基于 Hadoop 的多维分析与数据挖掘平台架构

介绍了如何在读写分离架构下构建基于 Kylin 的多维分析平台，并分享了实践经验。

这份资料探索了基于云计算的智能手机数据挖掘平台的构建。内容涵盖相关技术的理论基础、目标系统架构、核心设计以及系统实现等方面，为相关领域的研究和学习提供参考。

用户行为分析平台架构解析 本节深入剖析用户行为分析平台的整体架构及运作流程。

随着互联网、移动互联网和物联网的蓬勃发展，我们已经置身于海量数据的时代。据数据调查公司IDC预测，到2011年，全球数据总量将达到1.8万亿GB。在这样的背景下，对海量数据进行精准分析已经成为一项非常紧迫的需求。

Kylin多维分析知识深入探讨####一、Apache Kylin简介及多维分析概念- Apache Kylin：Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，它基于Hadoop/Spark，提供SQL查询接口和多维分析（OLAP）能力，支持快速查询大规模数据集。该项目由eBay Inc.开发，于2014年捐赠给Apache软件基金会并成为顶级项目。 - 多维分析：多维分析能从多个角度和维度（至少包括两个）分析数据，使分析师能灵活探索数据的多个侧面，深入理解数据背后的故事。 ####二、Kylin核心功能详解#####外部功能： - 可扩展的大数据OLAP引擎：Kylin支持PB级数据规模，能在亚秒级完成对Hive表的查询。 - 交互式查询：支持即时分析。 - 实时OLAP：实现实时或接近实时的数据分析。 - Hadoop ANSI SQL接口：支持标准SQL查询。 - 多维立方体（MOLAP Cube）：通过预计算和存储多维数据的聚合结果，加速查询速度。 - 与BI工具无缝集成：兼容Tableau、SuperSet、Hue、PowerBI等商业智能工具。 #####内部功能： - 任务管理与监控：提供任务调度和监控功能，保障数据分析任务的高效执行。 - 数据压缩与编码：采用高效的数据压缩技术，减少存储空间需求。 - 增量更新/全量更新：支持实时或批量数据更新。 - HBase Coprocessor索引机制：通过HBase的Coprocessor实现高效索引操作。 - 基于HyperLog的DistinctCount近似算法：提供高效的近似计数方法，提升查询性能。 - 友好的Web界面管理：提供易用的图形化用户界面，简化数据分析流程。 - 项目及权限控制：支持细粒度的权限管理，确保数据安全和合规性。 - 支持SSO、LDAP、Spring：集成单点登录、轻量目录访问协议和Spring框架，增强系统安全性和灵活性。 ####三、产品架构图及关键特性详解

讨论mysql平台架构的整体设计和部署，包括通讯协议和文件空间管理。

动态 OLAP 报表通常利用 Kylin、Saiku 和 Mondrian 等技术组合实现。其中，Kylin 负责构建高效的多维数据集（Cube）。

《现代数据平台架构设计》由 Lars George、Paul Wilkinson、Ian Buss 和 Jan Kunigk 共同撰写，深入探讨了构建高效、可扩展且安全的数据平台的策略和最佳实践。

详细阐述了快手如何构建和实践万亿级实时OLAP平台，内容涵盖平台架构设计、关键技术实现、性能优化以及实际应用案例分析。