apache kylin

大数据-166 Apache Kylin 1.6 Streaming Cubing 实战：Kafka 到分钟级 OLAP实时数据更新在现代数据分析领域是一种普遍且日益增长的需求，特别是在金融交易监控、物联网设备管理和电商实时推荐等场景中。企业需要快速捕捉和分析数据趋势，才能在瞬息万变的市场环境中做出及时、正确的决策。

大数据-165 Apache Kylin Cube7 实战：聚合组/RowKey/编码与体积精度对比省略Model等操作。构建前面Cube4类似的Cube7，仅在维度定义有区别。(我这里是Clone Cube4，然后修改的) wzk_test_kylin_cube_7的字段中，都是Normal：生成的如下图：

大数据-164 Apache Kylin Cuboid 剪枝实战：Derived 维度与膨胀率控制Cuboid 特指 Kylin 中在某一种维度组合下所计算的所有数据，以减少Cuboid数量为目的的优化统称为Cuboid剪枝。在没有采取任何优化措施的情况下，Kylin会对每一种维度的组合进行预计算。

大数据-163 Apache Kylin Segment 合并实战：手动/自动合并、保留策略与 JDBC 示例在 Apache Kylin 中，手动触发 Segment 合并的步骤如下：选择要合并的 Cube 和 Segments：进入 Kylin Web UI，选择你要操作的 Cube，进入该 Cube 的详情页面。在“Segments”标签页下，可以看到当前 Cube 的所有 Segments。选择你希望合并的 Segments。

大数据-162 Apache Kylin 增量 Cube 与 Segment 实战：按天分区增量构建指南Kylin将Cube划分为多个Segment（对应就是HBase中的一个表）例如：以下为针对某个Cube的Segment

大数据-161 Apache Kylin Cube 实战：建模、构建与查询加速完整指南Apache Kylin 是一个开源的分布式分析引擎，专注于提供大数据的实时OLAP（在线分析处理）能力。Cube（立方体）是 Apache Kylin 的核心概念之一，通过预计算大规模数据的多维数据集合，加速复杂的 SQL 查询。下面详细介绍 Cube 的关键点：

大数据-160 Apache Kylin Cube 实战：从建模到构建与查询（含踩坑与优化）关键参数计算公式：Cuboid数量估算 N=∏i=1n(Li+1)N = \prod_{i=1}^{n}(L_i + 1)N=∏i=1n(Li+1) （ LiL_iLi为第i个Aggregation Group的维度层级数）

大数据-159 Apache Kylin Cube 实战：Hive 装载与预计算加速（含 Cuboid/实时 OLAP，Kylin 4.x）Apache Kylin 是一个开源的分布式分析引擎，专注于提供大数据的实时OLAP（在线分析处理）能力。Cube（立方体）是 Apache Kylin 的核心概念之一，通过预计算大规模数据的多维数据集合，加速复杂的 SQL 查询。下面详细介绍 Cube 的关键点：

大数据-158 Apache Kylin 3.1.1 在 Hadoop 2.9/Hive 2.3/HBase 1.3 的最小可用部署实录（含坑位与修复）我这里就不根据上图来做了，因为我的服务器资源比较紧张，我就自由安排了。需要注意：要求HBase的hbase.zookeeper.quorum值必须只能是 host1、host2这种，不允许host1:2181、host2:2181这种。

大数据-157 Apache Kylin 全面指南：MOLAP 架构、Hive/Kafka 实战与实时 OLAP 落地Apache Kylin是一款开源的分布式分析引擎，专门用于处理超大规模数据集的多维在线分析处理(MOLAP)。该技术最初由eBay中国研发中心的工程师团队于2013年开发，旨在解决eBay日益增长的海量数据分析需求。

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