Apache Kylin

最新推荐文章于 2024-08-02 20:17:58 发布
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  • Kylin：麒麟

    • Extreme OLAP Engine for Big Data 极速的OLAP引擎
    • 官网：http://kylin.apache.org/
      • OLAP(联机分析处理)：一般针对某些主题的历史数据进行分析，支持管理决策。
    • 概述：
      • Apache Kylin™ is an open source Distributed Analytics Engine designed to provide SQL interface and multi-dimensional analysis (OLAP) on Hadoop/Spark supporting extremely large datasets, original contributed from eBay Inc.
      • Apache Kylin™是由eBay Inc提供的一个开源的分布式分析引擎，旨在为支持极大型数据集的Hadoop / Spark提供SQL接口和多维分析（OLAP）。
    • Cube
      • Cuboid(长方体) = one combination(组合) of dimensions(维度)
      • Cube(立方体) = all combination of dimensions (all cuboids)
      • 用空间换时间(预计算)cube

  • 预知后事如何，且听下回分解

20200603大数据hive学习笔记
weixin_44611305的博客
06-04 390
Hive 1.1 基本概念 英文名称为Data Warehouse，可简写为DW或DWH。数据仓库的目的是构建面向分析的集成化 数据环境，为企业提供决策支持(Decision Support)。 数据仓库是存数据的，企业的各种数据往里面存，主要目的是为了分析有效数据，后续会基 于它产出供分析挖掘的数据，或者数据应用需要的数据，如企业的分析性报告和各类报表 等。 可以理解为: 面向分析的存储系统 。 1.2. 主要特征 数据仓库是面向主题的(Subject-Oriented )、集成的(Integr
深入理解Apache Kylin：从概念到实践
2401_85639015的博客
07-30 2103
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hive主要知识点
Pepsi_zz的博客
02-26 2824
1、数据仓库 数据仓库是一个面向主题的、集成的、随时间变化的、但信息本身相对稳定的数据集合，用于对管理决策过程的支持。 2、数据库和数据仓库 数据库：是一种逻辑概念，用来存放数据的仓库。通过数据库软件来实现。数据库由许多表组成，表是二维的，一张表里面可以有很多字段，数据库的表，在与能够用二维表现多维关系。 数据仓库：是数据库概念的升级。从逻辑上理解，数据库和数据仓库没有区别，都是通过数据库软件实现的存放数据的地方，只不过从数据量来说，数据仓库要比数据库更庞大得多。数据仓库主要用于数据挖掘和数据分析，辅助领导
如何使用命令行检查 KylinOS-Desktop 版本
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05-26 4545
在本指南中，我们将向您展示如何轻松检查系统上的KylinOS-Desktop 版本。有两种主要方法可以实现这一目标。 使用终端 使用图形用户界面 因此，让我们深入了解如何使用上述方法来检查系统上的 KylinOS-Desktop 版本。 1) 使用终端 无论您使用的是什么 KylinOS-Desktop 版本或桌面环境，此方法都有效。 要检查版本，请打开终端并运行以下命令 lsb_release -a 输出 No LSB modules are available. Distribu
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### Apache Kylin安装部署知识点详解 #### 一、Apache Kylin简介 Apache Kylin是一款开源的分布式分析引擎，它能够为Hadoop提供SQL查询接口以及多维分析（OLAP）能力，尤其适用于处理大规模的数据集。Kylin最初由...
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weixin_41859354的博客
07-31 879
搭建和优化Apache Kylin集群需要详细的配置和调优。本文提供了从源码构建到部署以及优化的详细步骤。通过合理的资源配置和优化，可以实现Kylin集群的高效运行，为大数据分析提供强大的支持。
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2020-06-09 入职第一天 第一天入职迟到（不知道公司竟然有班车，出地铁走了二里多的路）！还好领导比较nice，我来的时候他没再，同事给招了一个位置，开启全新的一天！ 至于感悟呢！！！期待比较高，但是实际比较 哈哈哈哈哈哈。。。 开始自我成长模式！ ...
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【顶级EI完美复现】电力系统碳排放流的计算方法【IEEE 14节点】（Matlab代码实现）内容概要：本文介绍了基于IEEE 14节点电力系统的碳排放流计算方法，并提供了Matlab代码实现，属于顶级EI期刊级别的研究成果复现。该方法通过建立电力系统中各节点的碳排放流动模型，结合潮流计算与电源出力特性，量化不同机组和线路的碳排放责任，进而实现对电力系统低碳运行的评估与优化。文中详细阐述了算法原理、数学模型构建及仿真步骤，适用于电力系统低碳化分析与碳足迹追踪研究。; 适合人群：具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事能源系统低碳化研究的专业技术人员，尤其适合致力于高水平论文复现与算法开发的研究者。; 使用场景及目标：①用于电力系统碳排放流的精确建模与可视化分析；②支撑“双碳”背景下电网低碳调度、绿色电力溯源与碳配额分配等应用场景；③为撰写高水平学术论文（如EI/SCI）提供可复现的技术路径与代码基础。; 阅读建议：建议读者结合IEEE 14节点系统标准数据，逐步运行并调试所提供的Matlab代码，深入理解碳流分配逻辑与矩阵运算实现方式，同时可拓展至其他节点系统以验证算法通用性。
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