一.Kylin是什么？我这个人不喜欢贴一大堆难懂的话，所以我不扯淡，直接和大家分享我的理解：Kylin是做大数据查询的！补充一下就是，可以帮助我们对大数据进行多维度的分析。提高查询效率。二.Kylin架构 简单的讲解一下图片，以Hive或者Kafka作为数据源，里面保存着真实表，而Kylin做的就是将数据进行抽象，通过引擎实现Cube的构建。 将Hbase作为数据的仓库，存放Cube。因为Hbas
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2024-09-18 19:41:32
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先创建一个project 然后选择创建的project 然后点击data Source下的load Hive Table按钮填写需要的hive表的全称（库名.表名），完成后点击Sync按钮就是数据导入 然后创建一个新的ModelModel Name只能是英文 选择事实表(Fact Table)，可以通过 add lookup Table添加其他表
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2023-12-19 21:01:13
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Kylin简介kylin-是由中国团队研发的，是第一个真正的由中国人自己主导，从零开始，并成为Apache顶级的开源项目，在此发表感叹国货之光。1.kylin与hive相比 • Hive的性能比较慢，支持SQL灵活查询，特别慢 • HBase的性能快，原生不支持SQL - phoenix:可以写sql语句来查询hbase!! • Kylin是将先将数据进行预处理，将预处理的结果放在HBase中。
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2023-10-25 04:17:34
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导入hive表登录Kylin的Web界面，创建新的或选择一个已有的项目之后，需要 做的就是将Hive表的定义导入到Kylin中。 单击Web界面的Model→Data source下的“Load Hive Table”图标，然 后输入表的名称（可以一次导入多张表，以逗号分隔表名，如图2-1所 示），单击按钮“Sync”，Kylin就会使用Hive的API从Hive中获取表的属性 信息。 cal_d
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2024-04-26 12:19:23
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文章目录一. 优化 cube设计1. 来源优化2. 输出优化3. 参数优化4. 维度转度量优化5. 设计优化(1)Aggregation Groups (聚集组)(2)Rowkeys(3)Mandatory Cuboids (强制组合) 用的不多,再学习(4)Cube Engine (构建引擎)(5)Advanced Dictionaries(6)Advanced Snapshot Table
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2024-06-18 15:49:34
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1 系统架构1.1 What is Kylin1.2 What is Palo2 数据模型2.1 Kylin的聚合模型2.2 Palo的聚合模型2.3 Kylin Cuboid VS Palo RollUp2.4 Palo的明细模型3 存储引擎4 数据导入5 查询6 精确去重7 元数据8 高性能9 高可用10 可维护性10.1 部署10.2 运维10.3 客服11 易用性11.1 查询接入11.2
前提：安装kylin之前，需要安装hadoop2.0、hbase、hive，并且对版本有要求，可以参照官网链接http://kylin.apache.org/cn/docs/install/index.html我这边用的版本为：hadoop2.7.5hbase1.4.1hive2.3.2安装可以参考我前面的博客 kylin安装：wget http://www.apache.o
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2023-12-26 17:42:47
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为什么需要使用视图 Kylin在使用的过程中使用Hive作为cube的输入，但是有些情况下，hive中的表定义和数据并不能满足分析的需求，例如有些列的值需要进行处理，有些列的类型不满足需求，甚至有时候在创建hive表时为了图方便，hive中的所有列都被定义成了string，因此很多情况下在使用Kylin之前需要对hive上的数据格式进行适当的修剪，但是使用alter table的方
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2022-01-04 15:16:29
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1.前提条件 • Kylin将Kafka抽象成一个等同于Hive的数据源，也就是说Kylin是作为消费者从Kafka拉取数据的。因此Kylin需要依赖Kafka的客户端Jar包，因此我们需要设置环境变量KAFKA_HOME，指向kafka的客户端Jar的路径。eg： export KAFKA_HOME=/usr/lib/kafka/client&nb
官网地址：http://kylin.apache.org/cn/kylin详细介绍查看官网1. 由来在现在的大数据时代，Hadoop已经成为大数据事实上的标准规范，一大批工具陆陆续续围绕Hadoop平台来构建，用来解决不同场景下的需求。比如Hive是基于Hadoop的一个用来做企业数据仓库的工具，可以将存储在HDFS分布式文件系统上的数据文件映射为一张数据库表，并提供SQL查询功能，Hive执行引
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2024-01-11 13:15:15
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1.6 与其他开源产品比较与Apache Kylin一样致力于解决大数据查询问题的其他开源产品也有不少，比如Apache Drill、Apache Impala、Druid、Hive、Presto（Facebook）、SparkSQL等。本节试图将Kylin与它们做一个简单的比较。从底层技术的角度来看，这些开源产品有很大的共性，一些底层技术几乎被所有的产品一致采用，Kylin也不例外。大规模并行处
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2023-11-09 22:38:56
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2023-08-18 22:22:08
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第2章第1章介绍了Kylin的概况，以及与其他SQL on Hadoop技术的比较，相信读者对Kylin已经有了一个整体的认识。本章将详细介绍Kylin的一些核心概念，然后带领读者逐步定义数据模型，创建Cube，并通过SQL来查询Cube，以帮助读者对Kylin有更为直观的了解。2.1 核心概念在开始使用Kylin之前，我们有必要先了解一下Kylin里的各种概念和术语，为后续章节的学习奠定基础。2
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2024-01-29 15:36:15
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# Kylin 测试 Hive：大数据分析的高效之路
在当今大数据的时代，处理和分析海量的数据是一项复杂的任务。Apache Kylin 是一个开源的高性能分布式分析引擎，允许用户通过 OLAP（联机分析处理）来对数据进行查询，并能够通过其强大的 Cube 技术实现快速响应。而 Hive 是一个基于 Hadoop 的数据仓库工具，提供数据查询和分析能力。
本文将介绍如何结合 Kylin 和 H
原创
2024-10-11 10:54:24
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在Linux系统中，要编程实现一个守护进程必须遵守如下的步骤。1．让init进程成为新产生进程的父进程。调用fork函数创建子进程后，使父进程立即退出。这样，产生的子进程将变成孤儿进程，并被init进程接管，同时，所产生的新进程将变为在后台运行。2．调用setsid函数通过调用setsid函数，使得新创建的进程脱离控制终端，同时创建新的进程组，并成为该进程组的首进程。为了使读者更好地理解这一步骤，
# Kylin与Hive的结合：启动Kylin以进行数据分析
Apache Kylin 是一个开源的分布式分析引擎，用于快速处理大数据，支持 OLAP（联机分析处理）查询。与 Hive（一个基于 Hadoop 的数据仓库工具）结合使用，可以大大提升数据分析的效率。本篇文章将带您了解如何启动 Kylin 与 Hive 的集成并进行基础数据查询。
## Kylin与Hive的关系
Kylin 实
原创
2024-09-11 04:28:17
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总结：kylin是一个olap引擎（1）首先kylin从先建立一个model（包括维度，度量，及join的方式，时间列的选择用于根据时间段查询）时间列的格式有规定 （2）然后创建cube，创建cube的流程如下：（3）cobe包括多个cobeid，每个cobeid为一组维度的组合（4）他只是从数据源抽取数据，然后根据 事先设置好的维度进行维度组合（默认为全维度，可以根据维度规则进行剪枝优
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2023-11-25 11:19:58
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1.Kylin定义 Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。 2.Kylin特点 Kylin的主要特点包括支持SQL接口、支持超大规模数据集、
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2023-12-07 15:12:45
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1. 基本介绍1.1 Kylin简介Kylin就是一个解决TB级别数据的数据分析需求的系统，通过预计算方式缓存了所有需要查询的数据结果，需要大量的存储空间。1.2 为什么出现首先需要明确OLAP和OLTP的概念。简单来说OLTP（联机事务处理过程） 是面向交易过程的，特点就是需要即时处理。OLAP（联机分析处理） 支持复杂分析操作，侧重于对决策的支持，要求快速的对大数据量进行查询分析。其中OLAP
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2023-10-10 19:26:21
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在本文中，我们将详细探讨如何配置 Apache Kylin 与 Hive 的环境、步骤和细节。通过本文，你将获得一个完整的配置流程，帮助你轻松实施。
### 环境准备
在开始之前，确保你具备以下软硬件要求：
- **硬件要求**:
- CPU: 至少4核
- 内存: 至少16GB
- 存储: SSD，至少100GB可用空间
- **软件要求**:
- Apache Kyli
