Apache Kylin基于MapReduce/Spark的Cube计算原理与流程

分钟级实时的刚需场景，用Kylin Streaming Cube来做，体验确实不错。你要是之前用过 Kylin 做批量，应该会挺快上手。Streaming Cube 架构保留了之前批的扩展性，但做了不少优化，像 Kafka 接入、HDFS 落盘这些流程也都挺顺的。 构建方面，Streaming Cube 能上亿条记录不带卡的，性能方面靠得住。你可以按需设置构建频率，比如白天 5 分钟一跑，晚上整点跑一次，灵活。部署的话，它还能复用 Hadoop、Spark 这些生态，节省不少资源，性价比也高。 再说查询部分，Cube 构建好后，直接就能用 API 或者像 Zeppelin 这样的工具跑报表，响

深入讲解 Apache Spark 内部架构，适合搭配源码学习。

深入探讨 Spark 计算引擎的核心原理，并提供实用的性能优化策略，帮助读者更好地理解和应用 Spark。 Spark 核心概念 弹性分布式数据集 (RDD): Spark 的核心抽象，表示分布在集群中的不可变数据集合，支持多种并行操作。 有向无环图 (DAG): Spark 将用户程序转化为 DAG，表示计算任务之间的依赖关系，实现任务的并行执行。 执行器 (Executor): 负责执行 Spark 任务的进程，运行在集群的各个节点上。 Spark 性能优化 数据序列化优化: 选择合适的序列化库，减少数据传输开销。 数据分区优化: 合理设置分区数量，平衡数据分布，避免数据倾斜。 内存

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。

Apache Kylin 的权威指南，挺适合做大数据的你。书是 Kylin 核心团队写的，内容靠谱，讲得也比较系统——从架构原理到调优运维，再到二次开发，覆盖得蛮全的。 Hadoop 平台上的 OLAP 引擎，性能还不错。面对万亿级别的数据，也能做到秒级响应，这点真的挺香。你要是搞 BI 报表、用户行为这类需求，用 Kylin 能省不少功夫。 调优技巧和实战经验写得落地，比如怎么建 Cube、怎么配合Hive和HBase提升查询效率，书里都有实用案例。而且语气不是死板的教程风，读起来也不累。 另外，还搭配了几篇相关资料，像Kylin 加速 Hive 查询、Python 和 Kylin 结合这些

Apache Kylin™是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力，以支持超大规模数据。最初由eBay Inc.开发并贡献至开源社区。

Apache Kylin与竞品的详细对比####一、概述Apache Kylin是一款专注于高效OLAP服务的开源项目，在大数据处理领域拥有独特的Cube预计算技术。通过深入比较Kylin及其竞品，探讨它们在底层技术、大数据支持、查询速度及吞吐率等方面的异同，帮助读者全面了解Kylin的优势。 ####二、竞品分析##### 1.大数据处理技术共性几乎所有大数据处理工具都采用以下关键技术： - 大规模并行处理(MPP)：通过增加计算节点，提升整体处理能力。这种方式适用于处理大量数据，能够在固定时间内处理更多数据。 - 列式存储：相较于传统行式存储，列式存储能有效减少I/O操作，提高数据读取效率

大数据时代的高并发、高吞吐，光靠传统方法真扛不住。Apache Spark就挺顶用的，内存计算加上分布式设计，性能那是蹭蹭往上涨。数据量暴涨的场景下，MapReduce那套老框架确实有点吃力，频繁写磁盘，I/O 简直拉垮。Spark 直接把中间数据塞内存里，快得多，尤其像机器学习那种反复迭代的算法，用起来顺手。RDD（弹性分布式数据集）是 Spark 的核心概念，简单说就是你能像操作集合一样去数据，支持像map、filter、reduce这些常见操作。容错这块也做得不错，节点挂了能自动恢复，省了不少心。最妙的是，Spark 不仅支持批，还能搞流、图计算、机器学习一条龙服务，整合得还挺好。如果你

如果你正在搞图计算，Apache Spark Graph Processing.pdf 真是一本不错的参考书，专门了如何利用 Spark 来图数据。作为 Spark 的图计算框架，GraphX可不简单，支持各种图计算操作，比如图的遍历、最短路径、连通分量等，能满足大部分需求。如果你已经对Spark有点了解，再深入学习图计算，肯定事半功倍哦！ 另外，还有一些相关资源也挺有的，比如GraphX 2.11 2.2.2图计算库、spark-graphx_2.12-2.4.5.jar版本，以及GraphX 库的版本 2.2.3，都可以作为补充学习资料。，图计算的门槛不高，但要掌握好，掌握好相关工具和库是