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。

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

MapReduce 和 Spark 的 Cube 计算，其实没你想的那么神秘，背后就是分批+多层聚合的套路。Apache Kylin在这方面做得还挺顺，搭配 HBase、Hive 啥的，搞个 OLAP 挺香的。Cube 构建基本上就是一套 ETL 流程，先提维度、再编码聚合，一股脑塞进 HFile。等你习惯了流程，写起BatchCubingJobBuilder2.java也不难，逻辑还蛮清晰。

提供 Apache Kylin 4.0.2 安装程序。

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。

介绍SQL语句常见的使用场景，有助于加深对SQL知识的理解。