支持kylin 3.0

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

提供 Apache Kylin 4.0.2 安装程序。

Kylin 的搭建过程比较细，踩坑也不少，不过一旦环境通了，SQL 查询速度是真的快，适合做那种多维数据的场景。如果你用过 Hive+HBase，对这套架构应该不会太陌生。Kylin 主要靠 Hadoop 做计算、HBase 存立方体，Hive 管元数据，所以三者得先配好，顺序不能乱。压缩包用tar -zxvf解开，路径建议放清楚，不续找起来挺麻烦。是配置文件，像hive-site.xml，一定得对上 Hive 的部署环境。尤其是用了Hive on Spark的朋友，连接经常出问题，可以试试把配置文件放到apache-hive/conf下面，不过说实话，这也算是权宜之计，最好还是搞清楚背后机制

Apache Kylin 是一个开源分布式分析引擎，支持基于 Hadoop 的 SQL 查询和多维分析 (OLAP) 功能。

随着技术的进步，需要在Linux环境下升级glibc到2.3.2-95.20，以支持安装Oracle 10.2。

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

这份指南将指引您完成OLAP分析引擎Kylin的部署与验证。指南中涵盖了Kylin部署所需的软硬件环境和详细步骤，并阐述了如何利用样例Cube对Kylin进行功能验证。

ranger-2.0.0-SNAPSHOT-kylin-plugin 是个挺实用的小东西，是你在做 Kylin 权限这块，能帮你省不少事。Apache Ranger 的权限管理能力和审计功能，配上 Kylin 的 OLAP 查询性能，安全性一下子就上了一个台阶。插件装起来不算难，配个连接信息、调一下配置，基本就能跑起来，策略管理直接在 Ranger 的 Web 控台上操作，挺顺手的。多团队用一个 Kylin 集群？这插件还支持多租户，权限不冲突，清晰明了。，如果你想给 Kylin 加一道“防火墙”，它是个不错的选择。

分钟级实时的刚需场景，用Kylin Streaming Cube来做，体验确实不错。你要是之前用过 Kylin 做批量，应该会挺快上手。Streaming Cube 架构保留了之前批的扩展性，但做了不少优化，像 Kafka 接入、HDFS 落盘这些流程也都挺顺的。 构建方面，Streaming Cube 能上亿条记录不带卡的，性能方面靠得住。你可以按需设置构建频率，比如白天 5 分钟一跑，晚上整点跑一次，灵活。部署的话，它还能复用 Hadoop、Spark 这些生态，节省不少资源，性价比也高。 再说查询部分，Cube 构建好后，直接就能用 API 或者像 Zeppelin 这样的工具跑报表，响