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分布式环境下OLAP处理技术研究
随着数据量的不断增大，传统的数据处理技术已经无法满足业务需求，如何迅速、高效地处理海量数据成为了各个企业、机构和组织需要解决的问题。OLAP(On-lineAnalyticalProcessing)技术应运而生，它是一种针对海量数据的数据分析处理技术。但随着分布式计算模式的出现，传统的OLAP处理技术也需要不断的改进和升级，使其适应分布式环境下的数据处理。因此，本文将阐述在分布式环境下的OLAP处理技术的研究及其重要性。
一、分布式系统环境下OLAP的定义
分布式系统环境下的OLAP技术，简称DOLAP（DistributedOLAP），可以说是将传统DSS技术带到了分布式计算环境下，它能够统计、分析分布在分布式系统各节点上的海量数据。它是一种异构数据和计算资源集成分析处理技术，可在任何时候、任何地点、以任意方式对数据进行分析和查询。
DOLAP使用分布式计算资源进行数据处理，因此具有以下特点：
1.可以在任何时间、任何地点进行数据分析和处理。
2.可以利用分布式计算资源提升处理效率。
3.可以处理海量数据，因为分布式计算环境可以同时处理多个分片数据。
4.可以对分布式系统节点及数据进行分析。
5.高可扩展性、高可用性和高安全性。
二、DOLAP的系统架构
DOLAP的系统架构原理是：将分布式计算环境尽可能的运用起来，大量利用各个结点的计算能力和存储能力，实现数据源的分布式存储和计算操作。在DOLAP的体系中，可以将其主要分为三大部分：
1.数据源的建模和事实表抽象
2.查询分析处理
3.数据可视化与展示
其中第一步的数据建模和事实表抽象包括数据预处理、数据库建模与维度设计等几个过程。数据预处理是为了清洗数据，剪辑和清洗数据变得更加适合OLAP分析，在这里主要是各种清洗规则和方法；数据库建模与维度设计主要利用OLAP的特性，允许具有维度层次结构、主次分层等复杂特征的数据建模和抽象。比如说货物维度，可以按照地理位置、时间、客户等各种维度进一步划分，而且不同维度之间是可以交叉汇总的。
第二步，查询分析处理包括：分布式数据存储，OLAP查询处理引擎和OLAP查询优化器等几个过程。在分布式数据存储中需要对数据进行分片存储，划分数据区块，尽量减少冗余性数据存储。查询处理引擎对分片数据进行处理，对用户的请求进行分析，快速通过各个分片进行计算，然后将结果返回给用户。查询优化器是一个重要的环节，一旦出现延时，整个计算将变成非常缓慢，所以需要优化查询引擎，减少查询算法的复杂度和查询时间的消耗。
第三步，数据可视化与展示，也是OLAP最终的目的，它主要包括数据展示和多通道数据分析。数据展示是将分析结果通过各种方式展示出来，比如图表、地图、表格等形式，以便用户更加直观的看到分析结果。而多通道数据分析则是指对多个数据库进行并行计算，最终得到一个FAVOR数据集，以支持决策分析和实时的业务分析。
三、DOLAP的实现技术
1.MOLAP技术
MOLAP（MultidimensionalOLAP）技术是目前最常用的OLAP技术，是OLAP对维度建模和数据挖掘的实现之一。
MOLAP还可以分类为基于每个节点计算的例子，并行计算（如MapReduce），或分布式存储（如HadoopHDFS）。
2.ROLAP技术
ROLAP（RelationalOLAP）技术是指在关系数据库中进行的操作，这是一种基于关系型数据库的分布式另一种OLAP技术。这种技术是DOLAP的基础，因为它允许访问分散在不同计算机上的数据。
3.HOLAP技术
HOLAP技术结合了MOLAP和ROLAP的前两种技术的优点并将其紧密结合以支持维度分析。
四、DOLAP的应用价值和展望
分布式环境下的OLAP处理技术在大数据时代的企业中发挥了极其重要的作用。通过支持数据在分布式集群上的分析，可以使企业在日常运营及决策时更准确迅速地针对数据做出反应，找到规律，提高工作效率并准确的预测趋势。
未来，随着大数据时代的到来，基于分布式存储和计算的OLAP技术将会发展得越来越成熟，对於快速、有效地处理海量数据和探索数据价值，将会有更多的应用场景和实践。同时，在技术发展的同时，数据安全、处理速度、智能能力以及易用性等都将成为DOLAP实现上需要考虑的问题。这样，我们能够快速检索、处理和分析海量数据，更好地解决用户需求，使业务更加智能化、高效化。