Apache Kylin：大数据实时分析解决方案

"Apache Kylin 权威指南" Apache Kylin 是一个开源的分布式分析引擎，设计用于提供亚秒级的查询性能在大规模的数据集上，它主要被应用于在线分析处理（OLAP）场景。这本书是Apache Kylin核心团队编著的权威指南，适合初学者快速入门OLAP和学习如何使用Kylin。 Apache Kylin的诞生是为了应对大数据时代下的快速数据分析需求。其主要任务是解决大数据分析中的延迟问题，提供高效、低延迟的查询服务。Kylin通过预计算和存储数据立方体（Cube）来实现这一目标。数据立方体由多个维度和度量组成，其中维度是分析的类别，如时间、地区等，而度量是需要计算的数值，如销售额、用户数等。在Kylin中，Cube是基于维度和度量的预计算数据集，Cuboid则是Cube的子集，由特定维度组合形成。 Kylin的技术架构包括几个关键组件，如元数据存储、构建引擎、查询引擎和RESTful API。它提供标准的SQL接口，使得用户可以通过常见的BI工具进行交互式查询，同时支持超大数据集，即使数据量巨大也能保持亚秒级的响应速度。此外，Kylin具备良好的可伸缩性和高吞吐率，可以适应不断增长的数据量和并发查询需求。Kylin还能够无缝集成各种BI和可视化工具，便于数据分析和展示。 书中详细介绍了如何快速入门使用Kylin。首先，你需要理解数据仓库、OLAP和BI的基础概念，以及维度、度量、事实表和维度表的关系。在Hive中准备数据是开始构建Cube的第一步，这包括设计星形模型、创建维度表、进行分区，并考虑维度的基数。接着，你可以通过导入Hive表定义来设计数据模型，创建Cube，并选择全量或增量方式进行构建。Kylin提供了丰富的查询功能，用户可以使用SQL进行查询，并且书中有专门的SQL参考章节。 增量构建是Kylin的一个重要特性，它允许只对新产生的或已更新的数据进行处理，从而节省计算资源并提高效率。设计增量Cube需要满足特定的前提条件，创建后可以通过WebGUI或REST API触发构建过程。管理Cube的碎片，如合并Segment和设置保留策略，对于保持系统性能和数据一致性至关重要。 《Apache Kylin 权威指南》全面涵盖了Apache Kylin的基本概念、工作原理、技术实现和实践操作，是学习和掌握Kylin的宝贵资料。无论你是初次接触OLAP还是希望优化现有数据分析平台，这本书都能提供详尽的指导和帮助。