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发表于2024-12-24

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图书介绍

店铺: 布克专营店
出版社: 人民邮电出版社
ISBN:9787115446916
商品编码:11454692530
包装:平装-胶订
开本:16
出版时间:2017-03-01
页数:159


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图书描述

书名基于Apache Kylin构建大数据分析平台
定价69
ISBN9787302454526
出版社清华大学出版社
作者蒋守壮
编号1201432098
出版日期2017-01-01
印刷日期2017-01-01
版次1
字数4350
页数260

D1—部分ApacheKylin基础部分
D11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
D12章ApacheKylin前奏
2.1事实表和维表
2.2星型模型和雪花型模型
2.2.1星型模型
2.2.2雪花型模型
2.2.3星型模型示例
2.3OLAP
2.3.1OLAP分类
2.3.2OLAP的基本操作
2.4数据立方体-DataCube
D13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
D14章搭建CDH大数据平台
4.1系统环境和安装包
4.1.1系统环境
4.1.2安装包的下载
4.2准备工作:系统环境搭建
4.2.1网络配置-CDH集群所有节点1
4.2.2打通SSH 设置ssh无密码登录-所有节点
4.3正式安装CDH:准备工作
4.4正式安装CDH5:安装配置
4.4.1CDH5的安装配置
4.4.2对Hive、HBase执行简单操作
D15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
D16章单独为Kylin部署HBase集群
D17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
7.3.1搭建Nginx环境
7.3.2配置Nginx实现Kylin的负载均衡
D1二部分ApacheKylin进阶部分
D18章Demo案例实战
8.1SampleCube案例描述
8.2SampleCube案例实战
8.2.1准备数据
8.2.2构建Cube
D19章多维分析的Cube创建实战
9.1Cube模型
9.2创建Cube的流程
9.2 1步骤一:Hive中事实表 以及多张维表的处理
9.2.2步骤二:Kylin中建立项目-Project
9.2.3步骤三:Kylin中建立数据源-DataSource
9.2.4步骤四:Kylin中建立数据模型-Model
9.2.5步骤五:Kylin中建立Cube
9.2.6步骤六:BuildCube
9.2.7步骤七:查询Cube
D110章BuildCube的来龙去脉
10.1流程分析
10.2小结
D1三部分ApacheKylingao级部分
D111章Cube优化
D112章备份Kylin的Metadata
12.1Kylin的元数据
12.2备份元数据
12.3恢复元数据
D113章使用Hive视图
13.1使用Hive视图
13.2使用视图实战
D114章Kylin的垃圾清理
14.1清理元数据
14.2清理存储器数据
D115章JDBC访问方式
D116章通过RESTful访问Kylin
D117章Kylin版本之间升级
17.1从1.5.2升级到*新版本1.5.3
17.2从1.5.1升级到1.5.2版本
17.3从Kylinl.5.2.1升级到Kylin1.5.3实战
17.4补充内容
D118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Kylin
18.4通过PowerBI访问Kylin
18.4.1安装配置PowerBI
18.4.2实战操作
18.5通过Tableau访问Kylin
18.6KylinMondrianSaiku
18.7实战演练:通过Saiku访问Kylin
18.7.1D1一个Schema例子:myproject_pvuv_cube的演示
18.7.2D1二个Schema例子:kylin_sales_cube的演示
18.7.3Saiku使用的一些问题
18.8通过ApacheZepplin访问Kylin
18.9通过Kylin的“Insight”查询
D119章使用StreamingTable构建准实时Cube
D120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
D1四部分ApacheKylin的扩展部分
D121章大数据智能分析平台KAP
21.1大数据智能分析平台KAP概述
21.2KAP的安装部署

蒋守壮 现就职于万达网络科技集团有限公司 资历大数据工程师 大数据实践者。曾任平安科技资历大数据分析师和架构师 CSDN社区专家 知识库特邀编辑。目前专注于Docker、Kubernetes、Mesos、Hadoop、Spark和Kylin等技术领域。

普通大众

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 很初由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。很后还介绍了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。

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