基于Apache Kylin構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析平臺

讀書筆記模板基于ApacheKylin構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析平臺01思維導(dǎo)圖目錄分析讀書筆記內(nèi)容摘要作者介紹精彩摘錄目錄0305020406思維導(dǎo)圖平臺多維分析讀者平臺公司大數(shù)據(jù)第章部分大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)平臺環(huán)境實戰(zhàn)工作模型部署查詢方式架構(gòu)本書關(guān)鍵字分析思維導(dǎo)圖內(nèi)容摘要內(nèi)容摘要ApacheKylin是一個開源的分布式分析引擎，提供Hadoop之上的SQL查詢接口及多維分析（OLAP）能力以支持超大規(guī)模數(shù)據(jù)，最初由eBay公司開發(fā)并貢獻至開源社區(qū)。它能在亞秒內(nèi)查詢巨大的Hive表。本書分為21章，詳細講解ApacheKylin概念、安裝、配置、部署，讓讀者對ApacheKylin構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析平臺有一個感性認識。同時，本書從應(yīng)用角度，結(jié)合Dome和實例介紹了用于多維分析的Cube算法的創(chuàng)建、配置與優(yōu)化。最后還介紹了Kyligence公司發(fā)布KAP大數(shù)據(jù)分析平臺，對讀者有極大的參考價值。本書適合大數(shù)據(jù)技術(shù)初學(xué)者、大數(shù)據(jù)分析人員、大數(shù)據(jù)架構(gòu)師等，也適合用于高等院校和培訓(xùn)學(xué)校相關(guān)專業(yè)師生教學(xué)參考。目錄分析第1章ApacheKylin前世今生第2章ApacheKylin前奏第3章ApacheKylin工作原理和體系架構(gòu)第4章搭建CDH大數(shù)據(jù)平臺第5章使用Kylin構(gòu)建企業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺的4種部署方式12345第一部分ApacheKylin基礎(chǔ)部分第7章部署Kylin集群環(huán)境第6章單獨為Kylin部署HBase集群第一部分ApacheKylin基礎(chǔ)部分第1章ApacheKylin前世今生1.1ApacheKylin的背景1.2ApacheKylin的應(yīng)用場景1.3ApacheKylin的發(fā)展歷程第2章ApacheKylin前奏2.1事實表和維表2.2星型模型和雪花型模型2.3OLAP2.4數(shù)據(jù)立方體（DataCube）第3章ApacheKylin工作原理和體系架構(gòu)3.1Kylin工作原理3.2Kylin體系架構(gòu)3.3Kylin中的核心部分：Cube構(gòu)建3.4Kylin的SQL查詢3.5Kylin的特性和生態(tài)圈第4章搭建CDH大數(shù)據(jù)平臺4.1系統(tǒng)環(huán)境和安裝包4.2準備工作：系統(tǒng)環(huán)境搭建4.3正式安裝CDH：準備工作4.4正式安裝CDH5：安裝配置第5章使用Kylin構(gòu)建企業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺的4種部署方式5.1Kylin部署的架構(gòu)5.2Kylin的四種典型部署方式第7章部署Kylin集群環(huán)境7.1部署Kylin的先決條件7.2部署Kylin集群環(huán)境7.3為Kylin集群搭建負載均衡器第8章Demo案例實戰(zhàn)第10章BuildCube的來龍去脈第9章多維分析的Cube創(chuàng)建實戰(zhàn)第二部分ApacheKylin進階部分第8章Demo案例實戰(zhàn)8.1SampleCube案例描述8.2SampleCube案例實戰(zhàn)第9章多維分析的Cube創(chuàng)建實戰(zhàn)9.1Cube模型9.2創(chuàng)建Cube的流程第10章BuildCube的來龍去脈10.1流程分析10.2小結(jié)第11章Cube優(yōu)化第12章備份Kylin的Metadata第13章使用Hive視圖第14章Kylin的垃圾清理第15章JDBC訪問方式12345第三部分ApacheKylin高級部分第16章通過RESTful訪問Kylin第17章Kylin版本之間升級第18章大數(shù)據(jù)可視化實踐第19章使用StreamingTable構(gòu)建準實時Cube第20章快速數(shù)據(jù)立方算法12345第三部分ApacheKylin高級部分第12章備份Kylin的Metadata12.1Kylin的元數(shù)據(jù)12.2備份元數(shù)據(jù)12.3恢復(fù)元數(shù)據(jù)第13章使用Hive視圖13.1使用Hive視圖13.2使用視圖實戰(zhàn)第14章Kylin的垃圾清理14.1清理元數(shù)據(jù)14.2清理存儲器數(shù)據(jù)第17章Kylin版本之間升級17.1從1.5.2升級到最新版本1.5.317.2從1.5.1升級到1.5.2版本17.3從Kylin1.5.2.1升級到Kylin1.5.3實戰(zhàn)17.4補充內(nèi)容第18章大數(shù)據(jù)可視化實踐18.1可視化工具簡述18.2安裝KylinODBC驅(qū)動18.3通過Excel訪問Kylin18.4通過PowerBI訪問Kylin18.5通過Tableau訪問Kylin18.6Kylin+Mondrian+Saiku18.7實戰(zhàn)演練：通過Saiku訪問Kylin18.8通過ApacheZepplin訪問Kylin18.9通過Kylin的“Insight”查詢第20章快速數(shù)據(jù)立方算法20.1快速數(shù)據(jù)立方算法概述20.2快速數(shù)據(jù)立方算法優(yōu)點和缺點20.3獲取FastCubing算法的優(yōu)勢第四部分ApacheKylin的擴展部分第21章大數(shù)據(jù)智能分析平臺KAP21.1大數(shù)據(jù)智能分析平臺KAP概述21.2KAP的安裝部署作者介紹同名作者介紹這是《基于ApacheKylin構(gòu)建大數(shù)據(jù)分析平臺》的讀書筆記模板，暫無該書作者的介紹。讀書筆記