發(fā)布時(shí)間：2018-03-16 03:03

  本文選題：多維分析　切入點(diǎn)：聯(lián)機(jī)分析處理　出處：《北京交通大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：近年來隨著云計(jì)算行業(yè)的快速發(fā)展,以云服務(wù)為主營業(yè)務(wù)的互聯(lián)網(wǎng)公司也得到了快速的成長。目前筆者所在公司已有近13條云產(chǎn)品業(yè)務(wù)線,而各業(yè)務(wù)線每天會(huì)產(chǎn)生龐大且分散的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),其中日志數(shù)據(jù)已達(dá)到了 PB級(jí)別。如何對(duì)各云產(chǎn)品進(jìn)行統(tǒng)一的業(yè)務(wù)分析,及時(shí)發(fā)現(xiàn)各產(chǎn)品線運(yùn)營中存在的問題和預(yù)測(cè)市場(chǎng)需求的變化趨勢(shì),是公司目前所面臨的難題。針對(duì)這一問題,本文旨在接入各產(chǎn)品線業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)搭建一個(gè)統(tǒng)一的、快速響應(yīng)的云產(chǎn)品數(shù)據(jù)報(bào)表平臺(tái),提供多維度深層次的報(bào)表查詢、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)等功能。在云產(chǎn)品數(shù)據(jù)多維分析系統(tǒng)的構(gòu)建過程中,首先,筆者完成了數(shù)據(jù)主題與數(shù)據(jù)維度的統(tǒng)計(jì)分析,并且參與了多維分析系統(tǒng)的界面原型設(shè)計(jì)。其次,筆者參與了聯(lián)機(jī)分析處理OLAP(On-line Analytical Processing)引擎調(diào)研和日志處理方案的設(shè)計(jì)工作。然后,在系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)階段,筆者獨(dú)立設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了多維分析子系統(tǒng)、Trainer 子系統(tǒng)和日志轉(zhuǎn) ORC(Optimized Row Column File)子系統(tǒng)中的 CDN(Content Delivery Network)點(diǎn)播日志處理與視頻直播日志處理,并完成了數(shù)據(jù)模型與Cube的創(chuàng)建工作。在測(cè)試階段,筆者獨(dú)立完成了所負(fù)責(zé)相關(guān)子系統(tǒng)的功能測(cè)試。本文所設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)多維分析系統(tǒng)基于Apache Kylin的OLAP引擎進(jìn)行構(gòu)建,采用預(yù)計(jì)算的方式預(yù)先計(jì)算Cube立方體從而實(shí)現(xiàn)高響應(yīng)的數(shù)據(jù)多維分析。多維分析子系統(tǒng)根據(jù)復(fù)雜的業(yè)務(wù)邏輯動(dòng)態(tài)的構(gòu)建SQL,并對(duì)查詢后的數(shù)據(jù)進(jìn)一步加工處理從而更有效的幫助決策。Trainer子系統(tǒng)負(fù)責(zé)數(shù)據(jù)的定期同步以及Cube的自動(dòng)構(gòu)建,為多維分析子系統(tǒng)提供數(shù)據(jù)支撐,并保證數(shù)據(jù)的一致性。日志轉(zhuǎn)ORC子系統(tǒng)負(fù)責(zé)對(duì)各產(chǎn)品線的日志數(shù)據(jù)進(jìn)行ETL(Extract-Transform-Load)處理,該子系統(tǒng)采用SparkSQL對(duì)日志數(shù)據(jù)進(jìn)行并行計(jì)算,極大提高了處理速度,并采用更加高效的壓縮格式ORC來存儲(chǔ)處理后的數(shù)據(jù),提高了后續(xù)的數(shù)據(jù)處理性能。目前,該云產(chǎn)品數(shù)據(jù)多維分析系統(tǒng)完成了一期的開發(fā)與測(cè)試工作,并且正處于試運(yùn)行階段,各系統(tǒng)的功能運(yùn)行穩(wěn)定,達(dá)到了預(yù)期目標(biāo)。
[Abstract]:With the rapid development of cloud computing industry in recent years, Internet companies with cloud service as their main business have also been growing rapidly. And every business line produces huge and scattered business data every day, in which log data have reached PB level. It is a difficult problem for the company to find out in time the problems existing in the operation of each product line and to predict the changing trend of market demand. In view of this problem, the purpose of this paper is to access the business data of each product line and build a unified one. The rapid response cloud product data report platform, provides the multi-dimensional deep level report query, the data statistics, the data analysis, the data forecast and so on function. In the cloud product data multidimensional analysis system construction process, first, The author has completed the statistical analysis of the data subject and data dimension, and participated in the design of the interface prototype of the multidimensional analysis system. Secondly, the author has participated in the design of the on-line analytical processing OLAP(On-line Analytical processing engine investigation and log processing scheme. In the stage of system design and implementation, the author designs and implements the CDN(Content Delivery Network) log processing and live video log processing in the multidimensional analysis subsystem and the CDN(Content Delivery network network subsystem. In the testing stage, the author independently completed the functional testing of the related subsystems. The data multidimensional analysis system designed in this paper is based on the OLAP engine of Apache Kylin. The precomputed Cube cube is used to realize the multidimensional analysis of highly responsive data. The multidimensional analysis subsystem constructs SQL dynamically according to the complex business logic, and further processes the queried data. A more effective help decision. Trainer subsystem is responsible for the periodic synchronization of data and the automatic construction of Cube, It provides data support for multidimensional analysis subsystem and ensures consistency of data. Log to log ORC subsystem is responsible for processing log data of each product line by ETLL Extract-Transform-Load. This subsystem uses SparkSQL to compute log data in parallel. The processing speed is greatly improved, and more efficient compression format ORC is adopted to store the processed data, and the subsequent data processing performance is improved. At present, the cloud product data multidimensional analysis system has completed the first stage of development and testing. And is in the trial operation stage, each system function runs stably, has achieved the anticipated goal.
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP393.09

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本文編號(hào)：1618019