kylin api+jdbc链接

执行build构建操作,命令行直接运行,可以写成shell脚本

--user 账号:密码

startTime  sagment的开始时间和结束时间,注意需要用utc时区的,比我们要早8个小时,

如果我们要运行 1月2号0点的数据,我们要生成1月2号8点的时间戳。

http://dream1:7070/kylin/api/cubes/${cube的名字}/build

curl --user admin:KYLIN -X PUT -H 'Content-Type: application/json' -d '{"startTime":'1597708800000', "endTime":'1597795200000', "buildType":"BUILD"}'  http://dream1:7070/kylin/api/cubes/first_cube/build

请求构建好的数据JDBC 驱动

基于Apache Kylin认证RESTFUL服务。支持的参数:

  • user : 用户名
  • password : 密码
  • ssl: true或false。 默认为flas;如果为true,所有的服务调用都会使用https。

连接url格式:

jdbc:kylin://<hostname>:<port>/<kylin_project_name>
  • 如果“ssl”为true,“port”应该是Kylin server的HTTPS端口。
  • 如果“port”未被指定,driver会使用默认的端口:HTTP 80,HTTPS 443。
  • 必须指定“kylin_project_name”并且用户需要确保它在Kylin server上存在。

1. 使用Statement查询

Driver driver = (Driver) Class.forName("org.apache.kylin.jdbc.Driver").newInstance();

Properties info = new Properties();
info.put("user", "ADMIN");
info.put("password", "KYLIN");
Connection conn = driver.connect("jdbc:kylin://localhost:7070/kylin_project_name", info);
Statement state = conn.createStatement();
ResultSet resultSet = state.executeQuery("select * from test_table");

while (resultSet.next()) {
    assertEquals("foo", resultSet.getString(1));
    assertEquals("bar", resultSet.getString(2));
    assertEquals("tool", resultSet.getString(3));
}

 

<think>嗯,用户想了解Apache Kylin数据库的使用说明、特性和介绍。首先,我需要整理Kylin的核心信息。记得根据用户提供的引用资料,特别是引用[2]和[4],里面提到Kylin是一个开源的分布式分析引擎,支持OLAP和超大规模数据的亚秒级查询。特性方面,标准SQL接口、支持超大数据集、可伸缩性这些都需要提到。 然后,使用说明部分应该包括安装步骤,引用[2]的安装部分可能有用。另外,用户可能需要知道如何创建项目、构建Cube和执行查询。需要分步骤说明,确保结构清晰。 还要注意用户提到的系统级指令,比如数学表达式要用$...$,但这里可能用不上。不过生成的相关问题需要符合要求,比如性能优化、架构原理等。需要检查引用来源,正确标注引用标识,比如引用[2]、[4]等。 可能需要验证Kylin的最新版本下载地址是否正确,引用[1]中的链接是否有效。另外,用户可能关心实际应用场景,比如BI集成、大数据分析,这些在引用[3]和[4]里有涉及,需要整合进去。 确保回答符合中文要求,避免使用Markdown格式,用自然的分段和列表。最后生成的相关问题要围绕Kylin的特性和使用,帮助用户深入探索。比如优化方法、与Hadoop的集成、Cube构建原理等。</think>### Apache Kylin 数据库介绍 #### 1. **Apache Kylin 核心特性** - **OLAP 多维分析**:支持复杂的多维查询(如聚合、切片、切块),适用于大数据场景[^2]。 - **超大规模数据处理**:通过预计算技术(Cube 模型)实现亚秒级响应,即使面对 TB/PB 级数据[^4]。 - **标准 SQL 接口**:兼容主流 BI 工具(如 Tableau、Power BI),提供无缝集成能力。 - **分布式架构**:基于 Hadoop/Spark 构建,支持横向扩展和高吞吐率。 - **高可扩展性**:支持增量构建 Cube,适应数据动态更新需求[^3]。 #### 2. **使用说明** **步骤 1:安装与部署** - 从官网下载最新版本(如引用[1]提供的链接:http://kylin.apache.org/downloads)。 - 依赖 Hadoop/HDFS、Hive、Zookeeper 等组件,需预先配置环境。 **步骤 2:创建项目与模型** ```sql -- 示例:在 Kylin 中定义数据模型 CREATE TABLE sales (date DATE, product STRING, revenue DOUBLE); CREATE CUBE sales_cube DIMENSIONS (date, product) MEASURES (SUM(revenue)); ``` - 通过 Web 界面或 REST API 配置数据源、维度和度量。 **步骤 3:构建 Cube** - 执行 MapReduce 或 Spark 任务预计算聚合数据,优化查询性能。 **步骤 4:执行查询** ```sql SELECT product, SUM(revenue) FROM sales GROUP BY product ORDER BY SUM(revenue) DESC; ``` - 通过 JDBC/ODBC 连接 BI 工具或直接使用 SQL 查询。 #### 3. **典型应用场景** - **商业智能分析**:为大型企业提供实时销售报表、用户行为分析[^4]。 - **日志分析**:快速聚合日志数据,支持运维监控与故障排查。 - **金融风控**:实时计算交易指标,检测异常模式。
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