基于Apache Kylin构建大数据分析平台

作者:蒋守壮

出版:清华大学出版社

年代:2017 更多图书信息

图书简介

Apache Kylin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,最初由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Apache Kylin概念、安装、配置、部署,让读者对Apache Kylin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。最后还介绍了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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作者建立QQ群,免费为读者解决本书的任何问题。Kyligence 联合创始人兼CEO,Apache Kylin项目管理委员会主席(PMC Chair),韩卿;武汉市云升科技发展有限公司董事长,杨正洪;万达网络科技集团大数据中心副总经理,《Spark高级数据分析》中文版译者,龚少成等等业内专家联合推荐。
本书全面介绍Apache Kylin的书籍,包括环境搭建、案例实战演示、源码分析、Cube优化等,此外还会涉及数据仓库、数据模型、OLAP、数据立方体等方面的知识。通过本书系统性学习和实战操作,朋友们将能够达到基于Apache Kylin搭建企业级大数据分析平台,并熟练掌握使用Apache Kylin多维度地分析海量数据,最终通过可视化工具展示结果。

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目录

第一部分 Apache Kylin基础部分
第1章 Apache Kylin前世今生 3
1.1 Apache Kylin的背景 3
1.2 Apache Kylin的应用场景 3
1.3 Apache Kylin的发展历程 4
第2章 Apache Kylin前奏 7
2.1 事实表和维表 7
2.2 星型模型和雪花型模型 7
2.2.1 星型模型 7
2.2.2 雪花型模型 8
2.2.3 星型模型示例 8
2.3 OLAP 9
2.3.1 OLAP分类 9
2.3.2 OLAP的基本操作 10
2.4 数据立方体(Data Cube) 11
第3章 Apache Kylin 工作原理和体系架构 12
3.1 Kylin工作原理 12
3.2 Kylin体系架构 13
3.3 Kylin中的核心部分:Cube构建 15
3.4 Kylin的SQL查询 16
3.5 Kylin的特性和生态圈 16
第4章 搭建CDH大数据平台 18
4.1 系统环境和安装包 19
4.1.1 系统环境 19
4.1.2 安装包的下载 20
4.2 准备工作:系统环境搭建 21
4.2.1 网络配置(CDH集群所有节点) 21
4.2.2 打通SSH,设置ssh无密码登录(所有节点) 21
4.3 正式安装CDH:准备工作 29
4.4 正式安装CDH5:安装配置 30
4.4.1 CDH5的安装配置 30
4.4.2 对Hive、HBase执行简单操作 39
第5章 使用Kylin构建企业大数据分析平台的4种部署方式 41
5.1 Kylin部署的架构 41
5.2 Kylin的四种典型部署方式 42
第6章 单独为Kylin部署HBase集群 44
第7章 部署Kylin集群环境 58
7.1 部署Kylin的先决条件 58
7.2 部署Kylin集群环境 61
7.3 为Kylin集群搭建负载均衡器 70
7.3.1 搭建Nginx环境 70
7.3.2 配置Nginx实现Kylin的负载均衡 73
第二部分 Apache Kylin 进阶部分
第8章 Demo案例实战 77
8.1 Sample Cube案例描述 77
8.2 Sample Cube案例实战 78
8.2.1 准备数据 78
8.2.2 构建Cube 81
第9章 多维分析的Cube创建实战 89
9.1 Cube模型 89
9.2 创建Cube的流程 90
9.2.1 步骤一:Hive中事实表,以及多张维表的处理 90
9.2.2 步骤二:Kylin中建立项目(Project) 95
9.2.3 步骤三:Kylin中建立数据源(Data Source) 95
9.2.4 步骤四:Kylin中建立数据模型(Model) 98
9.2.5 步骤五:Kylin中建立Cube 104
9.2.6 步骤六:Build Cube 114
9.2.7 步骤七:查询Cube 118
第10章 Build Cube的来龙去脉 120
10.1 流程分析 120
10.2 小结 134
第三部分 Apache Kylin 高级部分
第11章 Cube优化 137
第12章 备份Kylin的Metadata 142
12.1 Kylin的元数据 142
12.2 备份元数据 143
12.3 恢复元数据 146
第13章 使用Hive视图 147
13.1 使用Hive视图 147
13.2 使用视图实战 149
第14章 Kylin的垃圾清理 153
14.1 清理元数据 153
14.2 清理存储器数据 154
第15章 JDBC访问方式 157
第16章 通过RESTful访问Kylin 161
第17章 Kylin版本之间升级 179
17.1 从1.5.2升级到最新版本1.5.3 179
17.2 从1.5.1升级到1.5.2版本 180
17.3 从Kylin 1.5.2.1升级到Kylin 1.5.3实战 181
17.4 补充内容 187
第18章 大数据可视化实践 189
18.1 可视化工具简述 189
18.2 安装Kylin ODBC驱动 190
18.3 通过Excel访问Kylin 192
18.4 通过Power BI访问Kylin 194
18.4.1 安装配置Power BI 194
18.4.2 实战操作 198
18.5 通过Tableau访问Kylin 199
18.6 Kylin + Mondrian + Saiku 205
18.7 实战演练:通过Saiku访问Kylin 211
18.7.1 第一个Schema例子:myproject_pvuv_cube的演示 211
18.7.2 第二个Schema例子:kylin_sales_cube的演示 219
18.7.3 Saiku使用的一些问题 223
18.8 通过Apache Zepplin访问Kylin 229
18.9 通过Kylin的“Insight”查询 232
第19章 使用Streaming Table 构建准实时Cube 236
第20章 快速数据立方算法 251
20.1 快速数据立方算法概述 251
20.2 快速数据立方算法优点和缺点 253
20.3 获取Fast Cubing算法的优势 254
第四部分 Apache Kylin的扩展部分
第21章 大数据智能分析平台KAP 257
21.1 大数据智能分析平台KAP概述 257
21.2 KAP的安装部署 259
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作者:蒋守壮
出版:清华大学出版社

ISBN:9787302454526

出版日期:2017-01-01

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清华大学出版社成立于1980年6月,是由教育部主管、清华大学主办的综合出版单位。植根于“清华”这座久负盛名的高等学府,秉承清华人“自强不息,厚德载物”的人文精神,清华大学出版社在短短二十多年的时间里,迅速成长起来。作为来自一流大学的出版单位,清华大学出版社始终坚持弘扬科技文化产业、服务科教兴国战略的出版方向,把出版高等学校教学用书和科技图书作为主要任务,并为促进学术交流、繁荣出版事业设立了多项出版基金,逐渐形成了以出版高水平的教材和学术专著为主的鲜明特色,在教育出版领域树立了强势品牌。目前,清华版教材已在全国一百多所院校得到广泛使用。高品质、多层次的计算机图书是清华大学出版社的一大品牌支柱。20世纪80年代末,在席卷全球的信息化浪潮中,清华大学出版社快速切入计算机图书市场,逐渐成为并一直保持这一市场的领先地位,为发展中国计算机教育做出了巨大贡献。

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