Многомерные расчеты
у меня есть пилот по переводу OLAP кубов Essbase на Spark c увеличением детализации до размеров BigData.
преамбула :
Основная фишка расчетов в кубах - это оперирование элементами модели как программными сущностями. Т.е. появляется уровень абстракции где мне не важно как хранится значение из среза данных, главное что есть справочник , который является координатами этого значения.
амбула:
Основная боль , как мне кажется , при переводе всего этого на другую платформу - это поддержка всего барахла индикаторов в момент расчетов . Т.е. примерно есть 100-300 показателей , каждый из которых имеет свою расчетную логику.
- Вопрос мой следующий , есть ли приемы или инструменты , которые упростят разработку. В идеале - Очень хочется где нибудь один раз определить мета-модель , и потом дергать ее элементы.
Ну или на данном этапе подойдет подход, который позволит переопределять единичное значение в массиве , не затрагивая определения из других срезов.
если кто решал подобную задачу поделитесь пж. примерами кода )
