Pentaho BI套件的架构与使用权威指南
BI常识
2）REPORT:
JasperReports（OpenReports 支持HIBERNATE）
JFreeReport Pentaho的一部分
Eclipse BIRT
3）OLAP:
Mondrian，是Pentaho的一部分
JPivot，是一个JSP 自定制的标签库，可以绘制一个OLAP表格和图表。用户可以执行典型的OLAP导航，如下钻，切片和方块
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mondrian
OLAP 开源
多维，分层，切片
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OLAP
联机分析处理，英文名称为On-Line Analysis Processing，简写为OLAP。
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Oracle ExpressServer提供全面的OLAP能力，有全球超过3000家用户
SpagoBI使用了许多已有的开源软件，如Spago和Spagosi等。因此，SpagoBI集成了 Spago的特征和技术特点，使用它们管理商务智能对象，如报表、OLAP分析、仪表盘、记分卡以及数据挖掘模型等。SpagoBI支持BI系统的监控管理，包括商务智能对象的控制、校验、认证和分配流程。SpagoBI采用Portalet技术将所有的BI对象发布到终端用户，因此BI对象就可以集成到为特定的企业需求而已经选择好的Portal系统中去。
仪表盘Dash board
可视化查询Visual Inquiry,Maps
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ETL工具:KETL;KETTLE
report:JasperReports;JFreeReport;Eclipse BIRT;OpenReports
【转贴】pentaho不同的数据呈现形式使用场景
【转贴】pentaho不同的数据呈现形式使⽤场景pentaho不同的数据呈现形式使⽤场景额，⼀直想深⼊讨论⼀下不同数据呈现⽅式的使⽤场景问题，苦于时间有限，今天给⼤家分享⼀下这⽅⾯的⼼得，欢迎拍砖。
⾸先，我们来⼩⼩的回顾⼀下pentaho⽀持的⼏种主要的数据呈现⽅式：1、即席查询报表。
就是登录平台后的第⼀个⼤图标按钮，原名是ad-hoc，我更喜欢称之为即席查询。
什么意思呢，意思就是这⾥本来是没有报表的，只提供了⼀个数据源，包括⼀些表和字段，⽤户可以⾃由选择所需的字段来⽣成报表。
⽣成的报表具备⼀些⽐较基础的分组统计功能（求和、最⼤最⼩值、计数、平均等）。
2、固定报表。
主要是使⽤report designer设计出来的报表，相信这是国内⽤得最多的⼀种数据呈现⽅式了吧。
由于⾃定义功能很强，并没有像即席查询⼀样放在⽹页上让⽤户DIY，⽽必须⽤专门的报表设计⼯具来实现。
它能实现的功能就是——基本什么都可以实现，只要想看什么。
3、OLAP分析。
就是登录平台后的第⼆个⼤图标按钮，这个使⽤mondrian+jpivot实现的多维分析，界⾯稍微难看了⼀点，但数据灵活汇总分析的功能却是其他任何报表⽆法企及的。
这也是数据仓库最吸引⼈⼼的地⽅。
4、仪表盘。
这也是很多⼈使⽤的，需要安装⼀个CDF插件来实现。
主要以简单化的图形显⽰，可以显⽰点击后的追溯明细，越⼤的领导越喜欢这样简明的东东。
5、其它。
还有⼀些数据呈现⽅式不太好归类，⽐如可以使⽤PDS直接设计出报表，或使⽤PAT来实现OLAP分析，或使⽤BIRT或jasper等等别的报表。
由于⽐较杂，不太具有代表性，也不是pentaho默认⽀持的，这⾥不展开讨论。
好了，罗列了这么多。
但多则惑，少则明。
关键的问题来了，作为⼀个⽤户来讲，你给他讲这么多呈现⽅式是没有⽤的，只有他感觉⽤的爽，那就是他想要的。
我们不妨来假设⼀下，⼀个公司⾥⾯肯定是有不同的组织层级，BI既然是⽤来⽀持决策的，那么我们就认为所有需要决策的⼈员都是BI项⽬的潜在⽤户。
BI(商业智能)四大厂商产品及阐述20090914
BI（商业智能）四大厂商产品及阐述200909142007年，商业智能（business intelligence，下称BI）市场上的厂商掀起过并购狂潮，2008年则轮到客户来选兵择将了。
目前，业界最大的4家厂商都向客户承诺：“想要满足企业全部BI和数据管理需求的整套基础设施吗？我们能够办到。
想让更多的员工利用BI吗？我们照样能行。
”总而言之，每家厂商都在向你兜售他们的BI平台。
面对他们的种种说词，你究竟应该耐心倾听还是堵上自己的耳朵呢？先了解一下他们各自的BI策略，将有助于你做出正确的决定。
在去年短短的一年内，甲骨文公司（Oracle，下称甲骨文）收购了海波龙公司（Hyperion，下称海波龙），SAP公司买下了博奥杰软件公司（Business Objects，下称博奥杰），国际商用机器公司(IBM)则吞并了Cognos公司。
根据国际数据公司（IDC）的资料，在价值70亿美元的BI工具市场上，包括微软公司（Microsoft，下称微软）在内的四大BI厂商目前占据了半壁江山，预计该市场今年将获得11%的增长。
如今，四巨头正精心打造各自的平台，为客户提供整个企业层面的BI软件解决方案，所有与用户信息相关的IT系统都将被纳入其中。
他们致力于将传统的BI工具（如查询、报表和仪表盘）与各自的其他软件产品（包括数据库、中间件、企业应用程序以及协作软件等）更好地整合在一起。
与此同时，他们还表示将继续开发和支持能与对手厂商的软件良好兼容的BI工具。
不过，你最好别相信这一点。
因为厂商的开发团队在为各项目分配时间和资金时肯定会有所取舍，而他们自己的产品毫无疑问将被放在首位。
甲骨文、IBM和微软会鼓动你在采购数据库和BI工具时都选择他们的产品，但你得小心，别太过依赖同一家供应商。
MicroStrategy公司的首席执行官（CEO）迈克尔〃塞勒（Michael Saylor）就表示：“首席信息官（CIO）都不愿被某一家厂商的产品绊住手脚，他们更愿意选择那些给他们留有自由空间的厂商。
Pentaho培训(概要)
Pentaho是一个基于java平台的商业智能(Business Intelligence)套件。它的出现，使得 一系列面向商业智能的独立产品如Kettle、Report ,Mondrian,Dashboard等，能够 集成在一起，构成了一个由web server平台和多个工具软件：报表，分析，图表，数 据集成，数据挖掘等的完整商业智能解决方案。
苏州百咨信息技术有限公司
什么是pentaho？
Pentaho是一个以流程为中心，面向解决方案（Solution），可扩展的商业智能平台 （BI套件）。其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，
方便商业智能应用的开发。
础件，借助他可以集成其他BI产品，如Dashboard.他包括用户控制台（ Pentaho BIServer）和管理员控制台（Pentaho Admin Console）
Design Studio ：开发工具，它能以一定的顺序执行一系列的动作，从而能完成各种 复杂程度的BI工作。
Kettle ：可对复杂数据进行清洗，处理并得到我们有用的数据。 Mondrian：高性能的OLAP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。
用户名：admin 密码：password
管理员控制台-设置权限
管理员控制台-设置用户
管理员控制台-数据库权限
管理员控制台-清理缓存
管理员控制台-定时器
苏州百咨信息技术有限公司
pentaho框架图
Pentaho的业务流程
数据源
ETL工具
数据仓库
报表
仪表盘 多维分析
Pentaho BI Server源码分析
Pentaho BI源码分析报告目录1、Pentaho BI 简介 (3)2、项目概况 (3)2.1 项目生成 (3)2.2项目模块分析 (3)2.2.1 pentaho-platform-core (4)2.2.2 pentaho-user-console (8)2.2.3 pentaho-platform-api (12)2.2.4pentaho-platform-scheduler (13)2.2.5 pentaho-platform-extensions (14)2.2.6 pentaho-platform-repository (17)2.2.7pentaho-platform-assembly (20)3、项目架构分析 (20)3.1架构简介 (20)3.2 Pentaho Bi架构图 (20)3.3 Pentaho Server (23)3.4 Pentaho Design Studio (27)4、项目框架及重要包 (27)4.1 Jpivot (27)4.2 GWT框架 (29)4.3 Jackrabbit框架 (42)4.4 Spring框架 (53)4.5 Slf4j包 (55)4.6 commons-logging日志系统 (60)5、总结 (62)1、Pentaho BI 简介Pentaho BI 平台是一个以流程为中心的，工作流驱动的，可扩展平台，用于解决商业智能问题。
Pentaho是一个以工作流为核心的、强调面向解决方案而非工具组件的BI套件，整合了多个开源项目，目标是和商业BI相抗衡。
它包括。
由上可见Pentaho是一个很完善的BI解决方案。
Pentaho偏向于与业务流程相结合的BI解决方案，侧重于大中型企业应用。
1、工作流引擎：Shark and JaWE2、数据库：Firebird RDBMS3、集成管理和开发环境：Eclipse4、报表工具：Eclipse BIRT5、ETL工具：Enhydra/Kettle6、OLAP Server：Mondrian7、OLAP展示：JPivot8、数据挖掘组件：Weka9、应用服务器和Portal服务器：JBoss10、单点登陆服务及LDap认证：JOSSO其目的在于将一系列企业级BI产品、开源软件、API等等组件集成起来，方便商务智能应用的开发。
pentaho report designer 生成excel报表-概述说明以及解释
pentaho report designer 生成excel报表-概述说明以及解释1.引言1.1 概述文章概述部分的内容可以从以下角度进行描述：概述:随着大数据时代的到来，数据分析和报表生成变得越来越重要。
而Excel报表作为业务人员最熟悉和普遍使用的工具之一，在企业中扮演着至关重要的角色。
然而，传统的Excel报表生成方式存在一些问题，如手动操作繁琐、容易出错，不便于数据更新和共享等。
为了解决这些问题，人们开始寻找更高效、自动化的Excel报表生成工具。
本文将重点介绍Pentaho Report Designer，一个强大的报表设计工具，可以帮助用户快速、灵活地生成Excel报表。
Pentaho Report Designer具有丰富的功能和友好的界面，不仅支持多种数据源的连接和查询，还提供了多种报表设计元素和样式，能够满足不同的报表需求。
文章结构:本文包括引言、正文和结论三个部分。
引言部分将对Pentaho Report Designer生成Excel报表的重要性和现实需求进行概述，介绍文章的结构和目的。
正文部分将详细介绍Pentaho Report Designer的功能和特点，并重点介绍了生成Excel报表的具体步骤。
结论部分将总结Pentaho Report Designer生成Excel报表的优势和挑战，并展望未来其发展的方向。
目的:本文的目的是帮助读者了解Pentaho Report Designer生成Excel 报表的基本原理和操作步骤，同时探讨其在实际应用中的优势和挑战。
通过阅读本文，读者可以加深对Pentaho Report Designer的了解，并在实际工作中更加高效地生成Excel报表。
希望本文能为读者提供有价值的信息和启示，促进Excel报表生成工作的改进和提升。
1.2文章结构文章结构部分将介绍本文的组织结构和各个章节的主要内容概要。
本文的文章结构如下：1. 引言- 1.1 概述：介绍Pentaho Report Designer生成Excel报表的背景和意义。
pentaho 4.5工具使用手册
Pentaho工具使用手册目录BI 介绍 (2)Pentaho产品介绍 (2)Pentaho产品线设计 (3)Pentaho BI Platform安装 (4)Pentaho Data Integration-------Kettle (8)Pentaho Report Designer (13)Saiku (24)Schema Workbench (28)附件 (33)BI 介绍1. BI基础介绍挖掘技术对客户数据进行系统地储存和管理，并通过各种数据统计分析工具对客户数据进行分析，提供各种分析报告，为企业的各种经营活动提供决策信息。
其中的关键点是数据管理，数据分析，支持决策。
根据要解决问题的不同，BI系统的产出一般包括以下三种：2. BI系统的产出2.1 固定格式报表固定格式报表是BI最基本的一种应用，其目的是展示当前业务系统的运行状态。
固定格式报表一旦建立，用户就不可以更改报表的结构，只能依据数据库的数据不断刷新报表，以便取得较新的数据。
在pentaho产品线中，我们使用pentaho report designer来实现固定格式报表的需求。
2.2 OLAP分析OLAP分析是指创建一种动态的报表展示结构，用户可以在一个IT预定义的数据集中自由选择自己感兴趣的特性和指标，运用钻取，行列转换等分析手段实现得到知识，或者验证假设的目的。
在pentaho产品线中，我们使用Saiku来实现OLAP分析的需求。
2.3 数据挖掘数据挖掘是BI的一种高级应用。
数据挖掘是指从海量数据中通过数据挖掘技术得到有用的知识，并且以通俗易懂的方式表达知识，以便支持业务决策。
在pentaho产品线中，我们使用weka来实现数据挖掘的需求。
Pentaho产品介绍1. 产品介绍Pentaho是世界上最流行的开源商业智能软件，以工作流为核心的、强调面向解决方案而非工具组件的BI套件，整合了多个开源项目，目标是和商业BI相抗衡。
Pentaho BI的安装及配置手册
Pentaho BI安装及配置手册安装下载资源说明准备工作注：由于Pentaho BI服务器默认是从自带的Tomcat中启动的，如果机器上本来就安装了Tomcat，并设置了相关环境变量，就有可能启动Pentaho BI时会启动之前安装的Tomcat。
运行注意：Pentaho BI在登录时默认可能列出用户列表，或者显示示例用户的用户名和，如下：需要将biserver-ce\pentaho-solutions\system\pentaho.xml文件里的配置为如下才可以避免：配置JVM参数为了优化性能，一般需要调整JVM参数。
修改文件biserver-ce\start-pentaho.bat：通常-Xmx参数取值不超过物理内存的1/2，-Xms取值最好不要低于-Xmx的1/2。
不过，不同生产环境的差异性太大，建议用户能够在生产前进行严格的压力及调优测试，并灵活调整JVM参数。
日志输出策略Pentaho BI服务器默认采用Log4j记录各种日志。
配置文件位于biserver-ce\tomcat\webapps\pentaho\WEB-INF\classes\log4j.xml可根据需要修改日志输出策略。
Tomcat参数为提高BI 服务器的并行吞吐能力，除了调整JVM参数外，还需要调整Tomcat参数。
配置文件位于biserver-ce\tomcat\conf\server.xml通常，我们需要调整maxThreads、minSpareThreads、maxSpareThreads、acceptCount等参数取值。
大部分情况下，可以考虑将它们的取值设置成默认的2倍左右，即maxThreads设置成300、minSpareThreads设置成50、maxSpareThreads设置成150、acceptCount设置成200。
报表发布密码设置设置完发布密码，可直接将report-design程序设计的报表发布到服务器上。
Pentaho VS Yonghong
Pentaho VS Yonghong商业智能，即Business Intelligence，简写为BI，自诞生以来，经过长期发展，已经非常成熟。
这期间也涌现出许多BI软件，传统的BI厂商有微软、IBM、oracle、SAP、SAS 等国外IT巨头，国内也有思迈特、奥威智动, 永洪科技等公司。
新一代BI软件区别于传统BI软件，基于业务驱动，无需预生成Cube，交付周期相比传统BI较短，项目失败率低，能够形成自服务BI系统。
对于需求变化，新需求交付周期很短，相关模块调整不大。
其中QlikView、tableau、Yonghong Z-Suite等软件引领了新一代BI软件。
那么下面就来比较下Oracle 的BIEE和永洪科技的Yonghong Z-SuitePentahopentaho是世界上最流行的开源商务智能软件，以工作流为核心的、强调面向解决方案而非工具组件的BI套件，整合了多个开源项目，目标是和商业BI相抗衡。
它是一个基于java平台的商业智能(Business Intelligence,BI)套件，之所以说是套件是因为它包括一个web server平台和几个工具软件：报表，分析，图表，数据集成，数据挖掘等，可以说包括了商务智能的方方面面。
Pentaho是一个它偏向于与业务流程相结合的BI解决方案，侧重于大中型企业应用。
它允许商业分析人员或开发人员创建报表，仪表盘，分析模型，商业规则和BI 流程。
Yonghong Z-SuiteYonghong Z-Suite BI套件是有北京永洪科技公司研发的一款本土高性能BI，其一定程度上代表了国内新一代的BI产品。
北京永洪科技自成立以来，发展迅猛，团队凭借十多年BI行业的经验使得这家新公司能够引领国内新一代BI软件。
Yonghong Z-Suite BI套件主要有以下特点：驱动模式：业务驱动。
开发模式：以敏捷开发模式建设BI系统。
交付周期：交付周期偏短，项目失败率低；乐意在客户现场做POC(Proof of Concept)。
基于R和pentaho的全套开源BI平台的实现
• HDFS (Hadoop Distributed File System)
Hadoop和Google
GFS-->HDFS MapReduce-->Hadoop BigTable-->HBase
Google云计算
MapReduce GFS BigTable Chubby
• R和Hadoop的Streaming连接器
• rmr
• Rhdfs
• 处理Hadoop Distributed File System
• Rhbase
• R和Hbase的连接器
展望
• Hama （ /hama/） • 矩阵运算
• R函数的分布式开发
• K-Means • lm
R包rpentaho的操作演示
目录
• BI和pentaho套件简介 • R和pentaho的集成 • Hadoop下的应用 • 系统选型的建议
Pentaho对Hadoop的支持
• /hadoop/ • Pentaho Business Analytics • Pentaho Data Integration
运算引擎 模型和算法 数据仓库
OLAP引擎 多维分析
基础架构 ETL数据获取和交换平台
Extraction Transformation Load
数据源
业务系统 财务系统 其他格式的 数据
HR系统
Office文件
数据
Pentaho套件
Pentaho架构
Pentaho BI Server——自由而灵活的平台
基于R和pentaho的全套开源BI 平台的实现
01_Pentaho安装部署
Pentaho BI安装及配置手册 安装✧下载下载列表Business Intelligence Server资源说明，带有stable表示稳定版，其它为测试版本。
目前✧准备工作注：从5.0版本开始就没有Pentaho管理控制台文件夹(administration-console)了，服务器和管理控制台已经合并到同一个平台了。
2.设置JAVA_HOME，以使用系统安装的JDK。
注：由于Pentaho BI服务器默认是从自带的Tomcat中启动的，如果机器上本来就安装了Tomcat，并设置了相关环境变量，就有可能启动Pentaho BI时会启动之前安装的Tomcat。
✧运行启动及访问注意：Pentaho BI在登录时默认可能列出用户列表，或者显示示例用户的用户名和密码，如下：需要将biserver-ce\pentaho-solutions\system\pentaho.xml文件里的配置为如下才可以避免：设置完成后需要重启服务器才会生效。
配置✧JVM参数为了优化性能，一般需要调整JVM参数。
修改文件biserver-ce\start-pentaho.bat：set CATALINA_OPTS=-Xms256m -Xmx768m -XX:MaxPermSize=256m -Dsun.rmi.dgc.client.gcInterv al=3600000 -Dsun.rmi.dgc.server.gcInterval=3600000通常-Xmx参数取值不超过物理内存的1/2，-Xms取值最好不要低于-Xmx的1/2。
不过，不同生产环境的差异性太大，建议用户能够在生产前进行严格的压力及调优测试，并灵活调整JVM参数。
✧日志输出策略Pentaho BI服务器默认采用Log4j记录各种日志。
配置文件位于biserver-ce\tomcat\webapps\pentaho\WEB-INF\classes\log4j.xml 可根据需要修改日志输出策略。
Pentaho安装配置
Pentaho安装配置一、系统配置1.Windows环境试验环境为Windows 7 专业版。
需要安装配置JDK（试验环境为1.7.0_67）。
打开计算机→系统属性→高级系统设置→环境变量→新建系统变量Path=%JAVA_HOME%\bin;、JAVA_HOME=C:\Program Files\Java\jdk1.7.0_60、Classpath=%JAVA_HOME%\jre\lib\rt.jar;.;（注意这里是分号结束）。
配置成功后，打开命令提示符，输入java –version，会出现版本信息。
输入javac会出现相关提示命令，说明配置成功。
2.Linux环境试验环境为CentOS 7。
需要安装配置JDK（JDK1.7.0_67）。
试验环境安装tar.gz文件。
首先解压缩JDK到/usr/lib/jvm下。
然后配置环境变量。
gedit /etc/profile（GNOME环境）在文件最下端输入：export JAVA_HOME=/usr/lib/jvm/jdk1.7.0_67export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib:$CLASSPATHexport PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH保存退出然后在终端输入source /etc/profile这时JDK还不是默认环境，需要配置在终端依次输入命令sudo update-alternatives --install /usr/bin/java java /usr/lib/jvm/jdk/bin/java 300sudo update-alternatives --install /usr/bin/javacjavac /usr/lib/jvm/jdk/bin/javac 300sudo update-alternatives --config java接下来输入java -version 就可以看到版本信息了。
pentaho
目录一.bi-server安装及用法1.介绍2.安装预备3.基本安装（1）下载（2）解压（3）启动（4）登录到web界面4.配置数据源二.report Designer1.介绍2.技术特点3.缺点4.用法5.饼图示例6.发布三.Desingn Studio1.介绍及安装2.用法及示例一. bi-server安装及用法1.介绍bi-server平台是一个基于tomcat的JSP web 程序，包含两个界面:user console和administration console，分别对应的是用户控制台和管理控制台。
其作用如下：用户控制台：供用户登录进去对数据进行操作，如报表，分析等。
管理控制台：供管理员进去对用户，数据源(Data source)，BI server等做全局设置。
2.安装预备bi-server本身自带有tomcat server，所以不需要另外装。
bi-server本身带有测试用的sample数据，可以对它进行产生报表图表等操作，但是初始安装时这些操作仅限本机登录。
pentaho需要JRE版本>=1.5.X，所以需要首先配置好JRE环境。
3、基本安装（1）下载从其sourceforge的页面上下载，下载的包为biserver-ce-3.0.0-STABLE.zip（2）解压解压到pentaho目录下，解压出来的目录名是biserver-ce。
（3）启动①执行目录下的脚本start-pentaho.bat 来启动user console②执行administration-console下的startup.bat来启动administration consonle（4）登录到web界面①登录user console打开链接:8080/pentaho，看到如下界面登录进去后，你可以做生成报表图表等操作了。
②登录administration console打开链接:8099，会提示输入用户密码，分别输入admin ：password 登录进去以后显示的界面如下4.配置数据源登录到administration console中，在administration 页面的”data sources”标签，可以添加，修改，删除数据源如果driver选项没有适合的，把连接数据库所需的包放到administration-console\jdbc下，重启二.Report Designer1.介绍Pentaho Report Designer是一款所见即所得的开源报表设计工具。
禾赛 Pandora 自动驾驶环境感知套件 产品手册说明书
欢迎关注禾赛官方微信100-zh-1801A1注意为减少触电危险，避免违反保修条例，请勿私自拆开或改装雷达。
本产品不包含用户可维修零件，保修和维护请咨询禾赛科技认证的维修人员。
本产品激光安全等级符合以下标准： IEC 60825-1:2014;21 CFR 1040.10 and 1040.11 except for deviations pursuant to Laser NoticeNo.50, dated June 24, 2007;符合中国国家标准GB7247.1-2012。
激光安全等级本说明书内容归上海禾赛光电科技有限公司版权所有，如有修改，恕不另行通知。
本公司尽力确保该说明书内容的完整性和准确性，如您发现任何遗漏、错误之处，请联系禾赛科技，我司将会及时修订。
声明使用前请仔细阅读并遵循本说明书指导，同时可参考任何相关的国家和国际安全条例。
安全提示目录1.11Pandora-激光雷达02-031.2Pandora-摄像头041.3激光雷达与摄像头的同步采集和空间匹配051.4技术参数06产品介绍2.1机械安装072.2接口说明082.3连接使用09-10安装概述23.1激光雷达输出数据格式11-183.2摄像头输出数据格式19-203.3Pandora数据解析203.4Pandora Projection ROS20Pandora 输出数据34.1打开网页控制214.2参数设置224.3设备信息查询234.4固件升级24Pandora 网页控制425-27附录 IPandora 激光雷达线束分布28-31附录 II点云数据绝对时间和激光器发光时刻计算32-40附录 IIIPandarView41-42附录 IV售后技术支持及联系方式图1.1 Pandora构成激光雷达禾赛科技40线机械式激光雷达。
最远探测距离长达200米（20%反射率），测量频率高达720 kHz。
摄像头四个广角黑白摄像头与一个彩色摄像头的合理布局实现了车身周围360°全景采集。
BI平台选型
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Pentaho介绍（BA）
1个核心server: ➢BA Server和user console:web界面用来管理用户创建的报表内容和业务逻辑，
4个web based Designer工具 ➢Report Designer: 报表设计器 ➢Analyzer: 过滤和可视化数据 ➢Interactive Reports: 交互性报表环境 ➢Dashboard Designer:设计dashboard
• 组成系统：由数据仓库（或数据集市）、ETL流程、联机分析处理 (OLAP) 、查询报 表、数据分析、数据挖掘等部分组成。
• 中端BI，数据分析。高端BI，数据挖掘。低端：报表阶段。
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BI系统介绍
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1. BI系统概述 2. 主流开源BI系统 3. 建议选择 4. Pentaho平台 5. Pentaho计划
2个plugin: ➢Instaview: 使用模板来管理复杂的数据访问和准备 ➢Agile BI： 提供一套BI的协助工具
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1. BI系统概述 2. 主流开源BI系统 3. 建议选择 4. Pentaho平台 5. Pentaho计划
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Pentaho计划
➢鉴于pentaho是个庞大复杂的平台体系，学习掌握需要一定的时间和人员。但从 其功能范围以及扩展性来看，一旦为我所用，则能避免很多重复的开发工作，并为 后续的需求提供快捷的支持。 ➢Pentaho分为两大体系：BA和DI，建议分2人各专注一块，用约1个月的时间熟悉 其使用，配置，开发。使用目前已有数据，建立ETL流程，建立演示环境，输出 demo报表。后续再评估其效用，根据产品需求和内部规划，建立正式的生产BI平 台，承担正式的产品需求，对外提供各种服务。
大数据、云计算
大数据、云计算概念从技术上看，大数据[1]与云计算的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。
大数据必然无法用单台的计算机进行处理，必须采用分布式计算架构。
它的特色在于对海量数据的挖掘，但它必须依托云计算的分布式处理、分布式数据库、云存储和/或虚拟化技术。
(在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代[4]》中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样的捷径，而采用所有数据的方法）大数据的4V特点：V olume（大量）、V elocity（高速）、V ariety（多样）、V alue（价值）。
早在1980年，著名未来学家阿尔文·托夫勒便在《第三次浪潮》一书中，将大数据热情地赞颂为“第三次浪潮的华彩乐章”。
不过，大约从2009年开始，“大数据”才成为互联网信息技术行业的流行词汇。
美国互联网数据中心指出，互联网上的数据每年将增长50%，每两年便将翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的。
此外，数据又并非单纯指人们在互联网上发布的信息，全世界的工业设备、汽车、电表上有着无数的数码传感器，随时测量和传递着有关位置、运动、震动、温度、湿度乃至空气中化学物质的变化，也产生了海量的数据信息。
[3]大数据的意义是由人类日益普及的网络行为所伴生的，受到相关部门、企业采集的，蕴含数据生产者真实意图、喜好的，非传统结构和意义的数据。
2013年5月10日，阿里巴巴集团董事局主席马云在淘宝十周年晚会上，将卸任阿里集团CEO的职位，并在晚会上做卸任前的演讲，马云说，大家还没搞清PC时代的时候，移动互联网来了，还没搞清移动互联网的时候，大数据时代来了。
借着大数据时代的热潮，微软公司生产了一款数据驱动的软件，主要是为工程建设节约资源提高效率。
在这个过程里可以为世界节约40%的能源。
抛开这个软件的前景不看，从微软团队致力于研究开始，可以看他们的目标不仅是为了节约了能源，更加关注智能化运营。
大数据分析的六大工具介绍
云计算大数据处理分析六大最好工具一、概述来自传感器、购买交易记录、网络日志等的大量数据，通常是万亿或EB的大小，如此庞大的数据，寻找一个合适处理工具非常必要，今天我们为大家分享在大数据处理分析过程中六大最好用的工具。
我们的数据来自各个方面，在面对庞大而复杂的大数据，选择一个合适的处理工具显得很有必要，工欲善其事，必须利其器，一个好的工具不仅可以使我们的工作事半功倍，也可以让我们在竞争日益激烈的云计算时代，挖掘大数据价值，及时调整战略方向。
大数据是一个含义广泛的术语，是指数据集，如此庞大而复杂的，他们需要专门设计的硬件和软件工具进行处理。
该数据集通常是万亿或EB的大小。
这些数据集收集自各种各样的来源：传感器、气候信息、公开的信息、如杂志、报纸、文章。
大数据产生的其他例子包括购买交易记录、网络日志、病历、事监控、视频和图像档案、及大型电子商务。
大数据分析是在研究大量的数据的过程中寻找模式，相关性和其他有用的信息，可以帮助企业更好地适应变化，并做出更明智的决策。
二、第一种工具：HadoopHadoop 是一个能够对大量数据进行分布式处理的软件框架。
但是 Hadoop 是以一种可靠、高效、可伸缩的方式进行处理的。
Hadoop 是可靠的，因为它假设计算元素和存储会失败，因此它维护多个工作数据副本，确保能够针对失败的节点重新分布处理。
Hadoop 是高效的，因为它以并行的方式工作，通过并行处理加快处理速度。
Hadoop 还是可伸缩的，能够处理 PB 级数据。
此外，Hadoop 依赖于社区服务器，因此它的成本比较低，任何人都可以使用。
Hadoop是一个能够让用户轻松架构和使用的分布式计算平台。
用户可以轻松地在Hadoop上开发和运行处理海量数据的应用程序。
它主要有以下几个优点：●高可靠性。
Hadoop按位存储和处理数据的能力值得人们信赖。
●高扩展性。
Hadoop是在可用的计算机集簇间分配数据并完成计算任务的，这些集簇可以方便地扩展到数以千计的节点中。
大数据分析理论和技术（全文）
大数据分析理论和技术（全文）大数据分析理论和技术（全文）胡经国本文作者的话：本全文由已在百度文库发表的本文3篇连载文档汇集而成。
特此说明。
一、大数据分析基本方法从所周知，对于大数据最重要的是现实大数据分析。
只有通过数据分析，才能获取有价值的信息。
越来越多的应用涉及到大数据，而且又都显示了大数据不断增长的复杂性。
所以在大数据领域，大数据分析方法就显得尤为重要。
可以说，大数据分析方法是确保数据分析最终信息或结果是否具有价值的决定性因素。
那么，大数据分析方法有哪些呢？下面简要介绍大数据分析的五个基本方法。
1、数据挖掘算法大数据分析的理论核心就是数据挖掘算法（Data Mining Algorithms）。
各种数据挖掘的算法基于不同的数据类型和格式，才能更加科学地呈现出数据本身具备的特点。
也正是因为这些被全世界统计学家所公认的各种统计方法（可以称之为真理）才能够深入数据内部，挖掘出公认的价值。
另外一个方面，也正是因为有这些数据挖掘的算法才能更快速地处理大数据。
如果一个算法要花上好几年才能得出结论，那么大数据的价值也就无从说起了。
数据可视化是给人看的，而数据挖掘则是给机器看的。
集群、分割、孤立点分析，还有其他的算法，让我们深入数据内部，挖掘价值。
这些算法不仅要处理大数据的量，也要处理大数据的速度。
2、预测性分析大数据分析最重要的应用领域之一就是预测性分析（Predictive Analytic ）。
从大数据中挖掘出特点，通过科学地建立模型，之后通过模型带入新的数据，从而预测未来的数据。
数据挖掘可以让分析员更好地理解数据；而预测性分析可以让分析员根据可视化分析和数据挖掘的结果做出一些预测性的判断。
因此，具备预测性分析能力（Predictive Analytic Capabilities）对于预测性分析十分重要。
3、数据质量和数据管理大数据分析离不开数据质量和数据管理（Data Quality and Master Data Management）。
pentaho工具使用手册
Pentaho工具使用手册作者：马腾，李洪宇版本：1.0目录BI 介绍 (2)Pentaho产品介绍 (3)Pentaho产品线设计 (4)Pentaho BI Platform安装 (4)Pentaho Data Integration-------Kettle (8)Pentaho Report Designer (13)Saiku (24)Schema Workbench (28)附件 (33)BI 介绍1. BI基础介绍挖掘技术对客户数据进行系统地储存和管理，并通过各种数据统计分析工具对客户数据进行分析，提供各种分析报告，为企业的各种经营活动提供决策信息。
其中的关键点是数据管理，数据分析，支持决策。
根据要解决问题的不同，BI系统的产出一般包括以下三种：2. BI系统的产出2.1 固定格式报表固定格式报表是BI最基本的一种应用，其目的是展示当前业务系统的运行状态。
固定格式报表一旦建立，用户就不可以更改报表的结构，只能依据数据库的数据不断刷新报表，以便取得较新的数据。
在pentaho产品线中，我们使用pentaho report designer来实现固定格式报表的需求。
2.2 OLAP分析OLAP分析是指创建一种动态的报表展示结构，用户可以在一个IT预定义的数据集中自由选择自己感兴趣的特性和指标，运用钻取，行列转换等分析手段实现得到知识，或者验证假设的目的。
在pentaho产品线中，我们使用Saiku来实现OLAP分析的需求。
2.3 数据挖掘数据挖掘是BI的一种高级应用。
数据挖掘是指从海量数据中通过数据挖掘技术得到有用的知识，并且以通俗易懂的方式表达知识，以便支持业务决策。
在pentaho产品线中，我们使用weka来实现数据挖掘的需求。
Pentaho产品介绍1. 产品介绍Pentaho是世界上最流行的开源商业智能软件，以工作流为核心的、强调面向解决方案而非工具组件的BI套件，整合了多个开源项目，目标是和商业BI相抗衡。
pentaho架构
Pentaho Architecture, Projects, Tool Set文章分类:综合技术Pentaho is the open source Business Intelligence leader that founded in 2004. It provides enterprise-class Reporting, Analysis, Dashboards, Data Integration, Data Mining, and Workflow capabilities.ArchitectureThe Pentaho BI Suite is different from traditional BI offerings. It is a process-centric, solution-oriented platform with BI components that enable companies to develop complete solutions to BI problems. The core architecture and foundation of the Pentaho BI Suite is the Pentaho BI Platform, which is process-centric because the central controller is a workflow engine.The Pentaho BI Suite consists of a BI platform, end-user BI capabilities, and the Pentaho Design Studio:1. The BI platform provides and execution framework and services that include logging, auditing, security, scheduling, ETL, web services, attribute repository and rules engines.2. The end-user BI capabilities include reporting, analysis, workflow, dashboards, and data mining.3. The Pentaho Design Studio is a set of design and administration tools that are integrated into the popular Eclipse environment. These tools allow business analysts or developers to create reports, dashboards, analysis models, business rules, and BI processes.4. The BI platform and end-user BI capabilities form the Pentaho Server. BI solutions are as designed using the Pentaho Design Studio and deployed to the Pentaho Server. The Pentaho Server is the runtime engine, driven by the workflow engine, which coordinates the execution and communication between all the BI components.Pentaho BI SuitePentaho BI Platform ComponentsPentaho Design StudioProjectsKettle - Pentaho Data Integration(ETL)Reporting- Pentaho Reporting and embedded reporting engine(JFreeReport)BI Platform - Pentaho BI Server and PlatformMondrian - Pentaho AnalysisWeka - Pentaho Data MiningCDF - Community Dashboard FrameworkTool SetPentaho Design Studio(PDS) - create workflows and actionsPentaho Metadata Editor(PME) - build metadata layersPentaho Schema Workbench(PSW) - build multi-dimensional schemas to be used by the Mondrian EnginePentaho Agregate Designer(PAD) - design aggregate tables to be used by MondrianPentaho Report Designer(PRD) - build reportsPentaho Data Integration(PDI) - Spoon is the tool for building ETL jobs and transformations. PDI contains Spoon and most visible part of ETL solutionDesktop Tool Server/BI ComponentsDesign Studio(PDS) BI PlatformMetadata Editor(PME) Metadata layer, Ad Hoc Reporting component Schema Workbench(PSW) OLAP EngineAggregate Designer(PAD) OLAP EngineReport Designer(PRD) Reporting EngineSpoon(PDI) ETL EngineWeka Data Mining Engine。
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Pentaho BI套件的架构与使用权威指南罗时飞著2010年4月23日【版权所有、侵权必究】目录序 (VIII)前言 (X)1 商业智能概述 (1)1.1 BI发展动向及趋势 (1)1.1.1 从察觉已实施BI项目的问题启程 (1)1.1.2 开源BI在导演BI行业的未来 (2)1.1.3 一些客户对开源BI软件的担忧 (4)1.2 主流开源BI套件 (5)1.2.1 Pentaho BI套件 (6)1.3 小结 (7)2 迈入Pentaho BI 3.5开源套件 (8)2.1 下载及安装Pentaho BI平台 (8)2.1.1 初识Pentaho BI服务器 (9)2.1.2 启用Pentaho管理控制台 (10)2.2 配置Pentaho BI平台 (11)2.2.1 调整宿主BI服务器的JVM参数 (11)2.2.2 调整BI服务器的日志输出策略 (12)2.2.3 调整宿主BI服务器的Apache Tomcat参数 (12)2.2.4 将Pentaho BI服务器的资料库迁移到Oracle数据库 (13)2.2.5 将Pentaho BI服务器的资料库迁移到MySQL数据库 (17)2.2.6 保护Pentaho管理控制台 (19)2.3 小结 (20)3 数据加工王者－Kettle (21)3.1 ETL及Kettle概述 (21)3.1.1 基于“流”架构的Kettle (21)3.1.2 下载及安装Kettle (22)3.2 Spoon－设计转换及作业的集成开发环境 (23)3.2.1 启动Spoon (23)3.2.2 从Kettle内置的ETL转换和作业示例谈起 (24)3.2.3 监控ETL转换的执行性能 (29)3.2.4 调整宿主Spoon IDE的JVM内存 (30)3.3 将转换和作业进行外在化管理 (30)3.3.1 存储到数据库中－以Oracle为例 (30)3.4 Kettle内置的ETL相关辅助工具 (32)3.4.1 Pan－执行转换 (32)3.4.2 Kitchen－执行作业 (32)3.4.3 Carte－添加新的ETL执行引擎 (33)3.4.4 Encr加密工具 (35)3.5 基于集群并发加工大批量数据 (35)3.5.1 静态集群模式 (36)3.5.2 动态集群模式 (36)3.6 与Pentaho BI服务器的集成 (36)3.7 自定义及扩展Kettle (36)3.8 Kettle最佳实践 (36)3.8.1 善待Kettle内置的变量集合 (36)3.9 其他ETL解决方案 (36)3.9.1 同IBM DataStage的对比 (36)3.9.2 Spring Batch－另一种风格的ETL解决方案 (37)3.10 小结 (37)4 Action Sequence－集大成者 (39)4.1 Action Sequence概述 (39)4.1.1 Pentaho Design Studio开发工具 (40)4.2 深入到Action Sequence中 (42)4.2.1 Action Sequence定义 (42)4.2.2 测试Action Sequence (43)4.2.3 组件集合 (44)4.3 于复杂BI场景中进行Action Sequence实战 (48)4.3.1 银行ETL调度场景概述 (48)4.3.2 Action Sequence的创建过程 (48)4.3.3 运行并验证Action Sequence的执行 (49)4.4 小结 (49)5 Pentaho报表工具－数据展现解决方案 (50)5.1 Pentaho数据展现解决方案概述 (50)5.1.1 Pentaho元数据编辑器概述 (50)5.2 Pentaho Report Designer (51)5.2.1 PRD的下载及安装 (51)5.2.2 借助PRD完成报表的制作 (52)5.3 借助PME梳理报表模型 (52)5.3.1 PME的下载及安装 (52)5.3.2 使用PME (52)5.3.3 PRD中报表模型的使用 (52)5.4 Pentaho即席报表 (52)5.4.1 揭秘metadata.xmi (53)5.4.2 即席报表的制作 (53)5.5 嵌入式Pentaho报表引擎 (53)5.5.1 操作型BI报表 (53)5.5.2 嵌入式报表的研发过程 (53)5.6 Pentaho数据展现最佳实践 (53)5.6.1 中文问题 (53)5.7 小结 (54)6 Mondrian OLAP引擎－多维数据分析利器 (55)6.1 OLAP概述 (55)6.1.1 多维建模及数据仓库设计 (55)6.1.2 Mondrian OLAP引擎 (55)6.2 使用Mondrian (55)6.2.1 下载Mondrian OLAP引擎 (55)6.2.2 初探Mondrian OLAP (56)6.2.3 Mondrian OLAP使用案例研究 (56)6.3 借助PSW设计OLAP Cube (56)6.3.1 下载Pentaho Schema Workbench (56)6.3.2 初探PSW (57)6.3.3 PSW使用案例研究 (57)6.4 Mondrian技术架构探讨 (57)6.5 与Pentaho BI服务器的集成 (57)6.6 借助Pentaho Aggregation Designer提升数据分析性能 (58)6.6.1 数据聚合概述 (58)6.6.2 PAD的下载和安装 (58)6.6.3 PAD使用案例研究 (59)6.7 小结 (59)7 基于Weka的数据挖掘解决方案 (60)7.1 数据挖掘概述 (60)7.1.1 Weka介绍 (60)7.2 采纳Weka进行数据挖掘 (60)7.2.1 下载Weka (61)7.2.2 Weka使用案例研究 (61)7.3 小结 (61)8 Pentaho仪表盘工具 (63)8.1 Pentaho Dashboard工具概述 (63)8.1.1 Community Dashboard Framework介绍 (63)8.1.2 借助Flash展现 (64)8.2 小结 (64)9 Pentaho BI套件高级特性讨论 (65)9.1 配置新的解决方案库 (65)9.1.1 Solution概述 (65)9.1.2 实践Solution (65)9.2 基于元数据的架构思路 (65)9.3 基于领域模型的安全性管理 (65)9.4 小结 (65)10 附录A：Kettle组件权威指南 (66)10.1 专注转换的组件集合 (66)10.1.1 输入组件 (66)10.1.2 输出组件 (66)10.1.3 转换组件 (66)10.1.4 实用（Utility）组件 (66)10.1.5 流程控制（Flow）组件 (66)10.1.6 脚本组件 (67)10.1.7 查询组件 (67)10.1.8 连接组件 (67)10.1.9 数据仓库组件 (67)10.1.10 校验（Validation）组件 (67)10.1.11 统计（Statistics）组件 (67)10.1.12 作业组件 (67)10.1.13 映射组件 (68)10.1.14 内联组件 (68)10.1.15 批量装载（Bulk Loading）组件 (68)10.2 专注作业的组件集合 (68)10.2.1 通用组件 (68)10.2.2 邮件组件 (68)10.2.3 文件管理组件 (68)10.2.4 条件组件 (68)10.2.5 脚本组件 (69)10.2.6 批量加载组件 (69)10.2.7 XML组件 (69)10.2.8 文件传输组件 (69)10.2.9 资源库组件 (69)11 附录B：Spring Batch (70)11.1 为ETL而战 (70)11.2 Spring Batch概述 (70)11.3 实践Spring Batch (70)12 附录C：相关资料 (71)12.1 图书 (71)12.2 网站 (71)序Anyplace，Anywhere，Anytime。
虽然它只是一首著名歌曲的歌名，但却能够代表商业智能（Business Intelligence，BI）的未来。
透过/wiki/Business_intelligence，我们能够了解到，它是这样定义BI的：“Business intelligence (BI) refers to skills, technologies, applications and practices used to help a business acquire a better understanding of its commercial context. Business intelligence may also refer to the collected information itself.BI technologies provide historical, current, and predictive views of business operations. Common functions of business intelligence technologies are reporting, OLAP, analytics, data mining, business performance management, benchmarking, text mining, and predictive analytics.”从中可以推理出，业务数据是BI的基础、灵魂。
BI的一切工作都是围绕业务数据展开的，并从中获得各种有利于商业运作的信息，从而为智能决策提供最强有力的支撑。
借助BI产品能够对数据实施全生命周期管理，涉及的环节包括数据加工、数据展现、数据分析等。
比如，以ETL为主的数据加工，以报表为主的数据展现，以多维分析（OLAP）、数据挖掘为主的数据分析。
从形态来看，企业可以部署单独的BI产品来管理这些环节，它们也可以以嵌入式方式进行，比如直接在传统业务系统（OLTP）中嵌入实时报表。
现如今，各大商业软件巨头都有自身成熟的BI产品栈，比如IBM、Oracle、SAS。
由于开源运动的逐渐发展、成熟，使得开源BI开始对这些商业BI 巨头构成冲击，这其中以Pentaho BI和Jaspersoft为代表。
社区的开放性，敏捷收集各种BI需求，灵活的实施模式，较低的实施费用，源码公开，定制化工作能够很容易进行，等等这些都是开源BI的优势所在。