直线条和平面为特点,他的著作包括 新造型主义(1920年),对抽象艺术的发展曾经产生很深影响。——金山词霸如是说。不过,本文所要讨论的可不是这位艺术家。那到底mondrian是什么呢?Mondrian是一个开源项目。一个用Java写成的OLAP(在线分析性处理)引擎。它用MDX语言实现查询            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            流/批/OLAP一体的Flink引擎介绍开源生态2.Flink整体架构2.1Flink分层框架 1.SDK层:分为三类:SQL/Table、DataStream、Python; 2.执行引擎层(Runtime层):Runtime层提供统一的DAG,用来描述数据处理的流水线,不管是刘还是批,都会转换为DAG图,调度层再把DAG转换成分布式环境下的Task,Task之间通过Shuffle传输数据; 3            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            开源大数据OLAP组件,可以分为MOLAP和ROLAP两类。ROLAP中又可细分为MPP数据库和SQL引擎两类。对于SQL引擎又可以再细分为基于MPP架构的SQL引擎和基于通用计算框架的SQL引擎:MOLAP一般对数据存储有优化,并且进行部分预计算,因此查询性能最高。但通常对查询灵活性有限制。MPP数据库是个完整的数据库,通常数据需要导入其中才能完成OLAP功能。MPP数据库在数据入库时对数据分布            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            数据生产面临的挑战数据爆炸,每日使用最新维度对历史数据进行回溯计算。在Kylin的MOLAP模式下存在如下问题:历史数据每日刷新,失去了增量的意义。每日回溯历史数据量大,10亿+的历史数据回溯。数据计算耗时3小时+,存储1TB+,消耗大量计算存储资源,同时严重影响SLA的稳定性。预计算的大量历史数据实际使用率低下,实际工作中对历史的回溯80%集中在近1个月左右,但为了应对所有需求场景,业务要求计算            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            OLAP开源引擎目前市面上主流的开源OLAP引擎包含不限于:Hive、Hawq、Presto、Kylin、Impala、Sparksql、Druid、Clickhouse、Greeplum等,可以说目前没有一个引擎能在数据量,灵活程度和性能上做到完美,用户需要根据自己的需求进行选型。组件特点和简介Hivehttps://hive.apache.org/Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            # 实现Java OLAP 引擎的步骤和代码示例
## 介绍
在本文中,我将指导你如何实现一个Java OLAP(Online Analytical Processing)引擎。首先,我将介绍整个实现过程的步骤,并提供一个简单易懂的表格来展示每个步骤。然后,我将逐步解释每个步骤需要做的事情,并提供相应的代码示例,并对代码进行注释以解释其含义。
## 实现步骤
下面是实现Java OLAP引            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            参考图 生态 因为kylin提供了jdbc,rest api 所以我们可以方便的进行集成使用(我们可以开发一个cube.js 的驱动,可以方便的进行数据分析)后边尝试开发一个cube.js driver 集成测试下 参考资料 http://kylin.apache.org/http://kylin.            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            OLTP和OLAP的区别OLTP(on-line transaction processing)翻译为联机事务处理, 或者在线交易处理系统OLAP(On-Line Analytical Processing)翻译为联机分析处理,或者在线分析系统从字面上来看OLTP是做事务处理,OLAP是做分析处理。从对数据库操作来看,OLTP主要是对数据的增删改,OLAP是对数据的查询。区别:OLTP主要用来记录            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            用好大数据这个时代赋予我们的强大引擎,就能抓住新机遇、培育新动能、塑造新优势,推动中国经济在数字化大潮中乘风破浪,驶向高质量发展的美好未来催生新业态、畅通产业链,让万千企业点“数”成金,大数据是经济高质量发展的推动力;数据多跑路、百姓少跑腿,让“一网通办”“一次办好”成为常态,大数据是优化营商环境、提升服务效能的“加速器”;动态反映经济社会各指标发展趋势,多维度多层面反映政策落地效果,让社会管理更            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            导读本文将分享如何利用 Apache SeaTunnel 将各个业务系统的数据同步到 OLAP 引擎。
主要内容包括以下六大部分:
1. Apache SeaTunnel 项目介绍
2. Apache SeaTunnel 核心功能
3.SeaTunnel 在 OLAP 场景下的应用
4. 社区近期计划
5. WhaleTunnel 产品特性
6. 问答环节
分享嘉宾|高俊 白鲸开源科技有限公司             
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            六 慢查询、执行计划、sql优化什么是慢查询慢查询日志,顾名思义,就是查询慢的日志,是指mysql记录所有执行超过long_query_time参数设定的时间阈值的SQL语句的日志。该日志能为SQL语句的优化带来很好的帮助。默认情况下,慢查询日志是关闭的,要使用慢查询日志功能,首先要开启慢查询日志功能。慢查询基本配置slow_query_log 启动停止技术慢查询日志slow_query            
                
         
            
            
            
            load的语法LOAD DATA [LOW_PRIORITY | CONCURRENT] [LOCAL] INFILE 'file_name.txt'
[REPLACE | IGNORE]
INTO TABLE tbl_name
[FIELDS
[TERMINATED BY 'string']
[[OPTIONALLY] ENCLOSED BY 'char']
[ESCAPED BY 'char'            
                
         
            
            
            
            什么是OLAP?OLAP(OnLine Analytical Processing),即联机分析处理            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2021-06-13 21:52:11
                            
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