基于mdrill的大数据分析

数据越来越多，传统的关系型数据库支撑不了，分布式数据仓库又非常贵。几十亿、几百亿、甚至几千亿的数据量，如何才能高效的分析？
mdrill是由阿里妈妈开源的一套数据的软件，针对TB级数据量，能够仅用10台机器，达到秒级响应，数据能实时导入,可以对任意的维度进行组合与过滤。
mdrill作为数据在线分析处理软件，可以在几秒到几十秒的时间，分析百亿级别的任意组合维度的数据。
在阿里10台机器完成每日30亿的数据存储，其中10亿为实时的数据导入，20亿为离线导入。目前集群的总存储3200多亿80~400维度的数据。
mdrill的特性
1.满足大数据查询需求：adhoc每天的数据量为30亿条，随着日积月累，数据会越来越大，mdrill采用列存储，索引，分布式技术，适当的分区等满足用户对数据的实时在线分析的需求。
2.支持增量更新：离线形式的mdrill数据支持按照分区方式的增量更新。
3.支持实时数据导入：在仅有10台机器的情况下，支持每天10亿级别（高峰每小时2亿）的实时导入。
4.响应时间快：列存储、倒排索引、高效的数据压缩、内存计算，各种缓存、分区、分布式处理等等这些技术，使得mdrill可以仅在几秒到几十秒的时间分析百亿级别的数据。
5.低成本：目前在阿里adhoc仅仅使用10台48G内存的PC机，但确存储了超过千亿规模的数据。
6.全文检索模式：在mdrill的全文检索模式数据可以直接存储在hdfs中，并且以每天160亿*70维度的数据增量提供全文检索服务（注：该模式下不能进行统计，只能进行关键词匹配查询数据明细）
mdrill的定位
大数据
要数据量大，几十亿上百亿。
还要省钱，普通PC就能搞定。
多维分析
要任意维度组合与过滤
还要对任意指标进行统计和排序
即席查询
要查询快，秒级响应。
还要数据快，数据分钟级延迟。