Yonghong科技大数据BI底层技术深度解析

"这篇文章主要介绍了大数据BI的底层技术，包括数据的移动、大数据分析的关键技术如ETL、数据存储、数据计算和数据展现，以及相关的体系架构。文章中提到了在线大数据分析的趋势，如增量ETL、列存储、分布式存储和内存计算，并详细讨论了数据抽取、存储和计算的细节，尤其是列存储的优势和压缩算法的应用。" 在大数据BI领域，了解底层技术至关重要，因为这直接影响到上层系统的性能和效率。大数据的移动涉及数据的采集、存储、分析和挖掘。数据采集通常通过ETL（Extract, Transform, Load）过程完成，即从各种源头抽取数据，进行转换处理，然后加载到数据仓库或数据湖中。 1. 大数据的移动：数据从不同源头汇集，经过ETL处理后，被存储在适合分析的结构中，如数据仓库或数据集市。在这个过程中，数据可能被轻度汇总，或者进行压缩和索引，以便后续分析。 2. 大数据分析技术： - ETL：用于清洗、转换和加载数据，支持定时增量同步，确保数据的实时性。 - 数据存储：列存储成为趋势，因为它在处理分析型查询时能大幅减少I/O操作，提高性能。 - 数据计算：包括分布式并行计算，如MapReduce和流式计算，以及内存计算，如主内存数据库，提升处理速度。 - 数据展现：通过各种BI工具将计算结果以图表、报表等形式呈现，便于决策者理解。 3. 在线大数据分析：随着数据碎片化的增加，分析引擎需具备处理大规模数据的能力，列存储、分布式存储和内存计算成为关键技术。这些技术可以支持增量ETL，快速响应分析需求，同时通过JDBC等接口供BI工具访问，实现ROLAP（关系在线分析处理）功能。 4. 列存储与行存储对比：列存储在分析场景下具有显著优势，例如数据压缩、部分I/O访问、更高效的并发查询处理，以及对热点数据的快速响应。列存储还支持多种压缩算法，如提到的Partial I/O和批量拷贝，进一步优化性能。 5. 数据计算：内存计算和库内计算是提高数据处理速度的关键。内存计算允许热点数据在内存中快速处理，而无需频繁磁盘交互；库内计算则将计算任务推送到数据存储位置，减少数据移动，提高效率。 大数据BI的底层技术涉及众多方面，从数据的获取、存储、计算到展现，每一步都需要精心设计和优化，以应对大数据时代日益增长的分析需求和性能挑战。了解这些技术有助于构建高效、灵活的大数据分析平台，为企业决策提供强有力的支持。