大数据分析：深入理解Kylin与数据仓库

"大数据学习资源之Kylin.pdf" 大数据学习资源主要关注的是Kylin技术，它是一种开源的分布式分析引擎，设计用于提供亚秒级的Hadoop之上SQL查询性能。Kylin最初由eBay公司开发，并且现在是Apache软件基金会的顶级项目。本资源主要涵盖了以下几个方面的知识： 1. 数据库与数据仓库的区别： 数据库是面向事务的设计，存储在线的业务数据，用于实时响应业务变化。它们遵循关系数据库的三范式设计，强调数据的一致性和完整性。而数据仓库则面向分析，主要用于存储历史数据，支持企业的决策过程。数据仓库允许数据冗余，以提高多维查询的效率，提供更丰富的观察视角。 2. Kylin的学习目标： 学习Kylin的目标包括理解其核心概念，如数据仓库、OLAP与OLTP的区别，以及维度和度量的概念。此外，还会涉及星型模型和雪花模型这两种常见的数据仓库建模方式。 3. 数据仓库（DW）与商业智能（BI）： 数据仓库是BI系统的基础，它整合来自不同数据源的信息，通过多维分析为决策提供支持。数据仓库中的数据通常包含时间属性，以反映数据随时间的变化。 4. OLAP（在线分析处理）与OLTP（在线事务处理）： OLAP专注于对大量历史数据进行多维度分析，适合复杂查询和分析，而OLTP则关注日常业务操作，如插入、删除、更新和查询，确保快速处理事务。 5. 维度与度量： 维度是数据分析中的关键概念，代表观察数据的角度，如时间、地点等属性。度量则是基于数据计算出的数值，如总销售额、用户数量等，用于衡量业务性能。在SQL查询中，`GROUP BY`子句中的字段通常是维度，而聚合函数（如`SUM()`）计算的结果为度量。 举例说明： 考虑一个数据集，包含年份、商场名、类别、物品和总销售额等字段。一个SQL查询可能如下所示： ```sql SELECT category, SUM(sales) FROM dataset GROUP BY category; ``` 在这个例子中，“类别”是维度，`SUM(sales)`是度量。这将显示不同商品类别的总销售额，帮助分析各类别的销售表现。 6. Kylin与Hive的关系： 在大数据领域，Hive通常作为数据仓库的首选工具。Kylin构建于Hadoop之上，与Hive紧密集成，提供预计算和立方体构建功能，以实现快速的OLAP查询。通过预先计算并存储汇总数据，Kylin能够在大数据量下提供高效的分析性能。 通过深入学习这些概念，读者可以掌握如何利用Kylin进行大数据分析，并提升在大规模数据集上的查询效率。这对于企业实施数据驱动决策和构建高效BI系统至关重要。