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发表于2024-05-07

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店铺：布克专营店

出版社：人民邮电出版社

ISBN：9787115446916

商品编码：11454692530

包装：平装-胶订

开本：16

出版时间：2017-03-01

页数：159

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具体描述

书名	基于Apache Kylin构建大数据分析平台
定价	69
ISBN	9787302454526
出版社	清华大学出版社
作者	蒋守壮
编号	1201432098
出版日期	2017-01-01
印刷日期	2017-01-01
版次	1
字数	4350
页数	260

D1—部分ApacheKylin基础部分
D11章ApacheKylin前世今生
1.1ApacheKylin的背景
1.2ApacheKylin的应用场景
1.3ApacheKylin的发展历程
D12章ApacheKylin前奏
2.1事实表和维表
2.2星型模型和雪花型模型
2.2.1星型模型
2.2.2雪花型模型
2.2.3星型模型示例
2.3OLAP
2.3.1OLAP分类
2.3.2OLAP的基本操作
2.4数据立方体-DataCube
D13章ApacheKylin工作原理和体系架构
3.1Kylin工作原理
3.2Kylin体系架构
3.3Kylin中的核心部分：Cube构建
3.4Kylin的SQL查询
3.5Kylin的特性和生态圈
D14章搭建CDH大数据平台
4.1系统环境和安装包
4.1.1系统环境
4.1.2安装包的下载
4.2准备工作：系统环境搭建
4.2.1网络配置-CDH集群所有节点1
4.2.2打通SSH 设置ssh无密码登录-所有节点
4.3正式安装CDH：准备工作
4.4正式安装CDH5：安装配置
4.4.1CDH5的安装配置
4.4.2对Hive、HBase执行简单操作
D15章使用Kylin构建企业大数据分析平台的4种部署方式
5.1Kylin部署的架构
5.2Kylin的四种典型部署方式
D16章单独为Kylin部署HBase集群
D17章部署Kylin集群环境
7.1部署Kylin的先决条件
7.2部署Kylin集群环境
7.3为Kylin集群搭建负载均衡器
7.3.1搭建Nginx环境
7.3.2配置Nginx实现Kylin的负载均衡
D1二部分ApacheKylin进阶部分
D18章Demo案例实战
8.1SampleCube案例描述
8.2SampleCube案例实战
8.2.1准备数据
8.2.2构建Cube
D19章多维分析的Cube创建实战
9.1Cube模型
9.2创建Cube的流程
9.2 1步骤一：Hive中事实表以及多张维表的处理
9.2.2步骤二：Kylin中建立项目-Project
9.2.3步骤三：Kylin中建立数据源-DataSource
9.2.4步骤四：Kylin中建立数据模型-Model
9.2.5步骤五：Kylin中建立Cube
9.2.6步骤六：BuildCube
9.2.7步骤七：查询Cube
D110章BuildCube的来龙去脉
10.1流程分析
10.2小结
D1三部分ApacheKylingao级部分
D111章Cube优化
D112章备份Kylin的Metadata
12.1Kylin的元数据
12.2备份元数据
12.3恢复元数据
D113章使用Hive视图
13.1使用Hive视图
13.2使用视图实战
D114章Kylin的垃圾清理
14.1清理元数据
14.2清理存储器数据
D115章JDBC访问方式
D116章通过RESTful访问Kylin
D117章Kylin版本之间升级
17.1从1.5.2升级到*新版本1.5.3
17.2从1.5.1升级到1.5.2版本
17.3从Kylinl.5.2.1升级到Kylin1.5.3实战
17.4补充内容
D118章大数据可视化实践
18.1可视化工具简述
18.2安装KylinODBC驱动
18.3通过Excel访问Kylin
18.4通过PowerBI访问Kylin
18.4.1安装配置PowerBI
18.4.2实战操作
18.5通过Tableau访问Kylin
18.6KylinMondrianSaiku
18.7实战演练：通过Saiku访问Kylin
18.7.1D1一个Schema例子：myproject_pvuv_cube的演示
18.7.2D1二个Schema例子：kylin_sales_cube的演示
18.7.3Saiku使用的一些问题
18.8通过ApacheZepplin访问Kylin
18.9通过Kylin的“Insight”查询
D119章使用StreamingTable构建准实时Cube
D120章快速数据立方算法
20.1快速数据立方算法概述
20.2快速数据立方算法优点和缺点
20.3获取FastCubing算法的优势
D1四部分ApacheKylin的扩展部分
D121章大数据智能分析平台KAP
21.1大数据智能分析平台KAP概述
21.2KAP的安装部署

蒋守壮现就职于万达网络科技集团有限公司资历大数据工程师大数据实践者。曾任平安科技资历大数据分析师和架构师 CSDN社区专家知识库特邀编辑。目前专注于Docker、Kubernetes、Mesos、Hadoop、Spark和Kylin等技术领域。

普通大众

ApacheKylin是一个开源的分布式分析引擎提供Hadoop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很初由eBay公司开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
本书分为21章详细讲解ApacheKylin概念、安装、配置、部署让读者对ApacheKylin构建大数据分析平台有一个感性认识。同时本书从应用角度结合Dome和实例介绍了用于多维分析的Cube算法的创建、配置与优化。很后还介绍了Kyligence公司发布KAP大数据分析平台对读者有极大的参考价值。
本书适合大数据技术初学者、大数据分析人员、大数据架构师等也适合用于高等院校和培训学校相关专业师生教学参考。

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