Cube计算

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。

SSAS（SQL Server Analysis Services）开发与部署Cube 1. 数据结构 在使用SSAS之前，需要建立好相应的事实表和维度表。事实表存储度量值，维度表存储维度信息。 2. 新建项目 开启Visual Studio（VS），新增SSAS项目。 3. 选择项目模板 在模板中选择Analysis Services项目模板，并按功能命名项目。 4. 目录结构 模板会在方案管理器中生成相应的目录结构，以组织和管理数据。 5. 添加数据来源 右键点击数据来源，选择新增数据来源，连接到数据源。 6. 数据连接 在数据连接处显示以往的连接，可以选择已有的或新增连接。 7. Ora

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

在SQL Server中，使用group by列名结合[rollup|cube]可以实现多层次的数据分组展示。Group by用于按列进行数据分组，rollup用于分层次汇总数据，cube则展示所有可能的组合。了解这些概念对于有效利用SQL语句非常重要。

在SQL Server 2008的学习中，了解如何使用CUBE关键字进行数据分组是至关重要的一步。

Cube Explorer 5.00中文操作手册.pdf 是一份详细介绍Cube Explorer 5.00操作方法的文件。

该方法以解析方式计算两个给定圆之间的重叠区域，适用于由圆心坐标和半径组成的输入数组。输出是一个方阵，其中每个元素代表两个圆之间的交集面积，对角线元素表示每个圆的面积。

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通过 mywigner 函数计算复杂函数的二维 Wigner 分布。 输入电场 Ex 必须为列向量，且满足采样定理：- dy = 2π/X（其中 X 为所有 x 值的跨度）- dx = 2π/Y（其中 Y 为所有 y 值的跨度） 数据必须完全包含在 x(0)..x(N-1) 和 y(0)..y(N-1) 范围内。

Apache Tez 为大数据处理提供 DAG 作业支持，提升数据处理速度。面向开发者，优化应用程序性能与扩展性。Tez 助力 Hadoop 应对实时查询和机器学习等场景。