SSAS_Cube_开发与部署_指南

在使用SSAS之前，建议先创建必要的事实表和维度表或视图。通常情况下，右键点击数据源视图，选择新增数据源视图，在向导中选择所需对象，将其从可用物料区域移动到包含的物件区域。对于时间维度数据表，选择BI_DIMS_DATE，并继续下一步操作。

将SSAS部署到IIS，以便在网络开发报表中使用。

Hadoop与Spark开发环境部署指南.zip，详细介绍了如何配置和部署Hadoop与Spark开发环境，帮助开发人员快速搭建工作环境。

Spark集群部署与初步开发详细解析 一、Spark概述 定义：Spark是一款基于内存计算的大数据并行计算框架，提供高效的数据处理能力。 特性： 内存计算：利用内存加速数据处理，支持迭代计算。 高容错性：通过RDD实现数据的自动恢复。 高可扩展性：可轻松扩展到成千上万台服务器。 二、Spark与MapReduce对比 相同点： 均基于Hadoop集群，使用HDFS作为存储层。 均为大数据计算框架。 不同点： 开发语言：MapReduce使用Java，Spark主要使用Scala，同时支持Java和Python等。 性能差异：Spark通过内存计算显著提升处理速度，而MapReduce更依赖磁盘I/O。 执行模式：MapReduce任务提交后即刻执行，Spark预先分析优化执行计划后再执行。 三、安装软件介绍 Scala：Spark的主要开发语言，结合面向对象和函数式编程特点，适用于编写高性能并行应用程序。 Maven：自动化构建工具，管理项目依赖关系及打包Scala程序及其库文件。 IntelliJ IDEA：集成开发环境，支持Scala开发，用于编写Spark应用程序。 四、实验环境设置 硬件要求： Master：192.168.0.132 Slave1：192.168.0.131 Slave2：192.168.0.138 软件要求： Java运行环境 Hadoop集群 Linux桌面操作系统 五、实验材料及安装步骤 Maven安装： 下载apache-maven-3.3.9-bin.zip 下载本地类库mavenRepositorySparkScala 解压并配置环境变量 Scala安装： 下载scala-2.11.7 安装并配置环境变量 IDEA安装： 下载ideaIC-14.1.4.tar

这份指南将指引您完成OLAP分析引擎Kylin的部署与验证。指南中涵盖了Kylin部署所需的软硬件环境和详细步骤，并阐述了如何利用样例Cube对Kylin进行功能验证。

MongoDB是一种分布式文档数据库，广泛应用于现代Web应用、大数据分析、物联网(IoT)和实时应用程序。本资料包涵盖了MongoDB的安装、部署以及相关的操作知识，帮助用户全面理解和掌握MongoDB的基本使用。 安装MongoDB MongoDB提供了适用于多种操作系统的二进制分发版。在Windows上，可以通过下载.msi安装文件进行安装；在Linux上，通常通过包管理器（如apt-get或yum）来安装；在macOS上，可以使用Homebrew。安装过程中，需要注意设置数据存储目录（如/data/db）以及创建服务或启动脚本以确保MongoDB在系统启动时自动运行。 配置MongoDB 配置文件（mongod.conf）位于MongoDB安装目录下，用于设置服务器端口、日志文件位置、权限控制、网络监听等参数。可以通过修改bind_ip字段指定MongoDB监听的IP地址，port字段设定端口号，storage.dbPath设置数据文件的存储路径，以及启用认证（security.authentication）来加强安全性。 Java操作与MongoDB Shell MongoDB的Java操作是通过Java驱动程序实现的，它提供了与MongoDB交互的API。使用MongoClients.create()方法建立连接，MongoDatabase和MongoCollection接口分别代表数据库和集合，可以进行CRUD操作。MongoDB的Shell是一个基于JavaScript的命令行工具，用于直接与MongoDB服务器交互，支持数据库操作和管理任务。

SSAS在实际应用中，除了需要保证其性能达到要求外，还需要不断提升其扩展性，以应对日益复杂的数据需求和分析场景。优化策略包括但不限于索引优化、查询性能调整以及硬件资源的有效配置。这些措施能够有效提升SSAS在大规模数据处理中的效率和响应速度。

《专家立方体开发与SSAS多维模型》，第二版：2014年2月 PDF，全文英文清晰。

Canal 实战指南：安装部署与应用 Canal 简介 Canal 是阿里巴巴开源的一款基于 MySQL 数据库增量日志解析的中间件，可用于实时捕获 MySQL 数据库数据的变化。 安装部署 下载 Canal Server: 从 https://github.com/alibaba/canal 下载最新版本的 Canal Server。 配置 Canal Server: 修改 conf/canal.properties 文件，配置 MySQL 数据库连接信息以及其他相关参数。 启动 Canal Server: 执行 bin/startup.sh 脚本启动 Canal Server。 Canal 实践 数据同步: Canal 可以将 MySQL 数据库的数据实时同步到其他数据存储系统，例如 Elasticsearch、Kafka、Redis 等。 业务缓存更新: 当 MySQL 数据库数据发生变化时，Canal 可以及时通知业务系统更新缓存。 数据异构: Canal 可以将 MySQL 数据库的数据转换为其他格式，例如 JSON、XML 等，以便于其他系统进行处理。 总结 Canal 是一款功能强大的数据同步工具，可以帮助我们实现实时数据捕获、数据同步、业务缓存更新等功能。