使用 Kylin 构建 OLAP 多维分析数据集

Kylin多维分析知识深入探讨####一、Apache Kylin简介及多维分析概念- Apache Kylin：Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，它基于Hadoop/Spark，提供SQL查询接口和多维分析（OLAP）能力，支持快速查询大规模数据集。该项目由eBay Inc.开发，于2014年捐赠给Apache软件基金会并成为顶级项目。 - 多维分析：多维分析能从多个角度和维度（至少包括两个）分析数据，使分析师能灵活探索数据的多个侧面，深入理解数据背后的故事。 ####二、Kylin核心功能详解#####外部功能： - 可扩展的大数据OLAP引擎：Kylin支持PB级数据规

介绍了如何在读写分离架构下构建基于 Kylin 的多维分析平台，并分享了实践经验。

大数据时代，多维数据分析和聚类分析成为OLAP引擎软件的核心功能，支持ODBC链接。

多维数据集的自动生成，算是 SQL Server 2005 BI 工具里蛮好用的一招了。点几下就能把事实表、维度表都扫出来，还能顺手把时间维度也配好，适合不想写太多手动配置的你。向导式操作挺直观的，选数据源视图、确认表结构、配维度，一步步点过去就能生成一个初始的 多维数据集。，后面想调结构、加指标也是可以手动改的。像时间维度这一块，向导会自动识别时间表，不过你也可以指定，比如你有个dim_date表，那就直接选它，系统会自动把字段映射好，比如year、month这些。整体用下来还挺省事的，尤其是你前期在做 ETL 把数据整理得比较规范时，系统识别的准确率也高。如果你刚接触 SQL Server

多维数据集的逻辑结构，像是 BI 的发动机核心，负责把业务数据变得“能看懂、能拆解”。维度和度量值的搭配，就像表格的行和列，一个管分类，一个算结果，组合起来效率还挺高。平时做销售、用户行为追踪，少不了靠这些。Cubes的概念比较实用，它就是维度和度量的打包体，方便你快速切换角度。OLAP就是让你随便切片、筛选还能保持性能，嗯，响应也快，适合数据量大的时候用。

数据仓库支持多维数据库和不同类型的存储结构。其中，多维数据集是数据仓库数据的子集，以多维结构组织。定义多维数据集时，需要选择一个事实表和其感兴趣的数值列，再选择提供描述性信息的维度表。

SQL Server 2008 的多维功能，挺适合用来做 BI 报表的底层模型。是用 SSAS 搭立方体的时候，你能清晰地理出哪些是维度、哪些是度量值，结构也蛮清晰。整个过程从数据源视图开始，到部署和权限配置，基本一条龙搞定。教程里讲得还挺细，连怎么定义层级、怎么数据都带着例子讲了。适合刚接触 SSAS 或者准备上手做个项目的同学。压缩包里还有些项目模板，用起来方便多了。

航空院校的 SCI、EI 收录论文这份资料，还挺适合搞科研数据挖掘或做科研趋势的朋友。内容覆盖了论文收录量、影响因子、语种、期刊分布、被引情况等多个维度，数据量也不小。尤其是对北航、西工大这些高校的对比，得蛮细，拿来做科研政策参考或者作为学术选题素材都不错。 西北工业大学的收录量最高，他们在科研输出上确实发力了不少。像《材料科学与工程 A》、《稀有金属材料与工程》这些高影响力的期刊也都提到了，挺实用的。如果你搞科研战略规划、或者是院校科研数据展示项目，用这份文档作为素材还蛮方便的。 里面还提到了语言对被引率的影响，嗯，这点经常被忽略。多数论文用英文写的，确实能提升曝光度。而像被引次数、影响因子

MATLAB 2014a版本的代码现已推出，支持MFMDA多因素多维分析方法，为研究人员提供了强大的工具和资源。该代码集成了最新的算法和优化策略，帮助用户实现复杂数据的高效分析与处理。