Apache Kylin
当前话题为您枚举了最新的Apache Kylin。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。
Apache Kylin工作机制
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。
Hadoop
21
2024-05-20
Apache Kylin权威指南
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
Hive
0
2025-06-13
Apache Kylin 4.0.2 安装程序
提供 Apache Kylin 4.0.2 安装程序。
Hadoop
9
2024-04-30
Apache Kylin 快速上手教程
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
Hadoop
19
2024-04-29
Kyligence ODBC Driver for Apache Kylin.zip
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。
Hadoop
9
2024-09-14
Apache Kylin全面指南【中文高清版】
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。
Hadoop
20
2024-08-22
Apache Kylin在贝壳找房的实践
Apache Kylin 的大数据能力,在贝壳找房的实践案例里展示得挺淋漓尽致的。张如松的这份 PDF 讲得接地气,思路清晰,对 Cube、Segment、Sharding 这些核心概念解释得通俗易懂。尤其适合你刚开始上手 Kylin,或者准备把它引入团队时当作入门参考。哦对,里面还有他们如何用 Kylin 房源数据的故事,挺有启发。
Hive
0
2025-06-10
Apache Kylin与竞品的比较分析.pdf
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
Hadoop
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2024-08-21
Strikingly Analytics AWS与Apache Kylin高并发BI平台
Strikingly 的数据架构用得挺巧。利用AWS配合Apache Kylin搞了个高并发、低延迟的 BI 平台,支持全球访问、数据秒级查询,部署效率也高。你要是正好在搭建大数据平台或者玩多租户查询这一块,这份 PDF 绝对值得一看,案例实在,落地性强。
算法与数据结构
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2025-06-10
基于Apache Kylin的数据分析平台应用开发
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。
算法与数据结构
11
2024-07-22