Apache Kylin 4.0.1版本针对CDH6.2.0的编译发布

资源摘要信息:"Apache Kylin 是一个开源的分布式分析型数据仓库，它基于Hadoop平台并针对大数据进行了优化。Kylin特别针对数据仓库的多维数据集（Cube）进行了优化，提供了亚秒级查询速度和海量数据规模的处理能力。Kylin被设计用来解决大数据环境下的交互式分析问题，尤其是那些需要处理数十亿甚至数万亿条数据记录的场景。 本压缩包文件名“apache-kylin-4.0.1-bin-spark2-3.0.0-cdh6.2.0.tar.gz”表明该版本是针对Cloudera Distribution Hadoop（CDH）版本6.2.0所定制编译的Apache Kylin 4.0.1版本，它专门为了与CDH 6.2.0一起工作而设计。在文件名中包含了关键的组件版本信息，具体包括： 1. Scala：Kylin 4.0.1版本依赖Scala 2.11.12版本，Scala是一个多范式编程语言，提供了支持函数式编程的强大特性，同时拥有完整的面向对象编程能力。 2. Spark：Kylin 4.0.1集成了Apache Spark 2.4.7版本，Apache Spark是一个快速、通用的计算引擎，它支持批处理、流处理和机器学习等多种工作负载。Spark的集成使得Kylin能够利用Spark的分布式计算能力进行数据处理和分析。 3. Hadoop：Kylin 4.0.1版本支持Hadoop 3.0.0版本。作为大数据处理的核心平台，Hadoop提供了稳定可靠的数据存储和分布式处理能力。 4. Hive：Kylin 4.0.1版本集成了Hive 2.1.1版本。Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库工具，提供了数据摘要、查询和分析功能。它将SQL查询转换为MapReduce、Tez或Spark作业，并执行。 5. CDH：Kylin 4.0.1版本针对CDH 6.2.0进行了定制编译，CDH是Cloudera提供的一个开源的Hadoop发行版本，它为Hadoop提供了额外的组件、工具和增强的功能。 文件名中的“bin”表明这是一个包含Kylin二进制安装文件的压缩包，用于在目标系统上进行安装。安装过程中，用户需要解压缩这个文件，然后根据Kylin的安装指南进行配置，包括指定Hadoop、Hive等组件的路径，以及进行一些必要的环境变量设置。 Kylin的一个核心特点是在可伸缩性和查询性能之间实现了平衡。它可以扩展到PB级别的数据规模，并且依然能够保持查询性能。Kylin通过预计算和存储多维数据集来实现快速查询，它将数据预计算成一个称为Cube的结构，这个结构将数据的各个维度和度量值预先计算并存储起来，以优化查询性能。 Kylin的这种预计算模型支持了亚秒级的复杂查询，这对于需要快速响应时间的商业智能（BI）分析非常有用。此外，Kylin使用了HBase来存储预计算的数据，HBase是Hadoop生态中的一个开源、分布式、可扩展的NoSQL数据库，它提供了高可靠性和高性能的数据存储解决方案，使得Kylin能够处理大规模数据集。 在标签“大数据 3.0.0-cdh6.2.0 apache-kylin-4”中可以看出，本资源与大数据生态紧密相关，且特别强调了Kylin与CDH 6.2.0的兼容性。Kylin的定位是在大数据分析领域提供一个易于使用、高性能的数据仓库解决方案，其目标用户是需要在大数据平台上进行快速查询和分析的企业和组织。 总之，Kylin是一款针对大数据分析优化的分布式数据仓库，它能够处理海量数据并支持快速复杂的查询。通过上述版本信息和文件名的分析，可以看出它与Hadoop生态系统中的关键组件，如Scala、Spark、Hadoop、Hive以及Cloudera的CDH版本紧密集成，为大数据环境下的复杂查询和分析提供了强大的支持。"