《Apache Kylin权威指南》内容简介与阅读建议

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分类
科技技术
出版年份
2017
出版社
机械工业出版社
页数
188 页
语言
中文
豆瓣评分
★ 8.4

《Apache Kylin权威指南》内容简介

Apache Kylin是Hadoop大数据平台上的一个开源OLAP引擎,将大数据的查询速度和并发性能提升至原来的百倍以上,为超大规模数据集上的交互式大数据分析打开了大门。本书由Apache Kylin核心开发团队编写,系统地介绍了Apache Kylin安装、入门、可视化、模型调优、运维、二次开发等各个方面,是关于Apache Kylin的权威指南。

《Apache Kylin权威指南》书籍信息摘要

《Apache Kylin权威指南》内容简介与阅读建议,作者 ApacheKylin核心团队著,科技技术,2017年。获取前建议核对作者、出版社、年份、ISBN、版本和正版渠道。相关主题:Apache、Kylin、计算机类。

《Apache Kylin权威指南》适合哪些读者?

适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。 评分 8.4 可作为选书参考。

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版本

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目录

  1. Contents?目录
  2. 推荐序一
  3. 推荐序二
  4. 推荐序三
  5. 推荐序四
  6. 前 言
  7. 第1章 Apache Kylin概述 1
  8. 1.1 背景和历史 1
展开全部(共 206 章节)
  1. 1.2 Apache Kylin的使命 3
  2. 1.2.1 为什么要使用Apache Kylin 3
  3. 1.2.2 Apache Kylin怎样解决关键问题 4
  4. 1.3 Apache Kylin的工作原理 5
  5. 1.3.1 维度和度量简介 5
  6. 1.3.2 Cube和Cuboid 5
  7. 1.3.3 工作原理 6
  8. 1.4 Apache Kylin的技术架构 7
  9. 1.5 Apache Kylin的主要特点 9
  10. 1.5.1 标准SQL接口 9
  11. 1.5.2 支持超大数据集 9
  12. 1.5.3 亚秒级响应 10
  13. 1.5.4 可伸缩性和高吞吐率 10
  14. 1.5.5 BI及可视化工具集成 11
  15. 1.6 与其他开源产品比较 11
  16. 1.7 小结 12
  17. 第2章 快速入门 13
  18. 2.1 核心概念 13
  19. 2.1.1 数据仓库、OLAP与BI 13
  20. 2.1.2 维度和度量 14
  21. 2.1.3 事实表和维度表 14
  22. 2.1.4 Cube、Cuboid和Cube Segment 15
  23. 2.2 在Hive中准备数据 15
  24. 2.2.1 星形模型 15
  25. 2.2.2 维度表的设计 16
  26. 2.2.3 Hive表分区 16
  27. 2.2.4 了解维度的基数 17
  28. 2.2.5 Sample Data 17
  29. 2.3 设计Cube 17
  30. 2.3.1 导入Hive表定义 18
  31. 2.3.2 创建数据模型 18
  32. 2.3.3 创建Cube 21
  33. 2.4 构建Cube 25
  34. 2.4.1 全量构建和增量构建 27
  35. 2.4.2 历史数据刷新 28
  36. 2.4.3 合并 29
  37. 2.5 查询Cube 30
  38. 2.6 SQL参考 31
  39. 2.7 小结 32
  40. 第3章 增量构建 33
  41. 3.1 为什么要增量构建 33
  42. 3.2 设计增量Cube 35
  43. 3.2.1 设计增量Cube的前提 35
  44. 3.2.2 增量Cube的创建 36
  45. 3.3 触发增量构建 37
  46. 3.3.1 Web GUI触发 37
  47. 3.3.2 构建相关的Rest API 39
  48. 3.4 管理Cube碎片 45
  49. 3.4.1 合并Segment 46
  50. 3.4.2 自动合并 47
  51. 3.4.3 保留Segment 48
  52. 3.4.4 数据持续更新 49
  53. 3.5 小结 50
  54. 第4章 流式构建 51
  55. 4.1 为什么要流式构建 51
  56. 4.2 准备流式数据 52
  57. 4.2.1 数据格式 52
  58. 4.2.2 消息队列 53
  59. 4.2.3 创建Schema 53
  60. 4.3 设计流式Cube 56
  61. 4.3.1 创建Model 56
  62. 4.3.2 创建Cube 57
  63. 4.4 流式构建原理 59
  64. 4.5 触发流式构建 61
  65. 4.5.1 单次触发 61
  66. 4.5.2 自动化多次触发 61
  67. 4.5.3 出错处理 62
  68. 4.6 小结 63
  69. 第5章 查询和可视化 64
  70. 5.1 Web GUI 64
  71. 5.1.1 查询 64
  72. 5.1.2 显示结果 65
  73. 5.2 Rest API 67
  74. 5.2.1 查询认证 67
  75. 5.2.2 查询请求参数 67
  76. 5.2.3 查询返回结果 68
  77. 5.3 ODBC 69
  78. 5.4 JDBC 71
  79. 5.4.1 获得驱动包 71
  80. 5.4.2 认证 71
  81. 5.4.3 URL格式 71
  82. 5.4.4 获取元数据信息 72
  83. 5.5 通过Tableau访问Kylin 72
  84. 5.5.1 连接Kylin数据源 73
  85. 5.5.2 设计数据模型 73
  86. 5.5.3 通过Live方式连接 73
  87. 5.5.4 自定义SQL 75
  88. 5.5.5 可视化 75
  89. 5.5.6 发布到Tableau Server 76
  90. 5.6 Zeppelin集成 77
  91. 5.6.1 Zeppelin架构简介 77
  92. 5.6.2 KylinInterpreter的工作原理 77
  93. 5.6.3 如何使用Zeppelin访问Kylin 78
  94. 5.7 小结 80
  95. 第6章 Cube优化 81
  96. 6.1 Cuboid剪枝优化 81
  97. 6.1.1 维度的诅咒 81
  98. 6.1.2 检查Cuboid数量 82
  99. 6.1.3 检查Cube大小 83
  100. 6.1.4 空间与时间的平衡 84
  101. 6.2 剪枝优化的工具 85
  102. 6.2.1 使用衍生维度 85
  103. 6.2.2 使用聚合组 87
  104. 6.3 并发粒度优化 89
  105. 6.4 Rowkeys优化 90
  106. 6.4.1 编码 90
  107. 6.4.2 按维度分片 91
  108. 6.4.3 调整Rowkeys顺序 92
  109. 6.5 其他优化 93
  110. 6.5.1 降低度量精度 93
  111. 6.5.2 及时清理无用的Segment 94
  112. 6.6 小结 94
  113. 第7章 应用案例分析 95
  114. 7.1 基本多维分析 95
  115. 7.1.1 数据集 95
  116. 7.1.2 数据导入 97
  117. 7.1.3 创建数据模型 99
  118. 7.1.4 创建Cube 102
  119. 7.1.5 构建Cube 108
  120. 7.1.6 SQL查询 110
  121. 7.2 流式分析 112
  122. 7.2.1 Kafka数据源 112
  123. 7.2.2 创建数据表 113
  124. 7.2.3 创建数据模型 115
  125. 7.2.4 创建Cube 117
  126. 7.2.5 构建Cube 118
  127. 7.2.6 SQL查询 119
  128. 7.3 小结 119
  129. 第8章 扩展Apache Kylin 120
  130. 8.1 可扩展式架构 120
  131. 8.1.1 工作原理 121
  132. 8.1.2 三大主要接口 122
  133. 8.2 计算引擎扩展 124
  134. 8.2.1 EngineFactory 124
  135. 8.2.2 MRBatchCubingEngine2 125
  136. 8.2.3 BatchCubingJobBuilder2 126
  137. 8.2.4 IMRInput 128
  138. 8.2.5 IMROutput2 129
  139. 8.3 数据源扩展 130
  140. 8.4 存储扩展 132
  141. 8.5 聚合类型扩展 134
  142. 8.5.1 聚合的JSON定义 134
  143. 8.5.2 聚合类型工厂 135
  144. 8.5.3 聚合类型的实现 136
  145. 8.6 维度编码扩展 140
  146. 8.6.1 维度编码的JSON定义 140
  147. 8.6.2 维度编码工厂 141
  148. 8.6.3 维度编码的实现 142
  149. 8.7 小结 143
  150. 第9章 Apache Kylin的企业级功能 144
  151. 9.1 身份验证 144
  152. 9.1.1 自定义验证 145
  153. 9.1.2 LDAP验证 146
  154. 9.1.3 单点登录 150
  155. 9.2 授权 151
  156. 9.3 小结 153
  157. 第10章 运维管理 154
  158. 10.1 安装和配置 154
  159. 10.1.1 必备条件 154
  160. 10.1.2 快速启动Apache Kylin 157
  161. 10.1.3 配置Apache Kylin 160
  162. 10.1.4 企业部署 162
  163. 10.2 监控和诊断 165
  164. 10.2.1 日志 165
  165. 10.2.2 任务报警 167
  166. 10.2.3 诊断工具 169
  167. 10.3 日常维护 170
  168. 10.3.1 基本运维 170
  169. 10.3.2 元数据备份 170
  170. 10.3.3 元数据恢复 171
  171. 10.3.4 系统升级 172
  172. 10.3.5 垃圾清理 174
  173. 10.4 常见问题和修复 175
  174. 10.5 获得社区帮助 176
  175. 10.5.1 邮件列表 177
  176. 10.5.2 JIRA 177
  177. 10.6 小结 177
  178. 第11章 参与开源 178
  179. 11.1 Apache Kylin的开源历程 178
  180. 11.2 为什么参与开源 179
  181. 11.3 Apache开源社区简介 179
  182. 11.3.1 简介 179
  183. 11.3.2 组织构成与运作模式 180
  184. 11.3.3 项目角色 181
  185. 11.3.4 孵化项目及顶级项目 182
  186. 11.4 如何贡献到开源社区 183
  187. 11.4.1 什么是贡献 183
  188. 11.4.2 如何贡献 183
  189. 11.5 礼仪与文化 184
  190. 11.6 如何参与Apache Kylin 185
  191. 11.7 小结 185
  192. 第12章 Apache Kylin的未来 186
  193. 12.1 大规模流式构建 186
  194. 12.2 拥抱Spark技术栈 187
  195. 12.3 更快的存储和查询 187
  196. 12.4 前端展现及与BI工具的整合 187
  197. 12.5 高级OLAP函数 188
  198. 12.6 展望 188

常见问题

《Apache Kylin权威指南》适合谁读?

适合希望系统学习技术概念、实践方法、工具使用和行业知识的读者。 评分 8.4 可作为选书参考。

《Apache Kylin权威指南》阅读难度高吗?

建议先看简介、目录、作者和相关书籍,再判断是否适合当前阶段阅读。

《Apache Kylin权威指南》纸质书值得买吗?

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《Apache Kylin权威指南》哪个版本更适合?

优先选择作者、译者、出版社、出版年份和 ISBN 信息清楚的版本;经典作品可优先选择校注、导读或权威出版社版本。

在哪里可以合法获取《Apache Kylin权威指南》?

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