一、kylin核心思想 Apache Kylin的核心思想是利用空间换时间,它主要是通过预计算的方式将用户设定的多维立方体缓存到HBase中(目前还仅支持hbase), 同时由于Apache Kylin在查询方面制定了多种灵活的策略,进一步提高空间的利用率,使得这样的平衡策略在应用中值得采用。 kylin主要是对hive中的数据进行预计算,利用hadoop的mapreduce框架实现。 kylin            
                
         
            
            
            
            一、什么是即席查询即席查询是用户根据自己的需求,灵活的选择查询条件,系统根据用户的选择生成相应的统计报表。普通查应用查询是定制开发的,即席查询是用户自定义查询条件理解:快速的执行自定义SQL(可能无法提前运算和预测)重点关注:数据存储格式和架构 二、Kylin1、定义:Apache kylin是一个开源分布式分析引擎、提供Hadoop、Spark之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            禁用透明大页编辑 /etc/default/grub文件,在 GRUB_CMDLINE_LINUX 行最后加上 transparent_hugepage=never ,例如:GRUB_CMDLINE_LINUX="rd.lvm.lv=centos_wjwcentos7/root rd.lvm.lv=centos_wjwcentos7/swap rhgb quiet transparent_huge            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Kylin、Druid、ClickHouse 是目前主流的 OLAP 引擎,本文尝试从数据模型和索引结构两个角度,分析这几个引擎的核心技术,并做简单对比。在阅读本文之前希望能对 Kylin、Druid、ClickHouse 有所理解。 01 Kylin 数据模型 Kylin 的数据模型本质上是将二维            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            点击上方 "程序员小乐"关注,星标或置顶一起成长每天凌晨00点00分,第一时间与你相约每日英文The fact is that the world is out of...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Kylin、Druid、ClickHouse是目前主流的OLAP引擎,本文尝试从数据模型和索引结构两个角度,分析这几个引擎的核心技术,并做简单对比。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            导读:Kylin、Druid、ClickHouse是目前主流的OLAP引擎,本文尝试从数据模型和索引结构两个角度,分析这几个引擎的核心技术,并做简单对比。在阅读本文之前希望能对Kylin、Druid、ClickHouse有所理解。 01 Kylin数据模型 Kylin的数据模型本质上是将二维表(Hi            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            点击上方“朱小厮的博客”,选择“设为星标”后台回复"书",获取个gui来源:jackywoo.cn导读:Kylin、Druid、ClickHouse是目前主流的OLAP引...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            Kylin、Druid、ClickHouse是目前主流的OLAP引擎,本文尝试从数据模型和索引结构两个角度,分析这几个引擎的核心技术,            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            一、OLAP一般分为即席查询和固化查询 即席查询:用户根据自己的需求,灵活的选择查询条件,系统根据用户的选择生成相应的统计报表。普通应用查询是定制开发的,即席查询是用户自定义查询条件,快速的执行自定义SQL(通过手写sql完成一些临时的数据分析需求,这类sql形式多变、逻辑复杂,对查询时间没有严格要 ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2021-09-26 18:03:00
                            
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            这几个框架都是OLAP大数据分析比较常见的框架,各自特点如下:presto:facebook开源的一个java写的分布式数据查询框架,原生集成了Hive、Hbase和关系型数据库,Presto背后所使用的执行模式与Hive有根本的不同,它没有使用MapReduce,大部分场景下比hive快一个数量级,其中的关键是所有的处理都在内存中完成。Druid:是一个实时处理时序数据的Olap数据库,...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            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,以及在使用过程中总结的一些经验。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        原创
                                                                                    
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            本文将帮助读者理解两个 OLAP 引擎之间的差异和各自优势。            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            HDP版本:3.0Kylin版本:2.6.0前言本文主要讲解如何部署Kylin集群,采取多个Kylin实例共享HBase存储的模式,如果需要事先了解Kylin基本概念的朋友可以点击这里前往。一、安装启动Kylin首先安装一个Kylin实例,然后再分析Kylin集群模式部署的注意点。1. 下载源码这里使用的是Kylin-2.6.0的版本,如果需要其它版本的话,请点击这里cd /usr/hdp/3.0            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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-            
                
         
            
            
            
            基本操作 # 基本流程 `` project->model->cube cube pending->cube running insight->new query ``            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            1. CUBE的构建1.新建项目由顶部菜单栏进入 Model 页面,然后点击 Manage Projects。新建项目2.同步Hive表在顶部菜单栏点击 Model,然后点击左边的 Data Source 标签,它会列出所有加载进 Kylin 的表,点击 Load Table 按钮。3.新建 Data Model创建 cube 前,需定义一个数据模型。数据模型定义了一个星型(star schema            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-07-26 23:33:49
                            
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