Apache_Kylin系列之：概念，原理，架构和典型案例

深入讲解 Apache Spark 内部架构，适合搭配源码学习。

Apache Kylin工作机制 Kylin是一个开源的分布式分析引擎，专为处理大规模数据集而设计。其核心原理在于预计算，通过预先计算所有可能的查询结果并将其存储为Cube，从而实现极快的查询速度。 Kylin工作流程如下： 数据建模: 用户根据业务需求定义数据模型，包括维度、指标和数据源。 Cube构建: Kylin根据数据模型构建Cube，预计算所有可能的查询结果。 查询: 用户提交查询请求，Kylin直接从Cube中获取结果，无需访问原始数据。 Cube的构建过程： 维度组合: Kylin根据维度定义生成所有可能的维度组合。 指标计算: Kylin针对每个维度组合计算相应的指标值。 存储: 计算结果以Cube的形式存储在分布式文件系统中。 Kylin的优势: 极速查询: 通过预计算，Kylin能够实现亚秒级查询响应。 高可扩展性: Kylin支持水平扩展，能够处理PB级数据。 易于使用: Kylin提供友好的用户界面，方便用户进行数据建模和查询。

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Apache Kylin 快速上手教程本教程指导您快速入门使用 Apache Kylin，建立多维数据集并进行 OLAP 查询。内容涵盖：- Kylin 介绍- 环境搭建- 创建多维数据集- 查询多维数据集- 性能优化技巧

Avro 是一种数据序列化系统，专为支持大规模数据交换的应用而设计。其核心特性在于： 二进制序列化： Avro 采用二进制序列化方式，能够高效、快速地处理海量数据。 动态语言友好： Avro 提供的机制使得动态语言能够轻松处理 Avro 数据。

kettle系列中常见问题的解答。

Apache Kylin是一款开源的分布式分析引擎，专为大数据量数据集提供分析能力。其核心功能包括多维立方体（Cube）算法，支持亚秒级SQL查询响应时间。Kylin在Hadoop平台上进行OLAP数据查询和分析非常高效。它不仅支持标准的ANSI SQL查询，还无缝集成多种商业智能工具如Tableau和PowerBI。Kyligence作为基于Kylin的企业级大数据分析产品，提供了易用的Web界面和自定义数据集市构建。其架构设计非侵入式，在现有Hadoop集群上部署简单快速。

介绍SQL语句常见的使用场景，有助于加深对SQL知识的理解。

这份个人整理的操作指南，内容均源自官方资源，确保可用且无需密码访问。通过学习这套指南，掌握CDH的基本配置将不再是难题。但需要注意的是，如果使用虚拟机运行CDH，对机器性能的要求较高。