随着互联网、移动互联网和物联网的发展，谁也无法否认，我们已经切实地迎来了一个海量数据的时代，数据调查公司IDC预计2011年的数据总量将达到1.8万亿GB，对海量数据的分析已经成为一个非常重要且紧迫的需求。
大数据分析的分类
按照数据分析的实时性，分为实时数据分析和离线数据分析两种。
实时分析
实时数据分析一般用于金融、移动网络、物联网和互联网B2C等产品，往往要求系统在数秒内返回上亿行数据的分析，从而才能达到不影响用户体验的目的。为了满足这样的严苛需求， 可以采用精心设计的传统关系型数据库组成并行处理集群，或者采用一些内存计算平台，或者采用 “内存 + SDD” 的架构，然而这些无疑都需要比较高的软硬件成本。目前比较新的海量数据实时分析工具有EMC的Greenplum、SAP的HANA、以及Twitter的开源数据分析平台Storm等。
离线数据分析
对于大多数反馈时间要求不是那么严苛的应用，比如离线统计分析、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等，应采用离线分析的方式，通过数据采集工具将日志数据导入专用的分析平台。但面对海量数据，传统的ETL（extract“抽取”、transform“转换” 、load“装载”）工具往往彻底失效，主要原因是数据格式转换的开销太大，在性能上无法满足海量数据的采集需求。互联网企业的海量数据采集工具，有Facebook开源的Scribe、LinkedIn开源的Kafka、淘宝开源的Timetunnel、Hadoop的Chukwa等，均可以满足每秒数百MB的日志数据采集和传输需求，并将这些数据上载到Hadoop中央系统上。
按照大数据的数据量，分为内存级别、BI级别、海量级别三种
这里的内存级别指的是数据量不超过集群的内存最大值。不要小看今天内存的容量，Facebook缓存在内存的Memcached中的数据高达 320TB，而目前的PC服务器，内存也可以超过百GB。因此可以采用一些内存数据库，将热点数据常驻内存之中，从而取得非常快速的分析能力，非常适合实时分析业务。图1是一种实际可行的MongoDB分析架构
图1： 用于实时分析的MongoDB集群架构
MongoDB大集群目前存在一些稳定性问题，会发生周期性的写堵塞和主从同步失效，但仍不失为一种潜力十足的可以用于高速数据分析的NoSQL。
此外，目前大多数服务厂商都已经推出了带4GB以上SSD的解决方案，利用内存+SSD，也可以轻易达到内存分析的性能。随着SSD的发展，内存数据分析必然能得到更加广泛的应用。
BI（Business intelligence）级别指的是那些对于内存来说太大的数据量，但一般可以将其放入传统的BI产品和专门设计的BI数据库之中进行分析。目前主流的BI产品都有支持TB级以上的数据分析方案。
海量级别指的是对于数据库和BI产品已经完全失效或者成本过高的数据量。海量数据级别的优秀企业级产品也有很多，但基于软硬件的成本原因，目前大多数互联网企业采用Hadoop的HDFS分布式文件系统来存储数据，并使用MapReduce进行分析。本文稍后将主要介绍Hadoop上基于 MapReduce的一个多维数据分析平台。
数据分析的算法复杂度
根据不同的业务需求，数据分析的算法也差异巨大，而数据分析的算法复杂度和架构是紧密关联的。举个例子，Redis是一个性能非常高的内存Key-Value NoSQL，它支持List和Set、SortedSet等简单集合，如果你的数据分析需求简单地通过排序，链表就可以解决，同时总的数据量不大于内存 （准确地说是内存加上虚拟内存再除以2），那么无疑使用Redis会达到非常惊人的分析性能。
还有很多易并行问题（Embarrassingly Parallel），计算可以分解成完全独立的部分，或者很简单地就能改造出分布式算法，比如大规模脸部识别、图形渲染等，这样的问题自然是使用并行处理集群比较适合。
而大多数统计分析，机器学习问题可以用MapReduce算法改写。MapReduce目前最擅长的计算领域有流量统计、推荐引擎、趋势分析、用户行为分析、数据挖掘分类器、分布式索引等。
面对大数据OLAP分析的一些问题
OLAP（Online analytical processing）需要进行大量的数据分组和表间关联，而这些显然不是NoSQL和传统数据库的强项，往往必须使用特定的针对BI优化的数据库。比如绝大多数针对BI优化的数据库采用了列存储或混合存储、压缩、延迟加载、对存储数据块的预统计、分片索引等技术。
Hadoop平台上的OLAP分析，同样存在这个问题，Facebook针对Hive开发的RCFile数据格式，就是采用了上述的一些优化技术，从而达到了较好的数据分析性能。如图2所示。
图2： RCFile的行列混合存
然而，对于Hadoop平台来说，单单通过使用Hive模仿出SQL，对于数据分析来说远远不够，首先Hive虽然将HiveQL翻译MapReduce的时候进行了优化，但依然效率低下。多维分析时依然要做事实表和维度表的关联，维度一多性能必然大幅下降。其次，RCFile的行列混合存储模式，事实上限制死了数据格式，也就是说数据格式是针对特定分析预先设计好的，一旦分析的业务模型有所改动，海量数据转换格式的代价是极其巨大的。最后，HiveQL对OLAP业务分析人员依然是非常不友善的，维度和度量才是直接针对业务人员的分析语言。
使用Hadoop进行多维分析，首先能解决维度难以改变的问题，利用Hadoop中数据非结构化的特征，采集来的数据本身就是包含大量冗余信息的。同时也可以将大量冗余的维度信息整合到事实表中，这样可以在冗余维度下灵活地改变问题分析的角度。其次利用Hadoop MapReduce强大的并行化处理能力，无论OLAP分析中的维度增加多少，开销并不显著增长。换言之，Hadoop可以支持一个巨大无比的Cube， 包含了无数你想到或者想不到的维度，而且每次多维分析，都可以支持成千上百个维度，并不会显著影响分析的性能。
图3： MDX MapReduce简略示意图
因此，我们的大数据分析架构在这个巨大Cube的支持下，直接把维度和度量的生成交给业务人员，由业务人员自己定义好维度和度量之后，将业务的维度和度量直接翻译成MapReduce运行，并最终生成报表。可以简单理解为用户快速自定义的“MDX”（多维表达式，或者多维立方体查询）语言的MapReduce的转换工具。同时OLAP分析和报表结果的展示，依然兼容传统的BI和报表产品。如图3所示。
图3可以看出，在年收入上，用户可以自己定义子维度。另外，用户也可以在列上自定义维度，比如将性别和学历合并为一个维度。由于Hadoop数据的非结构化特征，维度可以根据业务需求任意地划分和重组。
一种Hadoop多维分析平台的架构
整个架构由四大部分组成：数据采集模块、数据冗余模块、维度定义模块、并行分析模块。如图4所示。
图4： Hadoop多维分析平台架构图
数据采集模块采用了Cloudera的Flume，将海量的小日志文件进行高速传输和合并，并能够确保数据的传输安全性。单个collector宕 机之后，数据也不会丢失，并能将agent数据自动转移到其他的colllecter处理，不会影响整个采集系统的运行。如图5所示。
数据冗余模块不是必须的，但如果日志数据中没有足够的维度信息，或者需要比较频繁地增加维度，则需要定义数据冗余模块。通过冗余维度定义器定义需要 冗余的维度信息和来源（数据库、文件、内存等），并指定扩展方式，将信息写入数据日志中。在海量数据下，数据冗余模块往往成为整个系统的瓶颈，建议使用一 些比较快的内存NoSQL来冗余原始数据，并采用尽可能多的节点进行并行冗余；或者也完全可以在Hadoop中执行批量Map，进行数据格式的转化。
图5： 采集模块
图6： 核心模块的逻辑
维度定义模块是面向业务用户的前端模块，用户通过可视化的定义器从数据日志中定义维度和度量，并能自动生成一种多维分析语言，同时可以使用可视化的分析器通过GUI执行刚刚定义好的多维分析命令。
并行分析模块接受用户提交的多维分析命令，并将通过核心模块将该命令解析为Map-Reduce，提交给Hadoop集群之后，生成报表供报表中心展示。
核心模块是将多维分析语言转化为MapReduce的解析器，读取用户定义的维度和度量，将用户的多维分析命令翻译成MapReduce程序。核心模块的具体逻辑如图6所示。
图6中根据JobConf参数进行Map和Reduce类的拼装并不复杂，难点是很多实际问题很难通过一个MapReduce Job解决，必须通过多个MapReduce Job组成工作流（WorkFlow），这里是最需要根据业务进行定制的部分。图7是一个简单的MapReduce工作流的例子。
图7： MapReduce WorkFlow例子
MapReduce的输出一般是统计分析的结果，数据量相较于输入的海量数据会小很多，这样就可以导入传统的数据报表产品中进行展现。
