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Apache Kylin的快速数据立方体算法——概述
Apache Kylin(麒麟)是由eBay贡献给开源社区的大数据分析引擎,支持在超大数据集上进行秒级别的SQL及OLAP查询,目前是Apache基金会的孵化项目[1]。本文是一系列介绍快速数据立方体计算(Fast Cubing)的第一篇,将从概念上介绍新算法与旧算法的区别以及分析它的优劣。该算法目前正在内部进行测试和改进,将在Apache Kylin 后续版本中发布。源代码已经公开在Kylin的转载 2017-05-03 18:03:44 · 1963 阅读 · 0 评论 -
Cube和Kylin创建Cube的过程
转载:http://www.aboutyun.com/thread-20757-1-1.html简介 Kylin作为一个OLAP引擎,需要Cube模型支撑,在我们的工作过程中,在和用户以及相关的开发人员、测试、产品等介绍Kylin的过程中,他们总是会对Cube的模型有一些疑惑,作为经常接触这个概念的我来说这是再明了不过的了,而他们还是会在我讲解多次之后表示还在云里雾里转载 2017-05-03 18:05:03 · 2385 阅读 · 0 评论 -
Apache Kylin优化之—Cube的高级设置
转载:http://bigdata.51cto.com/art/201705/538648.htm根据本系列的原理介绍,在Kylin的高级设置中,用户可以根据查询需求对Cube构建预计算的结果进行优化(剪枝),从而减少占用的存储空间。 而优化得当的Cube可以在占用尽量少的存储空间的同时提供极强的查询性能。随着维度数目的增加,Cuboid 的数量转载 2017-05-03 18:06:28 · 3044 阅读 · 0 评论 -
使用kylin踩过的坑
转载:http://www.th7.cn/db/mssql/201609/206145.shtml我的kylin.properties配置: ### SERVICE #### Kylin server mode, valid value [all, query, job]kyin.server.mode=all# Optional information for the own转载 2017-05-03 18:07:37 · 22223 阅读 · 0 评论
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