之前提到过，大数据分析（BDA）包括大数据的采集、存储、分析、展示。而其中分析是BDA的关键。说到分析，可以分为历史分析和实时分析。对于历史分析，对典型的就是利用map-reduce技术进行数据查询、统计；而对于实时分析，最重要的就是实时计算/持续计算技术，我以前也提到过，包括流数据处理、CEP等等。

其实，对于历史分析，除了上面提及的基于map-reduce或者批处理技术的查询统计分析外，还有一类很重要的分析，可以叫做交互式分析，形如传统BI领域的一种分析，强调快速的数据分析，典型的应用就是数据钻取。例如，在BI中，可以对于数据进行切片和多粒度的聚合，从而通过多维分析技术实现数据的钻取。

针对TB级的大数据，如何进行钻取和交互式分析？这自然不容易，Apache近期正在孵化一个这样的项目，叫做Drill。这个项目是受到了Google的Dremel而产生的。这两个项目分析的大数据对象就是基于Hadoop的。

交互式分析可以作为基于map-reduce技术的批处理分析的良好补充。在SIEM/安全管理平台系统中，这种交互式分析的use case还是很多的。一般的做法本质上其实跟Drill等也都差不多，就是去构建执行引擎，或者说去建构一些数据切片，并能够快速地串起来。当然，好的算法能够提升执行引擎的效率，这个就看各家的水平了。