kylin概述kylin的产生背景Apache Kylin的初衷是解决千亿条、万亿条记录的秒级查询问题，关键是打破查询时间随着数据量成线性增长的这个规律Kylin的工作原理Apache Kylin的工作原理本质上是MOLAP（Multidimensional Online Analytical Processing）Cube，也就是多维立方体分析。这是数据分析中相当经典的理论，在关系数据库年代就已
转载
2024-03-31 08:58:09
48阅读
核心思想：预计算。 对多维分析可能用到的度量进行预计算，将计算好的结果保存成Cube，并存在HBase中，供查询时直接访问 将高复杂度的聚合运算、多表连接……操作转换成对预计算结果的查询。决定了Kylin拥有很好的快速查询、高并发能力 理论基础：空间换时间 Cuboid：Kylin中将维度任意组合成为一个CuboidCube：Kylin中将所有维度组合成为一个Cube，即包含所有的
# Docker 基于 Kylin 制作镜像
在大数据领域，Apache Kylin 是一个开源的分布式分析引擎，专门用于提供快速的交互式 OLAP（联机分析处理）能力。为了更好地管理和部署 Kylin，我们可以使用 Docker 来创建一个基于 Kylin 的镜像。本文将介绍如何使用 Docker 创建 Kylin 镜像并进行部署。
## 准备工作
在开始之前，我们需要安装 Docker
原创
2023-12-22 10:19:31
210阅读
Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎。完全由eBay Inc.中国团队开发
并贡献至开源社区。提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析（MOLAP）能力以
支持大规模数据能在亚秒内查询巨大的Hive表(十亿百亿的海量数据)。
Apache Kylin社区发展
大数据分析面临的挑战
Huge
GoLang学习笔记（二） GoLang基础一、包Go程序从 main 包开始运行，程序内通过导入路径来使用其他的包。Go中的约定是，包名与导入路径的最后一个元素一致。如"math/rand"包中的代码都是以package rand开头package main//main包 程序运行
//包的导入
import (
"fmt"
"math/rand"
)
func main() {
fm
转载
2024-09-10 21:45:27
33阅读
一、使用Dockerfile制作镜像前面的博客中已经介绍了如何基于容器制作镜像，此方法的原理是使用一个正在运行的容器，根据生产所需进行配置更改等操作后，使其满足生产环境，再将这个容器打包制作为镜像，这样类似于快照制作镜像的方式尽管操作还算比较简单，但是当生产环境规模增大，配置变得越来越复杂后，就会显得很臃肿很笨拙。所以下面使用Docker搭建LNMP介绍另一种最为普遍最为常用的容器镜像制作方式——
转载
2023-07-06 14:34:41
225阅读
我们都知道，操作系统分为内核和用户空间。对于 Linux 而言，内核启动后，会挂载 root 文件系统为其提供用户空间支持。而 Docker 镜像(Image)，就相当于是一个 root 文件系统。比如官方镜像 ubuntu:18.04 就包含了完整的一套 Ubuntu 18.04 最小系统的 root 文件系统。 Docker 镜像是一个特殊的文件系统，除了提供容器运行
转载
2023-12-17 14:52:33
164阅读
## 制作 Golang 服务 Docker 镜像的完整教程
在现代开发中，使用 Docker 来容器化应用程序越来越普遍。这篇文章将指导你如何将一个 Golang 服务打包成 Docker 镜像。以下是整个过程的步骤和详细的实施代码。
### 整体流程
| 步骤 | 描述 | 代码示例
原创
2024-08-18 03:19:10
76阅读
作业要求，以及学习参考资料 本次作业是模仿一个比较简单的CLI程序（基于C语言），用golang重写一遍原CLI创建要求及其 学习参考https://www.ibm.com/developerworks/cn/linux/shell/clutil/index.html在此之前，需要了解一些基础知识 CLI程序：可以在终端中直接直接调用的程序flag的作用：在CLI程序中，会有许
转载
2024-05-06 11:35:24
43阅读
第五节 docker的镜像相关命令5.1.从仓库下载镜像命令5.1.1docker pull命令5.1.2标记从哪里找5.1.3 层的概念5.1.4查看docker容器里的centos的发行版5.2查看镜像信息命令5.3添加标签命令5.4查看镜像详细信息命令5.5搜寻镜像命令5.7创建镜像命令5.7.1基于已有镜像的容器创建5.7.2. 基于本地模板导入5.7.3. 基于dockerfile创建
转载
2023-08-23 15:00:13
536阅读
由于本人公司业务的不断发展，公司的微服务也随之越来越多。而每个微服务在部署的时候都有自己的配置文件，当微服务的数量越多，管理这些配置文件的成本和精力就会越大。为了比较好的管理微服务的配置文件，于是我们选择了一个能够将所有微服务的配置文件统一管理的软件，而这个软件就是今天的主角微服务配置中心兼注册中心的nacos。需要深入了解nacos的可以去nacos的官网查看和阅读资料。中文官网： h
转载
2023-12-13 08:18:45
43阅读
目录一、Kylin增量构建1、应用场景2、理解Cube、Cuboid与Segment的关系3、全量构建与增量构建 全量构建4、增量构建Cube过程5、增量Cube的 创建-案例Kylin操作步骤二、Cube碎片管理1、增量构建的问题2、管理Cube碎片3、手动触发合并Segment3、删除Segment4、自动合并5、配置保留Segment三、使用JDBC连接操作
转载
2024-04-25 18:30:09
42阅读
Win7+ubuntu kylin+CentOS 6.5三系统安装图文教程引言：原本机子上已经装好了win7+Ubuntu Kylin 由win7引导，而不是Ubuntu的grub引导的双系统(安装的方法是用EasyBCD引导的方式硬盘安装)ADD:win7 主引导还是Grub/grub2主引导的意思就是你一开机，发现出现的是还是 最近在看鸟哥的Linux私房菜，由于书上用到的是Cent
转载
2024-07-28 15:40:02
113阅读
近期在 Kyligence 举办的线上直播分享中，我们邀请到了企业客户极光的李孚煜老师为大家带来 Kylin 在极光的应用以及后期从开源版 Kylin 迁移到商业版 Kyligence 的实践历程，错过现场Live 的同学可以从本文了解极光在大数据场景下的 OLAP 选型考量，以及从开源 Kylin 到企业版 Kyligence 的不停机平滑升级方案。 极光作为国内领先的开发者服务提供商主要提供两
一、什么是Kylin 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 Inc. 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。 ——摘自官网二、Kylin架构图三、Kylin特性（1）可扩展超快OLAP引擎：为减少在Hadoop/Spark上百亿规模数据查询延迟而设计；（
转载
2024-04-30 23:23:14
54阅读
Kylin介绍： 关于Kylin的简介网上资料有很多，就不做过多的赘述了，这里给一个中文链接： http://kylin.apache.org/cn/ 搭建步骤：1，安装Hadoop，Zookeeper，HBase，Hive &nb
转载
2024-04-26 13:36:02
262阅读
本文旨在为 Kylin 新手用户提供一份从下载安装到体验亚秒级查询的完整流程。文章分为两个部分，分别介绍了有 Hadoop 环境（基于 Hadoop 环境的安装）和没有 Hadoop 环境（从 Docker 镜像安装）两种场景下 Kylin的安装使用，用户可以根据自己的环境选择其中的任意一种方式。用户可以按照文章里的步骤对 Kylin 进行初步的了解和体验，掌握 Kylin 的基本使用技能，然后结
转载
2024-03-27 11:11:39
641阅读
Apache Kylin 4.0 采用 Spark 作为构建引擎以及 Parquet 作为存储，让云上部署和伸缩变得更容易，然而使用云上的对象存储相较于使用本地磁盘的 HDFS，可能存在部分兼容性和性能问题。面对这样的问题，今天为大家带来 JuiceFS 的优化方案。Kylin 4.0 的强大查询引擎加上 JuiceFS 高效的本地缓存，就能实现兼容性和性能的双赢！想了解更多详情，快看这篇 Kyl
Apache Kylin 4.0 采用 Spark 作为构建引擎以及 Parquet 作为存储，让云上部署和伸缩变得更容易，然而使用云上的对象存储相较于使用本地磁盘的 HDFS，可能存在部分兼容性和性能问题。面对这样的问题，今天为大家带来 JuiceFS 的优化方案。Kylin 4.0 的强大查询引擎加上 JuiceFS 高效的本地缓存，就能实现兼容性和性能的双赢！想了解更多详情，快看这篇 Kyl
Kylin is an open source Distributed Analytics Engine from eBay Inc。that provides SQL interface and multi-dimensional analysis (OLAP) on Hadoop supporting extremely large datasets亮点1.Compression and
