本文转载自bigdata029，从apachekylin公众号系列文章整理。 随着维度数目的增加，Cuboid 的数量会爆炸式地增长。为了缓解 Cube 的构建压力，Apache Kylin 引入了一系列的高级设置，帮助用户筛选出真正需要的 Cuboid。这些高级设置包括聚合组（Aggregation Group）、联合维度（Joint Dimension）、层级维度（Hierachy Dimension）和必要维度（Mandatory Dimension）等。” 众所周知，Apache Kylin 的主要
上一篇博文我们已经介绍过，在没有采取任何优化措施的情况下，Kylin会对每一种维度的组合进行预计算，每种维度的组合的预计算结果被称为Cuboid。假设有4个维度，我们最终会有24 =16个Cuboid需要计算。 但在现实情况中，用户的维度数量一般远远大于4个。假设用户有10 个维度，那么没有经过任何优化的Cube就会存在210 =1024个Cuboid；而如果用户有20个维度，那么Cube中总共会存在220 =1048576个Cuboid。虽然每个Cuboid的大小存在很大的差异，但是单单想到Cuboid的数量就足以让人想象到这样的Cube对构建引擎、存储引擎来说压力有多么巨大。因此，在构建维度数量较多的Cube时，尤其要注意Cube的剪枝优化（即减少Cuboid的生成）。
用户删除静态聚合端口时，系统会自动删除对应的聚合组，且该聚合组中的所有成员端口将全部离开该聚合组。
前面说过，cube时所有维度的组合，当我们有10个维度时，那么就会计算2^10 也就是1024个cuboid，但是当我们真正查询的时候，可能只会用到100个，如果不做优化的话
2015年12月8日，Apache Kylin 从 Apache 孵化器项目毕业，正式升级为顶级项目，也是第一个由中国团队完整贡献到 Apache 的顶级项目。kylin的诞生，为大数据高效的olap查询提供解决方案，主要由以下特点：
从之前章节的介绍可以知道，在没有采取任何优化措施的情况下，Kylin会对每一种维度的组合进行预计算，每种维度的组合的预计算结果被称为Cuboid。假设有4个维度，我们最终会有24 =16个Cuboid需要计算。
Apache Kylin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，是一种典型的“空间换时间”的解决方案。
近几年，Apache Kylin作为一个高速的开源分布式大数据查询引擎正在迅速崛起。它充分发挥Hadoop、Spark、HBase等技术的优势，通过对超大规模数据集进行预计算，实现秒级甚至亚秒级的查询响应时间，同时提供标准SQL接口。目前，Apache Kylin已在全球范围得到了广泛应用，如百度、美团、今日头条、eBay等，支撑着单个业务上万亿规模的数据查询业务。在超高性能的背后，Cube是至关重要的核心。一个优化得当的Cube既能满足高速查询的需要，又能节省集群资源。本文将从多个方面入手，介绍如何通过优
现今，大数据行业发展得如火如荼，新技术层出不穷，整个生态欣欣向荣。作为大数据领域最重要的技术的 Apache Hadoop 最初致力于简单的分布式存储，然后在此基础之上实现大规模并行计算，到如今在实时分析、多维分析、交互式分析、机器学习甚至人工智能等方面有了长足的发展。
祝大家圣诞节快乐！有事没事别出门，外面太！挤！了！ 此文是《.NET：框架设计原则、规范》的读书笔记，本文内容较多，共分九章，今天推送最后一章。 1. 什么是好的框架 2. 框架设计原则 3. 命名规范 4. 类型设计规范 5. 成员设计规范 6. 扩展性设计 7. 异常 8. 使用规范 9. 设计模式 一、设计模式 1. 聚合组件 Aggregate Component: 把多个底层类型集中到一个高层类型中，以此来支持常用场景。例如E-mail组件、System.Net.WebClient、System.
Apache Kylin(麒麟)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。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
由于工作需要，前段时间对kylin简单入了个门，现在来写写笔记（我的文字或许能帮助到你入门kylin，至少看完这篇应该能知道kylin是干什么的）。
除了以上的聚合类型外，Elasticsearch 还支持嵌套聚合，可以将多个聚合组合在一起使用，实现更为复杂的数据分析。
多维分析是数据仓库系统下游常见的基础应用，底层数据是包含多种粒度汇总结果的Cube，用于提供上卷，下钻等操作的数据支持。创建Cube的工具有很多，本文重点介绍在多维汇总场景下，由传统开发模式替换为HiveCube开发模式过程中碰到的问题以及处理经验，主要包括以下方面的内容：
写在前面： 博主是一名软件工程系大数据应用开发专业大二的学生，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一
组合模式是一种结构型设计模式，它允许你将对象组合成树形结构来表示“部分-整体”的层次结构。组合模式使得用户对单个对象和组合对象的使用具有一致性，因为它们都具有相同的接口。
文章介绍了面向对象的基础知识，对象，类，抽象，接口等基本概念，面向对象的三大特征以及UML类图的基础知识，作为后续文章的基础。
使用LACP（Link Aggregation Control Protocol 链路聚合控制协议） 基于IEEE802.3ad的协议来动态协商链路信息，交互聚合组内成员端口状态
本文的知识，你可以作为一个了解，如果你对DCI和Qi4j框架的初心感兴趣可以继续。
以太网链路聚合Eth-Trunk简称链路聚合，它通过将多条以太网物理链路捆绑在一起成为一条逻辑链路，从而实现增加链路带宽的目的。同时，这些捆绑在一起的链路通过相互间的动态备份，可以有效地提高链路的可靠性。
组合模式（Composite Pattern）是一种结构型设计模式，它允许你将对象组合成树形结构以表示“部分-整体”的层次结构。组合模式使得客户端对单个对象和复合对象的使用具有一致性。在实际项目中，组合模式常用于构建复杂的嵌套结构，如文件目录、组织结构等。
以太网链路聚合，也被称为端口聚合、链路捆绑、以太通道和多链路聚合，是一种用于将多个以太网连接并行使用，提高通信速度和冗余的方法。链路聚合可以将多个物理链路组合成一个逻辑链路，提供更高的带宽和更高的可用性。
190. 在S3610 交换机上创建包含有端口Ethernet1/0/1，ID 为2 的聚合端口，其正确命令是_____。B
微服务架构变得越来越流行了。它是模块化的一种方法。它把一整块应用拆分成一个个服务。它让团队在开发大型复杂的应用时更快地交付出高质量的软件。团队成员们可以轻松地接受到新技术，因为他们可以使用最新且推荐的技术栈来实现各自的服务。微服务架构也通过让每个服务都被部署在最佳状态的硬件上而改善了应用的扩展性。 但微服务不是万能的。特别是在 领域模型、事务以及查询这几个地方，似乎总是不能适应拆分。或者说这几块也是微服务需要专门处理的地方，相对于过去的单体架构。 在这篇文章中，我会描述一种开发微服务的方法，这个方法可以解
UML是Unified Model Language的缩写，中文是统一建模语言，是由一整套图表组成的标准化建模语言。
Prometheus是一个开源监控系统和时间序列数据库。Prometheus最重要的一个方面是它的多维数据模型以及随附的查询语言。此查询语言允许您对维度数据进行切片和切块，以便以临时方式回答操作问题，在仪表板中显示趋势，或生成有关系统故障的警报。
2、SW1的Ethernet1/0/1和 Ethernet1/0/5分别属于Vlan1 和Vlan2
上一次我们介绍并演示了如果使用 Consul 做为我们微服务的注册中心，来实现服务的注册与发现。那么本次我们讲会演示如何做日志聚合。日志聚合比较常用的有 ELK 等，但是这次我想要介绍的是一款比较小众的日志聚合工具 - Seq 。
在现代网络架构中，MLAG（Multi-Chassis Link Aggregation）、堆叠（Stacking）和LACP（Link Aggregation Control Protocol）是三种重要的技术，它们用于提高网络可用性、性能和可扩展性。本文瑞哥将深入探讨这些技术的原理、应用以及如何配置它们来构建强大的网络基础设施。
提升链路带宽：设备之间存在多条链路时，由于STP的存在，实际只会有一条链路转发流量，设备间链路带宽无法得到提升
LangChain是为大模型应用开发设计的开源框架 LangChain目前提供Python和JavaScript（TypeScript）两种语言的包 LangChain的主攻方向是聚合和模块化
多机箱链路聚合组（MLAG）是一种多设备链路聚合技术，旨在将两台交换机充当一台交换机。通过将来自不同MLAG对等交换机的端口捆绑在一起，形成单个逻辑链路，MLAG提供了增加的链路带宽和额外的冗余。
前面的实例介绍了 SELECT 语句的简单应用，即简单查询。在实际应用中，对一个基本表或视图做简单查询是比较少的，大多情况下都要求对数据表进行筛选、分组或排序，这就需要用到高级查询。
在添加MAC地址表项时，命令中interface参数指定的端口必须属于 vlan参数指定的VLAN，否则将添加失败。
所以设置PVID为所属vlan id, 设置可以互通的vlan为untagged.
很多人认为：“将单体拆分成多少个微服务，是微服务的设计重点。” 真的吗？并非如此！
早在 1993年，关系数据库之父 E.F.Codd[1] 提出了 OLAP 概念，不遗余力指出面向记录的OLTP关系型数据库从根本上不适合查询分析的需求。
---- 还是老样子，无需求，不设计。更好的设计只是为了解决需求而诞生 有这样的一个需求： 需要写一个程序，展示学校院系结构，。并且要在要在一个页面展示出学校院系的组成，一个学校有多少个学院，一个学院
转载自：https://blog.csdn.net/EbowTang/article/details/79964980
Eth-Trunk 是一种捆绑技术，它将多个物理接口捆绑成一个逻辑接口，这个逻辑接口就称为 Eth-Trunk 接口，捆绑在一起的每个物理接口称为成员接口。EthTrunk 只能由以太网链路构成。 系统 LACP 优先级值越小优先级越高，缺省系统LACP 优先级值为32768。
6 使用Kibana理解数据 Kibana4的功能 搜索词高亮显示 Elasticsearch聚合 Kibana4广泛使用Elasticsearch的聚合和子聚合为可视化提供多种聚合功能。主要包含两种
链路聚合定义 将交换机上的多个物理端口捆绑为一个逻辑端口 链路聚合功能 > 增加带宽 避免了STP的计算 交换机之间的流量会自动在聚合组内的所有物理端口上负载分担 > 提高链路可靠性 只要聚合组内还有物理端口存活，链路就不会中断 链路聚合负载分担 负载分担也叫负载均衡 聚合后的链路会基于流自动负载分担 链路聚合的分类[概述] > 动态聚合 双方通过LACP协议进行聚合协商 > 静态聚合 双方不会协商聚合参数 新华三设备链路聚合命令 #注意先配
了解GROUP BY和HAVING子句的工作原理可以帮助写出更加高效的SQL。这里用一个真实例子来说明这一点。
学习设计原则，学习设计模式的基础。在实际开发过程中，并不是一定要求所有代码都遵循设计原则，我们要考虑人力、时间、成本、质量，不是刻意追求完美，要在适当的场景遵循设计原则，体现的是一种平衡取舍，帮助我们设计出更加优雅的代码结构。
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