發表於2024-08-26
書名 | 基於Apache Kylin構建大數據分析平颱 |
定價 | 69 |
ISBN | 9787302454526 |
齣版社 | 清華大學齣版社 |
作者 | 蔣守壯 |
編號 | 1201432098 |
齣版日期 | 2017-01-01 |
印刷日期 | 2017-01-01 |
版次 | 1 |
字數 | 4350 |
頁數 | 260 |
D1—部分ApacheKylin基礎部分 D11章ApacheKylin前世今生 1.1ApacheKylin的背景 1.2ApacheKylin的應用場景 1.3ApacheKylin的發展曆程 D12章ApacheKylin前奏 2.1事實錶和維錶 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分類 2.3.2OLAP的基本操作 2.4數據立方體-DataCube D13章ApacheKylin工作原理和體係架構 3.1Kylin工作原理 3.2Kylin體係架構 3.3Kylin中的核心部分:Cube構建 3.4Kylin的SQL查詢 3.5Kylin的特性和生態圈 D14章搭建CDH大數據平颱 4.1係統環境和安裝包 4.1.1係統環境 4.1.2安裝包的下載 4.2準備工作:係統環境搭建 4.2.1網絡配置-CDH集群所有節點1 4.2.2打通SSH 設置ssh無密碼登錄-所有節點 4.3正式安裝CDH:準備工作 4.4正式安裝CDH5:安裝配置 4.4.1CDH5的安裝配置 4.4.2對Hive、HBase執行簡單操作 D15章使用Kylin構建企業大數據分析平颱的4種部署方式 5.1Kylin部署的架構 5.2Kylin的四種典型部署方式 D16章單獨為Kylin部署HBase集群 D17章部署Kylin集群環境 7.1部署Kylin的先決條件 7.2部署Kylin集群環境 7.3為Kylin集群搭建負載均衡器 7.3.1搭建Nginx環境 7.3.2配置Nginx實現Kylin的負載均衡 D1二部分ApacheKylin進階部分 D18章Demo案例實戰 8.1SampleCube案例描述 8.2SampleCube案例實戰 8.2.1準備數據 8.2.2構建Cube D19章多維分析的Cube創建實戰 9.1Cube模型 9.2創建Cube的流程 9.2 1步驟一:Hive中事實錶 以及多張維錶的處理 9.2.2步驟二:Kylin中建立項目-Project 9.2.3步驟三:Kylin中建立數據源-DataSource 9.2.4步驟四:Kylin中建立數據模型-Model 9.2.5步驟五:Kylin中建立Cube 9.2.6步驟六:BuildCube 9.2.7步驟七:查詢Cube D110章BuildCube的來龍去脈 10.1流程分析 10.2小結 D1三部分ApacheKylingao級部分 D111章Cube優化 D112章備份Kylin的Metadata 12.1Kylin的元數據 12.2備份元數據 12.3恢復元數據 D113章使用Hive視圖 13.1使用Hive視圖 13.2使用視圖實戰 D114章Kylin的垃圾清理 14.1清理元數據 14.2清理存儲器數據 D115章JDBC訪問方式 D116章通過RESTful訪問Kylin D117章Kylin版本之間升級 17.1從1.5.2升級到*新版本1.5.3 17.2從1.5.1升級到1.5.2版本 17.3從Kylinl.5.2.1升級到Kylin1.5.3實戰 17.4補充內容 D118章大數據可視化實踐 18.1可視化工具簡述 18.2安裝KylinODBC驅動 18.3通過Excel訪問Kylin 18.4通過PowerBI訪問Kylin 18.4.1安裝配置PowerBI 18.4.2實戰操作 18.5通過Tableau訪問Kylin 18.6KylinMondrianSaiku 18.7實戰演練:通過Saiku訪問Kylin 18.7.1D1一個Schema例子:myproject_pvuv_cube的演示 18.7.2D1二個Schema例子:kylin_sales_cube的演示 18.7.3Saiku使用的一些問題 18.8通過ApacheZepplin訪問Kylin 18.9通過Kylin的“Insight”查詢 D119章使用StreamingTable構建準實時Cube D120章快速數據立方算法 20.1快速數據立方算法概述 20.2快速數據立方算法優點和缺點 20.3獲取FastCubing算法的優勢 D1四部分ApacheKylin的擴展部分 D121章大數據智能分析平颱KAP 21.1大數據智能分析平颱KAP概述 21.2KAP的安裝部署 |
蔣守壯 現就職於萬達網絡科技集團有限公司 資曆大數據工程師 大數據實踐者。曾任平安科技資曆大數據分析師和架構師 CSDN社區專傢 知識庫特邀編輯。目前專注於Docker、Kubernetes、Mesos、Hadoop、Spark和Kylin等技術領域。 |
普通大眾 |
ApacheKylin是一個開源的分布式分析引擎 提供Hadoop之上的SQL查詢接口及多維分析-OLAP能力以支持超大規模數據 很初由eBay公司開發並貢獻至開源社區。它能在亞秒內查詢巨大的Hive錶。 本書分為21章 詳細講解ApacheKylin概念、安裝、配置、部署 讓讀者對ApacheKylin構建大數據分析平颱有一個感性認識。同時 本書從應用角度 結閤Dome和實例介紹瞭用於多維分析的Cube算法的創建、配置與優化。很後還介紹瞭Kyligence公司發布KAP大數據分析平颱 對讀者有極大的參考價值。 本書適閤大數據技術初學者、大數據分析人員、大數據架構師等 也適閤用於高等院校和培訓學校相關專業師生教學參考。 |
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