Mondrian是一个开源项目。一个用Java写成的OLAP（在线分析性处理）引擎。它用MDX语言实现查询，从关系数据库(RDBMS)中读取数据。然后经过Java API用多维的方式对结果进行展示。多维数据中，维度（dimension），层次（Hierarchies），级别(Level)等概念很重要。
OLAP用了多维分析的技术。尽管关系型数据库所存储的所有数据都是以行和列的形式存在的，但一个多维数据集还是可以由轴(axes)和单元(cell)组成。
联机分析处理(On Line Analytical Proccessing，简称OLAP) 概念最早由关系数据库之父E.F.Codd于1993年提出。OLAP应用是目前数据仓库上的重要应用之一，是决策分析的关键。作为数据仓库最重要的多维分析工具，OLAP利用存储在数据仓库中的数据完成各种分析操作，并以直观易懂的形式将分析结果返回给决策人员。它的目标是满足决策支持或多维环境特定的查询和报表需求，技术核心是多维分析。OLAP具有灵活的分析功能、直观的数据操作和分析结果可视化表示等突出优点，从而使用户对大量复杂数据的分析变得轻松而高效，以利于迅速做出正确的判断，辅助决策。
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我写的《Pentaho多维分析使用指南》，希望对一些人有帮助。 1 概述 5 1.1 Mondrian 5 1.2 示例应用 5 1.3 一些资源 5 2 基本概念 7 2.1 数据库表 7 2.2 立方体 7 2.3 维度 8 2.4 聚集表 8 2.5 Schema 9 3 MDX 10 3.1 基本语法 10 3.2 轴 11 3.3 切片维度 12 3.3.1 默认成员 13 3.4 元组
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at $Proxy6.getMemberByUniqueName(Unknown Source) at mondrian.rolap.RolapSchema.createRole(RolapSchema.java:781) at mondrian.rolap.RolapSchema.load(RolapSchema.java:582)
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1.获取需要的jar包 下载mondrian: http://sourceforge.net/projects/mondrian/files/mondrian/mondrian-3.0.3.11016/ 加压至C:\mondrian 拷贝C:\mondrian\lib下的mondrian.war到tomcate下的webapps下 重启tomcat.自动加载webapps - mondrian.w
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To will setup XMLA service, follow these steps. 1. Describe the data sources in datasources.xml In WEB-INF directory of your webapp, create a file called datasources.xml, with content like this: Mondr
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Mondrian Schema介绍及简单配置示例 Mondrian是一个OLAP分析的引擎，主要工作是根据事先配置好的schema，将输入的多维分析语句MDX(Multidimensional Expressions )翻译成目标数据库／数据引擎的执行语言（比如SQL）。 1 Schema文档结构介绍 Schema 一个模式文件定义了一个多维数据库。模式中包含了一个逻辑模型，逻辑模型 由数据立方C
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终于做完mondrian的小项目，先将遇到了一些问题和经验记下来。 1. 支持中文 在web.xml中添加过滤如下： <servlet> <servlet-name>MondrianXmlaServlet</servlet-name> <servlet-class>mondrian.xmla.impl.DynamicDatasourceXmlaServlet</servlet-
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我正在努力让Spring JPA Data为我工作，但一直在努力。问题出在这里。 我有两个域类，它们之间有一个简单的一对多关系： 我已经为每个类设置了存储库接口：CardRepository，扩展JpaRepository的用户存储库，两个存储库都注入到服务中 非常基本的设置。someMethod（） 出现问题，其中我用它的标识符查询了一个用户，然后尝试获取映射@OneToMany的列表，然后发生
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在使用Spring数据存储库时发现一些奇怪的行为。 我写了这些类和接口： 当我尝试测试UserRepositoryImpl时，java。lang.StackOverflowerr被抛出 我发现save（）方法存在一些问题。此外，delete（）方法会引发stackoverflow。 我已经找到了解决办法。当我更改将存储库接口扩展为（例如）JpaUserRepository的接口的名称时，我的问题就
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主要内容：1.离线数仓,2.Lambda架构,3.Kappa架构,4.Smack架构,5.湖仓一体传统数仓 离线数仓 实时数仓 Lambda架构 Kappa架构 Smack架构 数据湖架构 仓湖一体架构 1.离线数仓 2.Lambda架构 Lambda架构是大数据平台里最成熟、最稳定的架构，它的核心思想是：将批处理作业和实时流处理作业分离，各自独立运行，资源互相隔离。 （1）Batch Laye：主要负责所有的批处理操作，支撑该层的技术以Hive、Spark-SQL或MapReduce这类批处
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英文自我介绍和项目介绍 Good Afternoon, my name is Wang Longjiang，graduated from Anhui University. I have been working in the Institute of Aerospace Information, Chinese Academy of Sciences for two years. Focus o
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主要内容：1.ETL,2.ELT,3.ELT的演变,4.ELT的工作原理,5.什么时候我们选择ELT,6.数据湖是不是很好的ELT落脚点,7.总结ETL 和 ELT 有很多共同点，从本质上讲，每种集成方法都可以将数据从源端抽取到数据仓库中，两者的区别在于数据在哪里进行转换 1.ETL ETL - 抽取、转换、加载 从不同的数据源抽取信息，将其转换为根据业务定义的格式，然后将其加载到其他数据库或数据仓库中。另一种 ETL 集成方法是反向 ETL，它将结构化数据从数据仓库中加载到业务数据库中，如我们
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写在前面：这段时间经过了一段高强度笔面，但还是颗粒无收 面试 面试官进来就说：你不会flink？ 我：了解的不多 那我们这次可能通过概率不大，但我们仍然可以就大数据来一波交流 实时： Flink的checkpoint Flink的反压 Flink的状态后端 离线： Kafka的有序性（不可全局有序，但可分区有序）面试官说不对？？我让他下去再好好看看 Kafka一定不会丢数据嘛? Spark的内存模