"OLAP框架之百度PALO是一个由百度大数据部研发的开源在线分析处理(OLAP)系统,采用MPP(Massively Parallel Processing)架构,适用于处理百TB至PB级别的结构化数据,并能实现毫秒到秒级的分析速度。Palo在百度内部广泛部署,已超过1000台服务器,且在某些业务中单一业务最大可达500TB。自2017年8月开源以来,Palo已经通过了“大数据产品能力评测”。"
在OLAP领域,Palo主要应用于在线报表、业务数据集市和在线多维分析平台。例如,在线报表业务中,Palo处理300多张表,每日增量数据达到1TB以上,支持2000+的查询每秒(QPS)和千万级的日查询量,保证一致性,并能在5分钟内完成导入,平均查询延迟小于30毫秒。另一个场景是业务数据集市,Palo可以处理100多个主题视图,10-100TB的数据,提供标准SQL支持和秒级分析。再者,对于在线多维分析平台,Palo能处理100多张表,10-100TB的数据,支持多维度和指标的任意组合分析。
对比传统的数据处理方式,如报表业务中Hadoop+MySQL和分析业务中的Hadoop+Hive,Palo作为在线数据仓库,能提供更快的响应时间和更高效的分析能力。在百度的大数据技术栈中,Palo位于在线分析的核心位置,用于替代离线批处理系统,满足实时或近实时的分析需求。
Palo与传统的在线事务处理(OLTP)系统不同,OLTP专注于处理日常交易,满足简单的事务和少量数据的操作,而Palo则面向分析决策,执行复杂的聚合查询,处理大量数据。在数据组织上,OLTP通常遵循第三范式(3NF),而Palo采用反范式和星型模型,优化于数据分析。
OLAP领域的商业产品如Netezza,2000年成立于美国,以其一体化设备和FPGA数据过滤技术知名,已被IBM收购。这些产品展示了OLAP在商业智能领域的广泛应用和价值。
总结起来,百度PALO是一个高效、大规模的OLAP框架,适用于处理海量结构化数据的在线分析需求,尤其在实时性、性能和扩展性方面表现出色。它在百度内部的成功应用和开源社区的认可,证明了其在大数据分析领域的领先地位。