PHP implémente le moteur d'analyse de données multidimensionnelles open source Kylin

Avec le développement continu de l'ère du Big Data et de la technologie Internet, l'analyse des données est devenue un élément important de la prise de décision en entreprise. Le moteur d'analyse de données multidimensionnelles Kylin est un logiciel open source qui peut facilement traiter les données au niveau PB et répondre à des requêtes d'analyse multidimensionnelles complexes en temps réel. Cet article vous présentera le principe de fonctionnement et l'utilisation de Kylin, ainsi que comment implémenter Kylin en PHP.

1. Comment fonctionne Kylin

Le principe de base de Kylin est le stockage en colonnes et la technologie de cube de données multidimensionnelle basée sur l'architecture de cluster Hadoop. Kylin extrait les données de diverses tables du cluster Hadoop, prétraite les données et les stocke dans un cadre de données multidimensionnel. Il peut répondre rapidement aux requêtes d'analyse multidimensionnelles et fournir des fonctions d'analyse similaires à OLAP. Apprenons-en davantage sur le fonctionnement de Kylin.

1. Prétraitement des données

Kylin doit d'abord prétraiter les données. Kylin génère différents ensembles de données pour chaque ligne de données selon différentes granularités. Par exemple, l'agrégation basée sur la granularité temporelle créera différents ensembles de données en fonction de la granularité temporelle des jours, semaines, mois, trimestres, années, etc. Effectuez ensuite un traitement de biais des données pour chaque ensemble de données. Dans ce processus, Kylin maximisera l'utilisation du calcul distribué et parallèle basé sur des données massives, traitera et nettoiera les données, puis effectuera un pré-calcul multidimensionnel pour générer des données cubiques multidimensionnelles.

2. Accélération des requêtes

L'accélération des requêtes est le plus grand avantage de Kylin. Lors de l'exécution de requêtes d'analyse multidimensionnelles, Kylin peut répondre rapidement aux requêtes de requête, obtenant ainsi une réponse de deuxième niveau. Il prend également en charge une énorme quantité de simultanéité de requêtes et une bonne qualité de service est garantie. L'accélération des requêtes de Kylin est obtenue grâce au pré-calcul et au stockage de fichiers. Kylin stockera des cubes de données multidimensionnels dans HBase et vous pourrez accéder directement aux données dans HBase lors de l'interrogation, tirant pleinement parti des avantages du cluster Hadoop.

2. Comment utiliser Kylin

L'installation et l'utilisation de Kylin sont relativement compliquées. Voici une brève introduction à la façon d’utiliser Kylin.

1. Installer Kylin

L'installation de Kylin doit être effectuée dans un environnement de cluster Hadoop. Vous devez apporter votre propre serveur avec un cluster Hadoop déployé ou louer un hôte cloud configuré. Le guide d'installation de Kylin est disponible sur GitHub.

2. Importer des données

La source de données de Kylin peut être une variété de données différentes, telles que des tables Hive, des tables HBase, des fichiers de données locaux, etc. Vous devez importer des données dans Kylin via l'outil ETL correspondant. Kylin peut gérer toutes les tables triées par ordre chronologique et gérer les colonnes d'index et les colonnes de partition.

3. Créer un modèle de données

Kylin prend en charge la modélisation de données basée sur des cubes de données multidimensionnels. Kylin offre une évolutivité et une flexibilité avancées pour différents modèles. Tout d'abord, vous devez créer un cube de données. Kylin importera les données dans le cube et définira toutes les dimensions et indicateurs pour chaque table de cube. Ensuite, vous devez créer des agrégations de métriques pour définir davantage la manière dont les données sont présentées et traitées afin qu'elles puissent être récupérées et traitées efficacement.

4. Analyse des requêtes

Après avoir terminé l'importation des données et l'établissement du modèle, vous pouvez utiliser la fonction d'analyse de Kylin pour explorer et étudier les données. Dans Kylin, vous pouvez effectuer une analyse temporelle, une analyse statistique, une analyse des données au niveau de l'entreprise, une interaction des données entre différentes organisations, et bien plus encore. Kylin fournit une interface riche pour prendre en charge l'analyse et les requêtes de données multidimensionnelles, y compris une interface Web et une interface API.

3. PHP implémente le moteur d'analyse de données multidimensionnelles Kylin

PHP est un langage de développement populaire et largement utilisé dans le développement d'applications Web. Si vous avez implémenté un système Big Data basé sur le cluster Hadoop et souhaitez utiliser PHP pour implémenter les fonctions de Kylin, vous pouvez suivre les étapes ci-dessous :

1 Installez les dépendances de Kylin

Kylin doit fonctionner avec le cluster Hadoop et l'intégration HBase, donc. vous devez adapter les bibliothèques dépendantes de Kylin au cluster Hadoop. Vous pouvez vous référer à la documentation officielle de Kylin pour terminer cette étape.

2. Écrivez un script PHP

Dans le script PHP, vous devez utiliser l'interface API RESTful fournie par Kylin pour interagir avec Kylin. L'API RESTful fournie par Kylin peut facilement appeler diverses fonctions de Kylin. Vous pouvez créer les requêtes de données multidimensionnelles de Kylin en écrivant du code qui demande l'API dans un script PHP.

3. Implémenter l'accélération des requêtes

L'accélération des requêtes de Kylin est obtenue grâce au précalcul multidimensionnel et au stockage de fichiers, vous devez donc implémenter cette fonction dans les scripts PHP. Cette fonction peut être réalisée en utilisant le moteur de prétraitement de PHP pour éviter les calculs et requêtes répétés et améliorer la vitesse de réponse des requêtes de données.

4. Résumé

Le moteur d'analyse de données multidimensionnelles Kylin est un logiciel open source qui fournit des fonctions d'analyse de données multidimensionnelles en important des données dans des cubes multidimensionnels. Kylin prend en charge plusieurs sources de données, notamment les tables Hive, les tables HBase, les fichiers de données locaux, etc. La vitesse de requête de Kylin est très rapide, avec une énorme concurrence de requêtes et une bonne qualité de service. La mise en œuvre de Kylin via PHP peut augmenter la vitesse des requêtes et permettre des requêtes d'analyse de données multidimensionnelles plus efficaces.

Ce qui précède est le contenu détaillé de. pour plus d'informations, suivez d'autres articles connexes sur le site Web de PHP en chinois!