Hadoop技術在商業智能BI中的應用分析

本篇內容主要講解“Hadoop技術在商業智能BI中的應用分析”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“Hadoop技術在商業智能BI中的應用分析”吧!

Hadoop是個很流行的分布式計算解決方案，是Apache的一個開源項目名稱，核心部分包括HDFS及MapReduce。其中，HDFS是分布式文件系統，MapReduce是分布式計算引擎。時至今日，Hadoop在技術上已經得到驗證、認可甚至到了成熟期，同時也衍生出了一個龐大的生態圈，比較知名的包括HBase、Hive、Spark等。HBase是基于HDFS的分布式列式數據庫，HIVE是一個基于HBase數據倉庫系統。Impala為存儲在HDFS和HBase中的數據提供了實時SQL查詢功能，基于HIVE服務，并可共享HIVE的元數據。Spark是一個類似MapReduce的并行計算框架，也提供了類似的HIVE的Spark SQL查詢接口，Hive是基于hadoop的數據分析工具。

很多企業比如銀行流水作業很多，數據都是實時更新且數據量很大。會采用hadoop作為底層數據庫，借由中間商處理底層數據，然后通過BI系統去連接這些中間數據處理廠商的中間表，接入處理數據，尤其以星環、華為這類hadoop大數據平臺商居多，使用也較為廣泛。

這里以星環大數據平臺與帆軟大數據BI工具FineBI的結合應用來簡單介紹下。

由于星環也是處理hadoop下的hive數據庫，其本質都是差不多的，可以使用Hive提供的jdbc驅動，這個驅動同樣可以讓FineBI連接星環的數據庫并進行一些類關系型數據庫的sql語句查詢等操作，部分特殊sql的公式需要與星環人員確認是否可以使用。

首先將這些驅動拷貝到報表工程下面，然后重啟BI服務器。重啟后可以建立與星環數據庫的數據連接，最后通過連接進行數據查詢。

1、本地部署

下圖是FineBI內部測試用的hadoop的jar包（將以下jar包放置于webinf-lib文件夾下），親測，可連接成功，如下圖所示：

2、數據連接

數據連接如下圖所示：

測試連接成功之后，點擊確定，可直接選擇數據庫中對應的表加入業務包中，類似于Mysql這些最常見的數據庫取表方式。

3、實際分析案例

某銀行的總行層面-機構維度-四象限圖

（2）總行層面-機構維度-趨勢分析

（3）總行層面-產品維度-盈利產品

4．關于FineBI的FineIndex和FineDirect功能

hadoop是底層，hive是數據庫，上述案例采用的是FineIndex（cube連）連接，用的是hiveserver的方式進行數據連接的；數據連接成功之后，將hive數據庫中的表添加到業務包中，也就是將庫中數據拿到我們的多維數據庫（FineIndex），當然抓取的過程中也可以讀取數據庫關聯和轉義，也可以手動轉義和進行關聯，同時也可以做一些etl操作如新增公式列/行列轉換/join/union/過濾/分組統計/自循環列/新增分組列/使用部分字段等，做過處理的這些數據表用于前端分析。

也就是說數據庫-FineIndex-前端分析，這里的FineIndex相當于一個中間庫的形式，用來存儲數據表，關聯轉義索引等。這些都對后續前臺分析處理數據效率有很大的提升（因為直接sql取數，效率受數據庫本身的限制，數據量大時，一般分析工具很容易就卡死升職內存溢出導致系統無響應），這也是FineIndex方案的初衷。FineIndex存在有兩個意義，一個是提升效率，一個就是對數據進行二次整合處理。

FineBI還有一個連接方式FineDirect（數據庫直連），主要是應對如下需求：

• 分析結果的實時性

企業用戶在使用BI工具的時候，多數情況下是對大量的歷史數據進行OLAP分析，但是也有部分用戶需要展現結果的實時性。例如金融行業對于交易風險的分析，是對每一筆流水實時進行分析的，如果需要經過構建多維數據庫的過程，數據到來就會有延遲，影響分析結果的準確性。但是因為計算的過程交給了數據庫，響應速度更多的取決于數據庫的性能。

• 大數據平臺的充分利用

隨著各種分布式計算方案的不斷優化，數據的計算性能也有了快速的發展，計算能力有了顯著的提高，不少企業已經有了自己的大數據計算平臺，例如hadoop，kylin，greenplum，vertica等，這些平臺的對于大數據量的處理性能已經足以滿足使用需求，不再有建模的需求，因此FineBI直連引擎提供了對接這些數據平臺的功能。

到此，相信大家對“Hadoop技術在商業智能BI中的應用分析”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！