Kylin构建Cube算法Kylin中Cube的思想是用空间换时间， 通过预先的计算，把索引及结果存储起来，以换取查询时候的高性能。...在Kylin v1.5以前，Kylin中的Cube只有一种算法：layered cubing，也称逐层算法，它是逐层由底向上，把所有组合算完的过程。...Kylin v1.5以后，推出Fast Cubing，也称快速数据立方算法，是一个新的Cube算法。...在极端情况下（如数据量很大同时维度很多），任务可能会由于超时等原因失败。三、算法选择用户无需担心使用什么算法构建cube，Kylin会自动选择合适的算法。...Kylin在计算Cube之前对数据进行采样，在“fact distinct”步，利用HyperLogLog模拟去重，估算每种组合有多少不同的key，从而计算出每个Mapper输出的数据大小，以及所有Mapper
2015中国大数据技术大会第三天的大数据分析及生态系统分论坛中，来自Hortonworks、IBM、京东、百度、eBay、银联智惠和南京大学的七位专家介绍了大数据分析及生态系统的进展。...京东集团云平台数据首席架构师杜宇甫：构建大数据生态环境 京东集团云平台数据首席架构师杜宇甫分享的题目是“构建大数据生态环境”。本次分享只要是从宏观上面构建一个大数据生态。...今天各个企业都很注重大数据，对于大数据积攒到今天，其实不是一蹴而就的，而是有一个漫长的累积过程。数据从最开始到最后，自古以来就数据产生的，由小数据到大数据的积攒，到目前为止经历五次大的信息革命。 ?...数据安全、数据隐私、数据产权是大数据产业链三大基础。商业智能是指通过对数据的收集、管理、分析以及转化，使数据成为可用的信息，从而获得必要的洞察力和决策力，更好地辅助决策和指导行动。...南京大学计算机系PASA大数据实验室教授黄宜华：Octopus(大章鱼）:基于R语言的跨平台大数据机器学习与数据分析系统 ? 黄宜华认为大数据+机器学习是驱动全球互联网企业的核心。
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大模型是具有数十亿甚至上百亿参数的深度神经网络模型，是“大数据+大算力+强算法”结合的产物，是凝聚了大数据内在精华的“知识库”。...龙卷风中心：数据安全与隐私保护不可忽视 在大模型的龙卷风席卷全球之时，这场风暴的中心也有一些冷静的声音：基于海量数据的大模型更应该在安全合规与伦理等方面保持谨慎。...联邦学习与大模型结合：构建安全合规的数据生态大陆 联邦学习作为一种分布式机器学习新范式，其“数据不动模型动，数据可用不可见”的特点使得各参与方可以在保护各自数据安全与用户隐私的前提下，进行AI协作，打破数据孤岛...在合法合规的前提下，让散落于各行业、各机构的不同规模的大模型得以交流与融合，共同构建覆盖各行业各领域的数据与模型生态，打破垄断，进一步提升大模型的规模、质量和通用性。...希望更多行业专家与机构能够共同参与，合力打造下一代更加通用强大和负责任的AI，构建安全合规的数据生态大陆。
特点 标准SQL借口 支持超大数据及 亚秒级相应 可伸缩性和高吞吐率 BI工具集成 2. zepplin 二....Kylin架构 数据源: hadoop ,hive,kafka,rdbms 数据存储:hbase(olap,cube) 计算框架: kylin rest server(rest服务层) query...engine(查询引擎层) routing(路由层) metadata(元数据) cube build engine (cube构建引擎 ) 2....Cube构建流程 中间表构建 中间表数据均匀分配到不同文件 创建维度字典表 构建cube Hbase K-V替换 将cube data转成HFile格式并导入Hbase 3....Zeepplin 直接查询SQL并且声称报表 hbase,kylin webui:8080 8. 安装部署 webui:7070 三. 其他
Kylin构建的Cube数据不会随着用户原始数据的更新而自动进行增量更新，需要用户主动进行维护。会存在原始数据与通过Cube计算的结果不一致，可以理解当前的Cube数据只是原始数据某一个时刻的镜像。...构建详细流程一般情况下，用户会基于维度建模的方法论创建Cube，一张事实表和多张维度表，所以Kylin的第一步是需要进行打平表的，即通过JOIN生成一张大宽表。...大宽表包含的列只有用户选取用来构建Cube的列，Measures中使用到的列也算在里面。...Cube查询在我们费力将Cube数据构建好之后，我们就可以使用Sql进行查询；当然不需要直接去查询Cube数据，我们可以还是写查询原始表数据的Sql，Kylin会将Sql改写优化命中Cube的部分Cuboid...确认需要继续解析SQL，则创建Calcite的connection，元数据使用Kylin数据库中存储的元数据，为用户主动关联导入的。
概述 本文首先会简单介绍Kylin的安装配置，然后介绍启用Kerberos的CDH集群中如何部署及使用Kylin。...Apache Kylin™是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop/Spark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，最初由eBay Inc. 开发并贡献至开源社区。...2.3 Kylin配置 编辑/usr/local/kylin/conf/kylin.properites文件，新增以下配置： Kylin2.0+版本配置的名称有变化，具体参考：https://github.com...-bin/lib/kylin-job-2.0.0.jar kylin.coprocessor.local.jar=/usr/local/apache-kylin-2.0.0-bin/lib/kylin-coprocessor...klin.keytab kylin@HWINFO.COM 将kylin.keytab复制到每个kylin节点上。
五年来，Kylin 已经成为了大数据版图中一个不可或缺的角色，帮助了全球上千家企业进行高效的大数据分析。 经过五年的发展，如今回头看，我们发现 Kylin 已经不仅仅是一个 OLAP 分析引擎。...从这些用户案例可以看出，社区用户们不仅仅把 Kylin 当作功能单一的引擎使用，而是使用 Kylin 来替换传统分析型数据仓库的工作。下面我们就来看一下什么是数据仓库吧。...Kylin会按照时间来分区加载数据，构建 Cube，然后保存为片段(也称分区)；对于维度表，Kylin 每次会生成快照。这些数据在分析过程中是稳定的，不会随意改变。...从这里可以看出，Kylin 的实现，与数据仓库的关键特性不谋而合。事实上，当初设计 Kylin 的时候，团队也是受了数据仓库概念非常大的影响。 ?...在开源大数据技术中，Kylin 是独一无二的，融合了传统数据仓库的经典理论和大数据的前沿技术；它设计优雅，架构可扩展可插拔，能够适应从 GB 到 PB 甚至 EB 规模的数据。 ?
今天的大数据开发分享，我们就主要来讲讲OLAP分析引擎Apache Kylin入门。...Apache Kylin简介 Apache Kylin的特殊之处，在于采用“预计算”的模式，用户只需要提前定义好查询维度，Kylin将帮助我们进行计算，并将结果存储到HBase中，为海量数据的查询和分析提供亚秒级返回...在传统BI领域中，数据仓库的数据存储在Oracle、MySQL等数据库中，而在大数据领域中最常用的数据仓库就是Apache Hive，Hive也是Apache Kylin默认的数据源。...Cuboid特指Apache Kylin中在某一种维度组合下所计算的数据。Cube Segment指针对源数据中的某一片段计算出来的Cube数据。...关于大数据开发，OLAP分析引擎Apache Kylin入门，以上就为大家做了简单的介绍了。在OLAP分析引擎领域，Apache Kylin值得一学，有时间可以多多去深入一下。
4， PURGE 清除多维数据集实例下的分段。 这只会更新元数据，不会从HBase删除多维数据集数据。...他们是Apache Kylin的基本知识，这也将有助于理解数据仓库，商业智能等分析方面的这些关注，术语，知识，理论和其他知识。...数据仓库(Data Warehouse) 数据仓库（DW或DWH）也称为企业数据仓库（EDW），是一个用于报告和数据分析的系统 商业智能(Business Intelligence) 商业智能（BI）是将原始数据转化为有意义且有用的信息以用于业务分析的一套技术和工具...在Kylin的quick start中给出sample cube（kylin_sales_cube）——其Fact Table为购买记录，lookup table有两个：用于对购买日期PART_DT、商品的...在kylin_sales_cube的事实表的LSTG_FORMAT_NAME被单独抽出来做一个dimension，可与其他维度组合分析数据。
查询数据，Apache Kylin支持这三种方式 坚持原创，写好每一篇文章 我们都知道，Apache Kylin的数据来源除了从Hive这些软件导入之外，还支持Rest API，JDBC、OJBC...Rest请求 传统的数据库在查询的时候查询结果是以列表的形式展示，而Apache Kylin支持的查询结果的形式可以以折线图、柱状图和饼状图等多种形式展示。...JDBC JDBC想必大家肯定都知道，我们最初学习软件开发的时候就是通过jdbc来连接数据库，与连接MySQL不同的是，jar包需要连接Apache Kylin的JDBC jar包，然后创建连接jdbc...:kylin://ip地址:端口/kylin项目名，地址和MySQL连接地址也差不多，创建完连接后执行sql语句，然后返回结果集，整体就是jdbc连接数据库的那一套，只不过现在换成了Apache Kylin...，Kylin支持ODBC连接，我们的数据导入可以通过Excel来进行。
A1 数据模型 1.1 星型模型 star schema 定义： 星型模型就是一张事实表，以及零个或多个维度表；事实表与维度表通过主键外键相关联，维度表之间没有关联，就像很多星星围绕在一个恒星周围，故取名为星形模型...优点 大数据用的多，查询快效率高 ?...1.3 对比 星型模型 雪花模型 数据总量 多 少 冗余度 高 低 可阅读性 相对容易 相对差 表的个数 少 多 查询效率 快 慢 可拓展性 差 好 规范化 差 好 1.4 相关 维度表和事实表
从官方我们可以看到对kylin的介绍：Apache Kylin™是一个开源的、分布式的分析型数据仓库，提供Hadoop/Spark 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，最初由...有的人觉得，Hadoop生态还是可以的，我先聚合一把，你查的时候直接拿聚合后的数据，也是很快的......从上图也可以看到kylin是完全依赖Hadoop生态的，那kylin是怎么实现提速的呢？...） kylin会把数据存放在 HBase上，你可以通过 JDBC/ RESTful的方式来查询数据 使用kylin 在官网上也列出比较常见的QA，大家可以看看：http://kylin.apache.org...但在新的kylin版本中已经支持realtime_olap了，kylin存储了实时的数据再加上HBase的数据merge后返回就实现了realtime image.png 最后 这篇文章对kylin做了个简单的入门
而实现模块化将会有相当大的技术障碍和延迟。链上数据的急剧增加也将推动状态到期以减轻状态膨胀的需求，甚至可能导致以太坊的点对点结构发生变化。...Blob 交易为 CallData（Rollups 所依赖的）引入了一种新的数据格式，它包含大量额外的数据，这些数据不会被 EVM 执行访问，而只能为 Commitments 访问。...因此，部署一个完全模块化的区块链基础设施堆栈，包括一个通用的 L2 以及可定制的 L3，将标志着单体应用链生态系统时代的结束，以及去中心化应用开发新时代的开始。...像 Cosmos 这样的应用链生态系统将在 2023 年继续获得牵引力。然而，随着 L3 最终在 2023 年部署，我们将看到应用链叙事从单体链生态系统转变为模块化生态系统。...币圈波动大，投资需理性。欢迎关注笔者，在留言区分享您的观点！
、合作伙伴、客户代表针对信创产业发展现状、技术革新方向及生态建设策略等问题进行了深入探讨。...图片与会代表一致认为，信创的本质是发展国家信息技术产业，构建中国IT产业完整的产业链、产业生态和核心竞争力，信创生态体系建设是信创发展的强需求，也是信创成功的关键。...AntDB数据库、超云等我国信创产业的创新代表，有责任和义务强化上下游生态合作伙伴关系，不断推动信创产业生态圈的建设、发展。...作为我国信息化产业生态基础软件中的一员，AntDB数据库积极与上下游软硬件进行兼容适配测试，目前已完全适配飞腾、鲲鹏等 CPU架构，支持统信 UOS、华为 openEuler 等操作系统，能够为企业级客户提供稳定完善的数据库支撑...未来，AntDB数据库将以客户需求带动生态建设，用更加开放的姿态与更多生态伙伴一起共识、共建、共成长，构建信创产业的良性循环，助推千行百业行稳致远！
1月8日，2016大数据生态纵览峰会在北京圆满落幕。30多名嘉宾参与分享，20多家企业共同参与，30多家媒体参与报道，1000多名与会者见证了这场盛会。如果你错过了，确实有点遗憾。...所谓大数据，只是一个手段和载体，传统经济最后一切的产业链条未来都要进入大数据的生态。 所以未来所有互联网公司其实都会成为一个大数据公司，它都会成为一个载体。...但是这些数据源本身的应用和发掘还远远没有开始，今天很多嘉宾讲了大数据的应用，从整个数据层面到应用到它具体的工具，大家都在做探索。未来我们把所有的这些点连成面，连成我们现在的空间，那就形成未来的生态。...简单介绍一下数据驱动增长的未来五大趋势： 第一，未来的数据分析要求更高，数据分析的数据的力度会更加细腻，用户行为数据愈加重要。 第二个趋势是实时和全量。...第三大趋势，数据分析能力应该成为企业员工必备。 第四大趋势，自助式工具会大规模使用，而且像大数据的技术还有数据分析师的鸿沟在渐渐被填平。 第五个趋势是数据分析平台的云端化。
我们前一阵子参加了在旧金山举办的Dato数据科学峰会。来自业界和学界的千余名数据科学研究人员在大会上对数据科学、机器学习和预测应用方面的最新发展进行了交流和探讨。...它显示了Dato对支持开源Python数据生态圈的诚意。在此之前有一种认识就是Dato提供的免费版本只是将数据科学家捆绑在自家的平台最终还是得收费，因为Dato确实有自己的商业产品。...它可以处理非常大的数据集而且速度很快也能嵌入在网页当中。想要快速方便地创建互动图表和数据应用的话这个库非常有用。 Bokeh对处理大型数据集时的性能问题着墨颇多。...现在Python生态圈中有很多库看起来功能都差不多比如说Blaze、Dask和Numba，但其实应该用在数据处理的不同层面上，做一个类比的话Blaze就相当于数据库中的查询优化器，而Dask则相当于执行查询的引擎...它试图解决的就是数据集规模的问题，但对用户提供的确是单机上Python的体验，而且能够与现有的Python数据生态圈(Pandas、Scikit-learn、Numpy)进行集成。
kylin组件介绍 核心组件：Kylin的OLAP引擎框架包括元数据引擎、查询引擎、作业引擎、存储引擎以及用来处理客户端请求的REST服务器 元数据管理工具（Metadata Manager）: Kylin...元数据管理工具是一大关键性组件，用于对保存在Kylin当中的所有元数据进行管理，其中包括最为重要的cube元数据。...存储引擎使用的是HBase——这是目前Hadoop生态系统当中最理想的键-值系统使用方案。...kylin的特性和生态圈 - 可扩展超快OLAP引擎: Kylin是为减少在Hadoop上百亿规模数据查询延迟而设计 - Hadoop ANSI SQL 接口: Kylin为Hadoop提供标准SQL...生态圈 Kylin 核心: Kylin OLAP引擎基础框架，包括元数据（Metadata）引擎，查询引擎，Job引擎及存储引擎等，同时包括REST服务器以响应客户端请求 扩展: 支持额外功能和特性的插件
Kylin的构建正是以这套理论为基础，而且在对大规模数据进行处理时充分发挥了Hadoop生态系统的强大能力: 从Hive当中读取数据（这些数据被保存在HDFS之上） 运行Map Reduce任务以实现预计算...元数据管理工具（Metadata Manager）: Kylin是一款元数据驱动型应用程序。...元数据管理工具是一大关键性组件，用于对保存在Kylin当中的所有元数据进行管理，其中包括最为重要的cube元数据。其它全部组件的正常运作都需以元数据管理工具为基础。...存储引擎使用的是HBase——这是目前Hadoop生态系统当中最理想的键-值系统使用方案。Kylin还能够通过扩展实现对其它键-值系统的支持，例如Redis。...为了以Kylin为核心发展出更为强大的生态系统，我们目前正提议将Kylin转化为Apache孵化器项目。
Kylin的构建正是以这套理论为基础，而且在对大规模数据进行处理时充分发挥了Hadoop生态系统的强大能力: 从Hive当中读取数据（这些数据被保存在HDFS之上） 2....•元数据管理工具（Metadata Manager）: Kylin是一款元数据驱动型应用程序。...元数据管理工具是一大关键性组件，用于对保存在Kylin当中的所有元数据进行管理，其中包括最为重要的cube元数据。其它全部组件的正常运作都需以元数据管理工具为基础。...存储引擎使用的是HBase——这是目前Hadoop生态系统当中最理想的键-值系统使用方案。Kylin还能够通过扩展实现对其它键-值系统的支持，例如Redis。...为了以Kylin为核心发展出更为强大的生态系统，我们目前正提议将Kylin转化为Apache孵化器项目。
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