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ApacheKylin权威指南
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第4章 流式构建

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2022-01-24 10:14:12
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  • 前言
  • 第1章 Apache Kylin概述
    • 1.1 背景和历史
    • 1.2 Apache Kylin的使命
      • 1.2.1 为什么要使用Apache Kylin
      • 1.2.2 Apache Kylin怎样解决关键问题
    • 1.3 Apache Kylin的工作原理
      • 1.3.1 维度和度量简介
      • 1.3.2 Cube和Cuboid
      • 1.3.3 工作原理
    • 1.4 Apache Kylin的技术架构
    • 1.5 Apache Kylin的主要特点
      • 1.5.2 支持超大数据集
      • 1.5.3 亚秒级响应
      • 1.5.4 可伸缩性和高吞吐率
      • 1.5.5 BI及可视化工具集成
    • 1.6 与其他开源产品比较
    • 1.7 小结
  • 第2章 快速入门
    • 2.1 核心概念
      • 2.1.2 维度和度量
      • 2.1.3 事实表和维度表
      • 2.1.4 Cube、Cuboid和Cube Segment
    • 2.2 在Hive中准备数据
      • 2.2.1 星形模型
      • 2.2.2 维度表的设计
      • 2.2.3 Hive表分区
      • 2.2.4 了解维度的基数
      • 2.2.5 Sample Data
    • 2.3 设计Cube
      • 2.3.2 创建数据模型
      • 2.3.3 创建Cube
    • 2.4 构建Cube
      • 2.4.1 全量构建和增量构建
      • 2.4.2 历史数据刷新
      • 2.4.3 合并
    • 2.5 查询Cube
    • 2.6 SQL参考
    • 2.7 小结
  • 第3章 增量构建
    • 3.1 为什么要增量构建
    • 3.2 设计增量Cube
      • 3.2.2 增量Cube的创建
    • 3.3 触发增量构建
      • 3.3.2 构建相关的Rest API
    • 3.4 管理Cube碎片
      • 3.4.1 合并Segment
      • 3.4.2 自动合并
      • 3.4.3 保留Segment
      • 3.4.4 数据持续更新
    • 3.5 小结
  • 第4章 流式构建
    • 4.1 为什么要流式构建
    • 4.2 准备流式数据
      • 4.2.2 消息队列
      • 4.2.3 创建Schema
    • 4.3 设计流式Cube
      • 4.3.2 创建Cube
    • 4.4 流式构建原理
    • 4.5 触发流式构建
      • 4.5.2 自动化多次触发
      • 4.5.3 出错处理
    • 4.6 小结
  • 第5章 查询和可视化
    • 5.1 Web GUI
      • 5.1.1 查询
      • 5.1.2 显示结果
    • 5.2 Rest API
      • 5.2.2 查询请求参数
      • 5.2.3 查询返回结果
    • 5.3 ODBC
    • 5.4 JDBC
      • 5.4.1 获得驱动包
      • 5.4.3 URL格式
      • 5.4.4 获取元数据信息
    • 5.5 通过Tableau访问Kylin
      • 5.5.1 连接Kylin数据源
      • 5.5.2 设计数据模型
      • 5.5.3 通过Live方式连接
      • 5.5.4 自定义SQL
      • 5.5.5 可视化
      • 5.5.6 发布到Tableau Server
    • 5.6 Zeppelin集成
      • 5.6.1 Zeppelin架构简介
      • 5.6.2 KylinInterpreter的工作原理
      • 5.6.3 如何使用Zeppelin访问Kylin
    • 5.7 小结
  • 第6章 Cube优化
    • 6.1 Cuboid剪枝优化
      • 6.1.2 检查Cuboid数量
      • 6.1.3 检查Cube大小
      • 6.1.4 空间与时间的平衡
    • 6.2 剪枝优化的工具
      • 6.2.2 使用聚合组
    • 6.3 并发粒度优化
    • 6.4 Rowkeys优化
      • 6.4.1 编码
      • 6.4.2 按维度分片
      • 6.4.3 调整Rowkeys顺序
    • 6.5 其他优化
      • 6.5.2 及时清理无用的Segment
    • 6.6 小结
  • 第7章 应用案例分析
    • 7.1 基本多维分析
      • 7.1.1 数据集
      • 7.1.2 数据导入
      • 7.1.3 创建数据模型
      • 7.1.4 创建Cube
      • 7.1.5 构建Cube
      • 7.1.6 SQL查询
    • 7.2 流式分析
      • 7.2.1 Kafka数据源
      • 7.2.2 创建数据表
      • 7.2.3 创建数据模型
      • 7.2.4 创建Cube
      • 7.2.5 构建Cube
      • 7.2.6 SQL查询
    • 7.3 小结
  • 第8章 扩展Apache Kylin
    • 8.1 可扩展式架构
      • 8.1.1 工作原理
      • 8.1.2 三大主要接口
    • 8.2 计算引擎扩展
      • 8.2.1 EngineFactory
      • 8.2.2 MRBatchCubingEngine2
      • 8.2.3 BatchCubingJobBuilder2
      • 8.2.4 IMRInput
      • 8.2.5 IMROutput2
    • 8.3 数据源扩展
    • 8.4 存储扩展
    • 8.5 聚合类型扩展
      • 8.5.1 聚合的JSON定义
      • 8.5.2 聚合类型工厂
      • 8.5.3 聚合类型的实现
    • 8.6 维度编码扩展
      • 8.6.1 维度编码的JSON定义
      • 8.6.2 维度编码工厂
      • 8.6.3 维度编码的实现
    • 8.7 小结
  • 第9章 Apache Kylin的企业级功能
    • 9.1 身份验证
      • 9.1.1 自定义验证
      • 9.1.2 LDAP验证
      • 9.1.3 单点登录
    • 9.2 授权
    • 9.3 小结
  • 第10章 运维管理
    • 10.1 安装和配置
      • 10.1.1 必备条件
      • 10.1.2 快速启动Apache Kylin
      • 10.1.3 配置Apache Kylin
      • 10.1.4 企业部署
    • 10.2 监控和诊断
      • 10.2.1 日志
      • 10.2.2 任务报警
      • 10.2.3 诊断工具
    • 10.3 日常维护
      • 10.3.1 基本运维
      • 10.3.2 元数据备份
      • 10.3.3 元数据恢复
      • 10.3.4 系统升级
      • 10.3.5 垃圾清理
    • 10.4 常见问题和修复
    • 10.5 获得社区帮助
      • 10.5.1 邮件列表
      • 10.5.2 JIRA
    • 10.6 小结
  • 第11章 参与开源
    • 11.1 Apache Kylin的开源历程
    • 11.2 为什么参与开源
    • 11.3 Apache开源社区简介
      • 11.3.2 组织构成与运作模式
      • 11.3.3 项目角色
      • 11.3.4 孵化项目及顶级项目
    • 11.4 如何贡献到开源社区
      • 11.4.2 如何贡献
    • 11.5 礼仪与文化
    • 11.6 如何参与Apache Kylin
    • 11.7 小结
  • 第12章 Apache Kylin的未来
    • 12.2 拥抱Spark技术栈
    • 12.3 更快的存储和查询
    • 12.4 前端展现及与BI工具的整合
    • 12.5 高级OLAP函数
    • 12.6 展望
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