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开源olap分析,olap系统能够对大量数据进行分析处理

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本文主要介绍一种基于Hadoop平台的多维分析和数据挖掘平台架构 。如何构建大数据系统hadoopHadoop在可扩展性、健壮性、计算性能、成本等方面具有不可替代的优势 ， 实际上已经成为互联网公司的主流大数据分析平台，根据数据分析的实时性 ， 可分为实时数据分析和离线数据分析 。

1、拖拽式的 开源bi工具有哪些?求推荐!国外有Qlikview，缺点是没有自己的数据仓库 。Qlikview的工作模式是通过SQL脚本语句将数据加载到内存中，然后在内存中进行分析 。这对于服务器的内存要求极高，必须释放分析之前使用的内存 。对于大量数据的处理，必须使用其他ETL数据处理工具 。有Tableau，但是只通过SQL处理数据，缺乏完整的数据处理能力 。国内有宜信BI，结合了广泛的数据分析应用，包括专题分析和查询、企业报表、在线分析处理(Olap)、设计图表等信息图形的数据可视化软件、构建BI仪表盘和绩效记分卡的数据可视化软件 。

2、三维数据 分析有哪些好的方法与软件? 分析软件有Excel、SPSS、MATLAB、SAS、Finereport等 。SPSS是世界上最早使用图形化菜单驱动界面的统计软件，它将几乎所有的功能都显示在一个统一的、标准化的界面上 。SPSS使用类似EXCEL的表单来输入和管理数据，其数据接口具有通用性，因此可以方便地从其他数据库读取数据 。其统计流程包括常用的、成熟的统计流程，完全可以满足大部分工作需求 。

其优点如下:1 .高效的数值计算和符号计算功能，可以将用户从复杂的数学运算中解放出来分析；2.具有完整的图形处理功能，实现计算结果和编程的可视化；3.友好的用户界面和接近数学表达式的自然化语言，便于学者学习和掌握；4.功能应用工具箱(如信号处理工具箱、通信工具箱)为用户提供了大量方便实用的处理工具 。但是这个软件不好用，非专业人士不推荐 。

3、如何架构大数据系统hadoopHadoop在可扩展性、健壮性、计算性能、成本等方面具有不可替代的优势 。实际上已经成为互联网公司的主流大数据分析平台 。本文主要介绍一种基于Hadoop平台的多维分析和数据挖掘平台架构 。作为一家互联网数据分析公司，我们在海量数据分析领域真的是“被逼上梁山”了 。多年来，在苛刻的业务需求和数据压力下 ， 我们尝试了几乎所有可能的大数据分析方法，最终登陆Hadoop平台 。

根据数据分析的实时性，可分为实时数据分析和离线数据分析 。实时数据分析一般用在金融、移动、互联网B2C产品中，往往要求在几秒钟内返回上亿行数据 ， 以达到不影响用户体验的目的 。为了满足这种需求，我们可以使用设计良好的传统关系数据库来组成并行处理集群，或者使用一些内存计算平台 ， 或者采用HDD架构，这无疑需要很高的软硬件成本 。

4、mysql olap用什么引擎以下是mysql常用的几个存储引擎:MyisamBDBMemoryInnoDBArchive最常用的两个存储引擎:Myisam是Mysql的默认存储引擎 。create创建新表时 ， 如果未指定新表的存储引擎 ， 则默认情况下使用Myisam 。每个MyISAM存储在磁盘上的三个文件中 。文件名与表名相同，扩展名为 。frm(存储表定义) 。mydata(存储数据)和 。myi(存储指数) 。
【开源olap分析,olap系统能够对大量数据进行分析处理】InnoDB存储引擎通过提交、回滚和崩溃恢复的能力提供事务安全性 。然而，与Myisam的存储引擎相比 ， InnoDB的写入效率较低，并且占用更多的磁盘空间来保存数据和索引，如何选择合适的存储引擎选择标准:根据应用特点选择合适的存储引擎，对于复杂的应用系统，根据实际情况选择多种存储引擎进行组合 。关系型OLA 。

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