Apache Kylin在贝壳找房的实践

HBase 在贝壳找房的应用，简直是大数据领域的必备神器。它不仅仅是一个开源的分布式数据库，还是 Google Bigtable 的实现，靠着HDFS和Zookeeper来保证数据存储和协调。像贝壳找房这样的大型平台，HBase 扮演着核心角色，负责存储楼盘字典数据、用户行为数据等重要信息。要说最惊艳的地方，得是它的列式存储。通过使用行键、列簇和版本等设计，HBase 能让贝壳找房在海量数据面前做到快速读写。而且，适合做实时查询，比如用户行为的追踪和房源数据的存储，极大提升了系统响应速度。，优化性能也是关键。设计合理的行键、分区策略和内存缓存设置，能避免性能瓶颈，确保大数据量下的稳定运行。如果

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

深入探讨了流量分析中的数据处理难点及其技术挑战，详细介绍了技术选型过程和为何选择Apache Kylin作为解决方案的原因。进一步阐述了如何利用Kylin进行数据建模，解决流量分析中的复杂数据问题，并探讨了Kylin在百度外卖其他大数据场景中的应用。

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

Kylin在小米大数据中的应用 Kylin 是由 eBay 开源的一个大数据分析平台，提供基于 Hadoop 的 OLAP 解决方案，具有较强的查询分析能力，并结合了 Hadoop 的大规模存储和计算性能，适合高效处理大数据。聚焦于 Kylin 在小米公司大数据平台中的应用实践，详细剖析其应用场景、架构原理及优化技术。 Kylin架构与原理 Kylin 采用预计算的方式构建 Cube 结构，从而大幅提升查询速度。其核心机制是将复杂的 SQL 查询转换为对预计算 Cube 的简单调用，以减少实时计算负载，提升查询性能。 Kylin的优化技术 Kylin 使用 HBase 作为存储层，并在此基础上

Apache Kylin是一款开源且高性能的大数据OLAP引擎，为企业提供超大规模数据集的交互式查询能力。Kyligence ODBC Driver专为将Kylin集成到Excel、Tableau、Power BI等ODBC标准的数据分析工具中而设计，实现用户对Kylin中大数据的无缝查询和分析。此驱动程序兼容最新的Kylin 3.0.2版本，确保用户可以享受到最新功能和性能优化。安装此驱动后，用户能够通过简单的配置步骤即可在各种数据分析工具中连接并使用Kylin，实现亚秒级的查询响应速度。

Apache Kylin是一款开源的分布式分析引擎，专为大数据量数据集提供分析能力。其核心功能包括多维立方体（Cube）算法，支持亚秒级SQL查询响应时间。Kylin在Hadoop平台上进行OLAP数据查询和分析非常高效。它不仅支持标准的ANSI SQL查询，还无缝集成多种商业智能工具如Tableau和PowerBI。Kyligence作为基于Kylin的企业级大数据分析产品，提供了易用的Web界面和自定义数据集市构建。其架构设计非侵入式，在现有Hadoop集群上部署简单快速。