执行ansible脚本部署CDH和Kylin(ansible电脑)进入ansible电脑的~/playbooks目录，经过上一篇的准备工作，该目录下应该是下图这些内容：检查ansible远程操作CDH服务器是否正常，执行命令ansible deskmini -a “free -m”，正常情况下显示CDH服务器的内存信息，如下图：执行命令开始部署：ansible-playbook cm6-cdh5-
Kylin源码分析系列二—Cube构建注：Kylin源码分析系列基于Kylin的2.5.0版本的源码，其他版本可以类比。1.构建流程前面一篇文章介绍了Kylin中的任务调度服务，本篇文章正式介绍Kylin的核心内容Cube，主要讲述Cube构建的过程。下面的构建过程选择使用spark构建引擎来说明（MR引擎自行类比阅读相关源码）。首先介绍下Cube构建的整体流程，看下kylin web页面上展示的
转载
2023-12-29 10:24:30
61阅读
前言在上篇文章里，我们比较了 Kylin 和 Druid 这两个重要的 OLAP引擎的特点，也分析了 Kylin on HBase 的不足，得出了使用 Druid 代替 HBase 作为 Kylin 存储的方案，最后介绍了美团开发的 Kylin on Druid 的架构和流程。在这篇文章中，我们接着上篇文章，将介绍如何使用 Kylin on Druid，Kylin on Druid 的性能表现，以
一：安装前的准备工作：1.下载相应的Ubuntu的镜像。点击下载2.准备一个U盘，使用软碟通，编辑Ubuntu光盘镜像文件，做一个U盘启动盘。3.安装EasyBCD，这个软件是用于系统配置创建多重启动系统。4.下载DiskGenius，结合本地磁盘管理，压缩出一个适当大小的空闲空间(一般20G足以)，压缩出的空闲空间格式化成一个逻辑分区，文件系统FAT32。二：用EasyBCD配置一个引导NeoG
# Kylin ARM架构编译安装指南
Kylin操作系统是由中国科学技术部和中科院支持开发的一款操作系统，旨在为用户提供高效、稳定和安全的环境。近年来，Kylin系统也逐渐适配了ARM架构，这为使用ARM平台的开发者提供了更多选择。本文将为您介绍如何在Kylin ARM架构上编译和安装软件。
## 环境准备
在开始编译和安装之前，确保您的系统已安装以下依赖包：
```bash
sudo
01-Apache kylin发展历史说明：kylin从2013年到现今，进行了4次大版本的迭代。其中引入了很多新特性，还是值得我们关注的。 02-Apache kylin Cube操作过程说明：有动手实操过cube设计，或者看过之前我分享的kylin使用的小伙伴们应该知道。在创建cube时：首先需要选择维度表和事实表。之后设置需要计算的维度和度量等等。最终我们设计和计算出来的
转载
2024-05-16 22:37:22
75阅读
Kylin使用①新建一个Project②在工程中，连接Hive,选择感兴趣的表和库③从感兴趣的表和库，进行 建模（星型模型，雪花模型）④从建的模型中定义Cube⑤将定义的Cube执行运算（build）⑥Cube计算完毕，使用SQL进行查询1. 创建工程1）点击下图中的"+"。2）填写项目名称和描述信息，并点击Submit按钮提交。2. 获取数据源1）点击DataSource2）点击下图按钮导入Hi
转载
2023-10-24 07:17:52
200阅读
一、维表 事实表中多个维度字段不能关联同一张维表。如果关联同一张表的情况，可通过视图区别开。 二、维表字段 不同维表中的字段不能同名，建议加上表名做前缀。字段的中文描述应区分开，比如city_name，根据字段的不同用途可分别命名为所在地城市、访问地城市。 对于时间维表，配置cube 时 选定的字段命名必须 统一：日 的叫 
转载
2024-01-29 22:00:30
33阅读
Apache Kylin 是什么？Apache Kylin™是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop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 Inc. 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。Apache Kylin框架介绍Apache kylin 能提供低延迟（sub-second latency）的秘诀就是预计算，即针对一个星型拓扑结
转载
2024-04-20 20:22:11
33阅读
什么是pylint？Pylint 是一个 Python 代码分析工具，它分析 Python 代码中的错误，查找不符合代码风格标准和有潜在问题的代码。Pylint 是一个 Python 工具，除了平常代码分析工具的作用之外，它提供了更多的功能：如检查一行代码的长度，变量名是否符合命名标准，一个声明过的接口是否被真正实现等等。Pylint 的一个很大的好处是它的高可配置性，高可定制性，并且可以很容易写
# 如何在 Kylin 系统中使用 Python
## 介绍
Apache Kylin 是一个开源的分布式分析引擎，主要用于支持业务智能（BI）的大数据 OLAP。这篇文章将指导你如何在 Kylin 系统中通过 Python 进行数据操作，适合刚入行的小白。我们将通过一个具体的流程，详细介绍每一步的操作，包括代码示例和注释。
## 工作流程
以下是实现“在 Kylin 系统中使用 Pyth
写在前面一、关于PYTHON版本1、PYTHON2.7与PYTHON3的安装2、PYTHON2.7使用问题明明安装了模块但是导入时却显示 ModuleFoundError: No module named **明明安装了MySQL-python，但是导入时却显示ImportError：No module named mysqldb二、PYTHON模块安装网速太慢1、替换为国内镜像源2、延长安装时
转载
2023-10-17 21:16:45
192阅读
Kylin源码分析系列四—Cube查询注：Kylin源码分析系列基于Kylin的2.5.0版本的源码，其他版本可以类比。一. 简介前面文章介绍了Cube是如何构建的，那构建完成后用户肯定是需要对这些预统计的数据进行相关的查询操作，这篇文章就介绍下Kylin中是怎样通过SQL语句来进行Cube数据的查询的。Kylin中的查询是在web页面上输入sql语句然后提交来执行相关查询，页面上的提交也是向Ky
前言Cube 优化Apache Kylin 的核心思想是根据用户的数据模型和查询样式对数据进行预计算，并在查询时直接利用预计算结果返回查询结果。Apache Kylin 具有响应时间快、查询时资源需求小、吞吐量大等特点。在构建 Cube 之前， Cube 的优化手段提供了更多与数据模型或查询样式相关的信息，用于指导构建出体积更小、查询速度更快的 Cube。1、Cuboid 剪枝优化在默认情况下，
转载
2023-11-30 11:29:21
63阅读
本文档主要是kylin的搭建以及在搭建过程中遇见大问题。1.环境本文档主要搭建在开发环境。环境是基于CDH6.2 CDH中有hadoop ，spark ,hbase2.下载了解自己的环境就可以有针对的下载需要的版本。现在KYLIN的最新版本支持CDH6.0/6.1 咨询kylin用户，CDH6.2也是支持。所以，我下载的kylin 3.0.1 kylin官网 : http://kylin.apac
转载
2023-12-11 19:57:31
176阅读
前言项目中用到了Kylin框架来处理数据，那么作为项目成员需要了解哪些关于Kylin的知识呢，本文就Kylin得基本概念和原理进行简述。 Kylin基本概念首先想到的学习路径是Kylin官网： http://kylin.apache.org/cn/ 给出的概念是： Apache Kylin™是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop/Spark之上的SQL
转载
2024-01-15 12:02:47
36阅读
在Kylin系统上安装Python是一项必要的技能，尤其是在使用数据分析、人工智能和自动化任务的时候。接下来，我将带你逐步完成这个安装过程，从环境准备到验证测试，以及可能出现的问题和解决方法。
## 环境准备
在开始安装之前，我们需要确保我们的软硬件环境符合要求。
### 软硬件要求
- **硬件**：
- 处理器：至少双核
- 内存：至少 2GB
- 硬盘：至少 10GB 可
命令多上网查
内核：www.kernel.org
FS: File System (相互之间不兼容)
VFS: Virtual File System ()
Linux下：一切皆文件(字符型和二进制型)
好处：编程简单
第一个逻辑分区从5开始(Linux管理员)
redhat常用命令：
cd / 打开根目录
cd .. 回
kylin由以下几部分组成：· REST Server：提供一些restful接口，例如创建cube、构建cube、刷新cube、合并cube等cube的操作，project、table、cube等元数据管理、用户访问权限、系统配置动态修改等。除此之外还可以通过该接口实现SQL的查询，这些接口一方面可以通过第三方程序的调用，另一方也被kylin的web界面使用。· jdbc/odbc接口：kyli
转载
2024-06-17 05:45:44
37阅读
在某些情况下，Apache Kylin可能会面临由于依赖项或其他限制而需要降低Python版本的需求。这种情况可能导致现有项目的兼容性问题，必须进行特定的迁移和调整。下面便是关于如何进行“kylin 降低 python版本”的详细记录，涵盖版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、排错指南以及生态扩展等方面。
### 版本对比
在此部分，我们将分析不同Python版本之间的特性差异，并展示它们
