基于读写分离的 Kylin 多维分析平台构建

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

动态 OLAP 报表通常利用 Kylin、Saiku 和 Mondrian 等技术组合实现。其中，Kylin 负责构建高效的多维数据集（Cube）。

互联网、移动互联网和物联网的迅猛发展，将我们带入了一个前所未有的海量数据时代。面对数据规模的爆炸式增长，如何高效地分析和挖掘数据价值成为亟待解决的关键问题。 Hadoop 平台凭借其卓越的可伸缩性、健壮性、计算性能以及成本优势，已成为当前互联网企业构建大数据分析平台的首选方案。依托 Hadoop 生态系统，可以构建一个强大的多维分析和数据挖掘平台，以应对海量数据的挑战。 该平台架构的核心在于利用 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）存储海量数据，并借助 MapReduce、Spark 等计算框架实现高效的数据处理和分析。同时，整合机器学习、数据挖掘等算法库，可以进一步挖掘数据背后的潜在价值

两台MySQL服务器 + 一台代理服务器打造读写分离架构 为了提升数据库性能，读写分离是一种常见的优化策略。以下方案利用两台MySQL服务器和一台代理服务器，构建高效的读写分离集群： 1. 构建主从复制: 将一台MySQL服务器设置为主库 (Master)，负责处理所有写操作。 将另一台MySQL服务器设置为从库 (Slave)，通过复制主库的数据，专门用于处理读操作。 2. 部署代理服务器: 代理服务器接收应用程序的数据库请求。 根据请求类型（读或写）将请求转发到对应的MySQL服务器 (主库或从库)。 3. 配置读写分离规则: 在代理服务器上配置规则，明确哪些SQL语句属于读操作

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。

Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，提供基于Hadoop的SQL查询接口和多维分析（OLAP）功能，支持处理超大规模数据。最初由eBay公司开发并贡献给开源社区。它能够在亚秒内查询庞大的Hive表。本资料涵盖了移动、百度、美团和京东等企业在Kylin平台上的实际建设案例。

利用mycat实现MySQL的高可用读写分离是MySQL进阶中非常实用的技术。