基于Apache Kylin构建大数据分析平台

读书笔记模板基于ApacheKylin构建大数据分析平台01思维导图目录分析读书笔记内容摘要作者介绍精彩摘录目录0305020406思维导图平台多维分析读者平台公司大数据第章部分大数据数据平台环境实战工作模型部署查询方式架构本书关键字分析思维导图内容摘要内容摘要ApacheKylin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公司开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。本书分为21章，详细讲解ApacheKylin概念、安装、配置、部署，让读者对ApacheKylin构建大数据分析平台有一个感性认识。同时，本书从应用角度，结合Dome和实例介绍了用于多维分析的Cube算法的创建、配置与优化。最后还介绍了Kyligence公司发布KAP大数据分析平台，对读者有极大的参考价值。本书适合大数据技术初学者、大数据分析人员、大数据架构师等，也适合用于高等院校和培训学校相关专业师生教学参考。目录分析第1章ApacheKylin前世今生第2章ApacheKylin前奏第3章ApacheKylin工作原理和体系架构第4章搭建CDH大数据平台第5章使用Kylin构建企业大数据分析平台的4种部署方式12345第一部分ApacheKylin基础部分第7章部署Kylin集群环境第6章单独为Kylin部署HBase集群第一部分ApacheKylin基础部分第1章ApacheKylin前世今生1.1ApacheKylin的背景1.2ApacheKylin的应用场景1.3ApacheKylin的发展历程第2章ApacheKylin前奏2.1事实表和维表2.2星型模型和雪花型模型2.3OLAP2.4数据立方体（DataCube）第3章ApacheKylin工作原理和体系架构3.1Kylin工作原理3.2Kylin体系架构3.3Kylin中的核心部分：Cube构建3.4Kylin的SQL查询3.5Kylin的特性和生态圈第4章搭建CDH大数据平台4.1系统环境和安装包4.2准备工作：系统环境搭建4.3正式安装CDH：准备工作4.4正式安装CDH5：安装配置第5章使用Kylin构建企业大数据分析平台的4种部署方式5.1Kylin部署的架构5.2Kylin的四种典型部署方式第7章部署Kylin集群环境7.1部署Kylin的先决条件7.2部署Kylin集群环境7.3为Kylin集群搭建负载均衡器第8章Demo案例实战第10章BuildCube的来龙去脉第9章多维分析的Cube创建实战第二部分ApacheKylin进阶部分第8章Demo案例实战8.1SampleCube案例描述8.2SampleCube案例实战第9章多维分析的Cube创建实战9.1Cube模型9.2创建Cube的流程第10章BuildCube的来龙去脉10.1流程分析10.2小结第11章Cube优化第12章备份Kylin的Metadata第13章使用Hive视图第14章Kylin的垃圾清理第15章JDBC访问方式12345第三部分ApacheKylin高级部分第16章通过RESTful访问Kylin第17章Kylin版本之间升级第18章大数据可视化实践第19章使用StreamingTable构建准实时Cube第20章快速数据立方算法12345第三部分ApacheKylin高级部分第12章备份Kylin的Metadata12.1Kylin的元数据12.2备份元数据12.3恢复元数据第13章使用Hive视图13.1使用Hive视图13.2使用视图实战第14章Kylin的垃圾清理14.1清理元数据14.2清理存储器数据第17章Kylin版本之间升级17.1从1.5.2升级到最新版本1.5.317.2从1.5.1升级到1.5.2版本17.3从Kylin1.5.2.1升级到Kylin1.5.3实战17.4补充内容第18章大数据可视化实践18.1可视化工具简述18.2安装KylinODBC驱动18.3通过Excel访问Kylin18.4通过PowerBI访问Kylin18.5通过Tableau访问Kylin18.6Kylin+Mondrian+Saiku18.7实战演练：通过Saiku访问Kylin18.8通过ApacheZepplin访问Kylin18.9通过Kylin的“Insight”查询第20章快速数据立方算法20.1快速数据立方算法概述20.2快速数据立方算法优点和缺点20.3获取FastCubing算法的优势第四部分ApacheKylin的扩展部分第21章大数据智能分析平台KAP21.1大数据智能分析平台KAP概述21.2KAP的安装部署作者介绍同名作者介绍这是《基于ApacheKylin构建大数据分析平台》的读书笔记模板，暂无该书作者的介绍。读书笔记