作者：禅与计算机程序设计艺术
1.简介
随着互联网、移动互联网、物联网等新型大数据应用的蓬勃发展，传统数据的处理、分析和运用已经无法满足需求的提升。而大数据技术的普及也带来了新的挑战，如何从海量数据中提取有效信息、洞察商业机会、预测市场走向并形成决策支持成为十分迫切的需求。所以，基于大数据技术的可视化与报表分析系统在各行各业都必不可少。
本文将从“大数据”的角度出发，对可视化与报表分析系统进行全面剖析，阐述大数据可视化与报表分析的发展趋势和应用场景，给出解决方案。文章主要面向行业应用领域的技术人员以及高校相关院系。通过本文，读者能够明白大数据可视化与报表分析系统的整体框架、关键技术指标以及应用流程，进而掌握大数据可视化与报表分析的技术技能。
2.背景介绍
什么是大数据？
一般来说，大数据是指存储、处理和分析海量、高速、多样的数据集合，其特点主要包括以下几点：
- 数量大（Volume）：指数据集大小超过一定规模后就会产生数据倾斜问题。
- 速度快（Velocity）：指数据获取、存储、传输、处理等过程均需要非常快速的方式进行。
- 多样性广（Variety）：指数据源可能包括不同的媒体形式如文本、图像、视频、音频、网络流量等，且数据类型种类繁多。
- 价值密集（Value-added）：指数据具有真实业务价值或指标意义，可以用于预测市场趋势或决策支持。
由此可见，大数据是指海量、高速、多样、价值密集的同时还具有复杂关联、反复演绎、快速变化、快速增长等特征的数据集合。因此，对于这个巨大的、层出不穷的数据集，如何方便地管理、挖掘、分析、呈现数据，成为一个极具挑战的挑战。
为什么要做大数据可视化与报表分析？
随着大数据的流行，越来越多的公司在进行大数据处理，为了让数据更加直观易懂，降低企业的维护成本，提升工作效率，很多公司开始使用可视化技术进行数据分析，如报表可视化、业务监控图表展示、智能BI工具构建等。
但由于数据量太大、维度多、结构复杂，可视化系统的构建和部署往往需要一定的时间，因此可视化工具的选择和使用也越来越受到重视。目前，常见的可视化技术可以分为以下几类：
- 数据可视化：包括数据统计图表、数据地图、数据关系图、热力图等。
- 报表可视化：比如用Tableau、Davinci Chart、Power BI等工具制作报表。
- 智能BI工具：采用商业智能套件和数据挖掘算法，提供定制化的BI解决方案。
这些可视化工具都可以帮助用户快速理解复杂的数据，并通过交互式的方式实现数据分析。
可视化系统架构概览
下面介绍一下可视化系统架构，它由三个主要模块构成：
- 数据获取模块：主要作用是获取外部数据源，并存储为数据仓库中的一张或多张表。
- 数据清洗模块：主要作用是清洗数据，删除脏数据、噪声数据、错误数据等。
- 数据展示模块：主要作用是提供数据可视化功能。其中，数据转换模块负责将原始数据转换成可供可视化使用的格式；数据编码模块则负责对数据进行编码，以便于使数据适应计算机可视化的标准；数据渲染模块则负责将编码后的结果呈现给用户。
常用的可视化工具架构有三种:
- 前端集成型架构：这类架构将可视化工具封装为浏览器插件，可以直接安装到浏览器中使用。优点是可视化工具的使用简单、容易上手，缺点是对服务器资源的占用比较大。
- 服务端集成型架构：这类架构将可视化工具作为服务端应用，通过HTTP接口调用，并把结果返回给浏览器显示。优点是无需额外安装插件，无需占用服务器资源，可以方便与其他服务集成，缺点是使用比较麻烦，难以直观感受到数据。
- 客户端集成型架构：这类架构就是将可视化工具嵌入客户端，作为独立应用运行。优点是无需安装和配置服务器，直接访问数据源，利用本地计算能力提升性能，缺点是依赖本地硬件环境，需要考虑跨平台兼容性。
基于以上可视化系统架构的介绍，下面详细阐述大数据可视化与报表分析的知识点。
3.基本概念术语说明
（一）ETL（Extract-Transform-Load）
ETL是指数据抽取、变换、加载，即从各种来源（如数据库、文件系统、消息队列、电子邮箱等）中提取数据，经过清洗、过滤、转换和验证之后再载入到目标系统（如数据库、文件系统等）的过程。它属于数据仓库的重要组成部分，是数据仓库的核心组件。ETL的目的是将异构数据源中的数据统一转化成数据仓库的内部结构，消除重复数据、异常数据和缺失数据，实现数据仓库的纯净化。
ETL通常分为如下几个阶段：
- 连接数据源：ETL从各种来源（如Oracle、MySQL等）中提取数据，并根据不同数据源的协议和API调用相应的方法来读取数据。
- 数据清洗：ETL对获取到的原始数据进行清洗、过滤、转换和验证，去除掉杂乱无章、重复、误码的数据。
- 数据转换：ETL将清洗后的数据转换成数据仓库所需的结构。
- 数据加载：ETL将转换后的数据加载到数据仓库的目标系统（如Oracle、MySQL等）。
ETL的执行频率根据数据量的大小、数据更新频率和数据质量，通常每天一次、每周一次或者每月一次。
（二）Hive
Hive是Hadoop生态系统中的一个开源的分布式数据仓库基础设施，它是一个专门用来查询和分析海量数据的系统，可以充当数据库，也可以用来处理非结构化和半结构化的数据。它最大的特性就是按照列式存储，把数据按列划分，以减少磁盘IO和内存开销，提升查询性能。
Hive的基本数据模型是表（Table），表由一系列列（Column）和行（Row）组成。每个列都有一个名字和数据类型，每个行都对应着唯一的一组值。Hive中也支持复杂的数据类型，如数组、Map、Struct、Union等。
Hive的SQL接口提供了丰富的函数库，可以通过SQL语句来对表进行查询、聚合、连接等操作。Hive的数据存储默认使用HDFS（Hadoop Distributed File System），并且提供自定义的存储格式。
Hive可以和Spark结合起来，提供高性能的分析查询。Spark SQL可以直接查询Hive中的表，实现数据共享和处理。
（三）Hive SQL
Hive支持的SQL语言有类似于MySQL的ANSI/ISO SQL语法，并扩展了自己的语法，还增加了一些独有的语法。
SELECT语句用于从Hive表中检索数据，可以使用WHERE、ORDER BY、LIMIT、GROUP BY等子句对结果进行筛选、排序和聚合。支持的算术运算符有+、-、*、/、%等，支持的条件判断符有=、!=、>、<、>=、<=等。
INSERT INTO语句用于向Hive表中插入数据，如果表不存在，则先创建表。
CREATE TABLE语句用于创建Hive表，指定表名、列名、数据类型等属性。
DROP TABLE语句用于删除Hive表。
SHOW TABLES语句用于查看已存在的Hive表列表。
DESCRIBE FORMATTED语句用于查看表的元数据信息，例如列名、数据类型、注释等。
（四）OLAP（OnLine Analytical Processing）
OLAP即联机分析处理，是一种多维数据分析方法，它通过多维方阵数据组织形式，对数据进行多维分析和挖掘。其主要优点是实时性、灵活性、可视化能力强。
OLAP系统是对企业大型数据进行汇总、分析、决策和预测的一体化系统，包括数据仓库、数据挖掘、多维分析、交互式查询和可视化等技术组成。数据仓库用于存储、整理、分析数据，数据挖掘用于从数据仓库中发现模式和趋势，多维分析用于对数据进行分析，交互式查询用于提前识别出潜在的商业机会，可视化用于展现分析结果。
（五）OLTP（Online Transaction Processing）
OLTP即联机事务处理，是一种高性能的处理事务类型的系统，主要用于处理实时查询请求。OLTP系统由数据库、事务引擎、索引结构、缓存机制等组成。数据库是存储数据的地方，包括表、视图、存储过程、触发器等，事务引擎负责提交、回滚事务，索引结构用于快速定位数据位置，缓存机制用于加快数据查询速度。
OLTP系统的处理方式如下：
- 事务处理：事务处理是指数据库按照一定的顺序执行一系列操作，完成某些功能或保存数据。一条事务通常包含多个语句，执行过程中，如果出现任何错误，则整个事务会回滚。
- 查询处理：查询处理是指查询数据库中指定的数据。当有大量数据要被检索时，数据库应尽量减少对磁盘的读取次数，使用缓存机制来提升查询性能。
- 更新处理：更新处理是指对数据库中已存在的数据进行修改或添加。当数据发生变化时，数据库会自动记录下该数据的旧版本。
（六）Pentaho Data Integration
Pentaho Data Integration ( PDI ) 是一款开源的数据集成软件，可用于ETL、ELT、数据仓库开发、数据采集、数据汇总、数据转换、数据加载、数据审核等一系列数据集成任务。它的设计目标是轻量化、易用化、可扩展性强，能满足企业级数据处理的各种需求。
PDI支持的数据来源包括关系型数据库、基于文件的日志、API等。它内置了一系列通用组件，包括定时调度、FTP/SFTP文件下载、邮件发送、数据库连接、XML解析、LDAP登陆、执行Shell脚本等，能实现简单的数据收集、转换、加载、检查等。
PDI的输出目标包括关系型数据库、CSV、Excel等文件、Hadoop HDFS、JDBC、ActiveMQ等。它提供了友好的可视化界面，能够直观地看到任务的执行情况，可方便地跟踪任务执行情况和数据错误。
（七）Tableau
Tableau是一款商业智能分析工具，它能够快速、直观地展现复杂的数据，并为用户提供交互式的、直观的看板、仪表板和数据报告。它的主要特点有数据驱动、直观可视化、易用性强、联动分析和移动设备支持。
Tableau的主要功能包括数据连接、数据导入、数据清洗、数据合并、数据计算、数据透视、视图编辑、数据导出、授权控制等。它支持主流的关系型数据库和NoSQL数据源，包括MySQL、PostgreSQL、MongoDB、Amazon Redshift、Google BigQuery、Salesforce、SAP HANA等。
Tableau Desktop版和Server版都可以用于个人私密的分析，但Server版还支持团队协作，并且提供云端部署和云端分析服务。
（八）RapidMiner
RapidMiner是一款基于Python语言的机器学习平台，它可以用于快速搭建、训练、优化机器学习模型。它的主要功能包括数据导入、数据清洗、特征工程、模型训练、评估与超参数调整、模型推断与评估、模型发布与部署、模型监控与跟踪、模型集成与服务化等。
RapidMiner还内置了一些机器学习算法，如SVM、Naive Bayes、Decision Tree等。RapidMiner支持主流的Python环境和编程语言，包括Anaconda、IPython、Jupyter Notebook、PyCharm IDE等。
RapidMiner除了可以实现模型训练、评估、监控等功能，还可以将模型部署为RESTful API，供其他应用程序调用，实现模型的可移植性与可伸缩性。