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发表于2024-05-17

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店鋪：布剋專營店

齣版社：人民郵電齣版社

ISBN：9787115446916

商品編碼：11454692530

包裝：平裝-膠訂

開本：16

齣版時間：2017-03-01

頁數：159

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具體描述

書名	基於Apache Kylin構建大數據分析平颱
定價	69
ISBN	9787302454526
齣版社	清華大學齣版社
作者	蔣守壯
編號	1201432098
齣版日期	2017-01-01
印刷日期	2017-01-01
版次	1
字數	4350
頁數	260

D1—部分ApacheKylin基礎部分
D11章ApacheKylin前世今生
1.1ApacheKylin的背景
1.2ApacheKylin的應用場景
1.3ApacheKylin的發展曆程
D12章ApacheKylin前奏
2.1事實錶和維錶
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分類
2.3.2OLAP的基本操作
2.4數據立方體-DataCube
D13章ApacheKylin工作原理和體係架構
3.1Kylin工作原理
3.2Kylin體係架構
3.3Kylin中的核心部分：Cube構建
3.4Kylin的SQL查詢
3.5Kylin的特性和生態圈
D14章搭建CDH大數據平颱
4.1係統環境和安裝包
4.1.1係統環境
4.1.2安裝包的下載
4.2準備工作：係統環境搭建
4.2.1網絡配置-CDH集群所有節點1
4.2.2打通SSH 設置ssh無密碼登錄-所有節點
4.3正式安裝CDH：準備工作
4.4正式安裝CDH5：安裝配置
4.4.1CDH5的安裝配置
4.4.2對Hive、HBase執行簡單操作
D15章使用Kylin構建企業大數據分析平颱的4種部署方式
5.1Kylin部署的架構
5.2Kylin的四種典型部署方式
D16章單獨為Kylin部署HBase集群
D17章部署Kylin集群環境
7.1部署Kylin的先決條件
7.2部署Kylin集群環境
7.3為Kylin集群搭建負載均衡器
7.3.1搭建Nginx環境
7.3.2配置Nginx實現Kylin的負載均衡
D1二部分ApacheKylin進階部分
D18章Demo案例實戰
8.1SampleCube案例描述
8.2SampleCube案例實戰
8.2.1準備數據
8.2.2構建Cube
D19章多維分析的Cube創建實戰
9.1Cube模型
9.2創建Cube的流程
9.2 1步驟一：Hive中事實錶以及多張維錶的處理
9.2.2步驟二：Kylin中建立項目-Project
9.2.3步驟三：Kylin中建立數據源-DataSource
9.2.4步驟四：Kylin中建立數據模型-Model
9.2.5步驟五：Kylin中建立Cube
9.2.6步驟六：BuildCube
9.2.7步驟七：查詢Cube
D110章BuildCube的來龍去脈
10.1流程分析
10.2小結
D1三部分ApacheKylingao級部分
D111章Cube優化
D112章備份Kylin的Metadata
12.1Kylin的元數據
12.2備份元數據
12.3恢復元數據
D113章使用Hive視圖
13.1使用Hive視圖
13.2使用視圖實戰
D114章Kylin的垃圾清理
14.1清理元數據
14.2清理存儲器數據
D115章JDBC訪問方式
D116章通過RESTful訪問Kylin
D117章Kylin版本之間升級
17.1從1.5.2升級到*新版本1.5.3
17.2從1.5.1升級到1.5.2版本
17.3從Kylinl.5.2.1升級到Kylin1.5.3實戰
17.4補充內容
D118章大數據可視化實踐
18.1可視化工具簡述
18.2安裝KylinODBC驅動
18.3通過Excel訪問Kylin
18.4通過PowerBI訪問Kylin
18.4.1安裝配置PowerBI
18.4.2實戰操作
18.5通過Tableau訪問Kylin
18.6KylinMondrianSaiku
18.7實戰演練：通過Saiku訪問Kylin
18.7.1D1一個Schema例子：myproject_pvuv_cube的演示
18.7.2D1二個Schema例子：kylin_sales_cube的演示
18.7.3Saiku使用的一些問題
18.8通過ApacheZepplin訪問Kylin
18.9通過Kylin的“Insight”查詢
D119章使用StreamingTable構建準實時Cube
D120章快速數據立方算法
20.1快速數據立方算法概述
20.2快速數據立方算法優點和缺點
20.3獲取FastCubing算法的優勢
D1四部分ApacheKylin的擴展部分
D121章大數據智能分析平颱KAP
21.1大數據智能分析平颱KAP概述
21.2KAP的安裝部署

蔣守壯現就職於萬達網絡科技集團有限公司資曆大數據工程師大數據實踐者。曾任平安科技資曆大數據分析師和架構師 CSDN社區專傢知識庫特邀編輯。目前專注於Docker、Kubernetes、Mesos、Hadoop、Spark和Kylin等技術領域。

普通大眾

ApacheKylin是一個開源的分布式分析引擎提供Hadoop之上的SQL查詢接口及多維分析-OLAP能力以支持超大規模數據很初由eBay公司開發並貢獻至開源社區。它能在亞秒內查詢巨大的Hive錶。
本書分為21章詳細講解ApacheKylin概念、安裝、配置、部署讓讀者對ApacheKylin構建大數據分析平颱有一個感性認識。同時本書從應用角度結閤Dome和實例介紹瞭用於多維分析的Cube算法的創建、配置與優化。很後還介紹瞭Kyligence公司發布KAP大數據分析平颱對讀者有極大的參考價值。
本書適閤大數據技術初學者、大數據分析人員、大數據架構師等也適閤用於高等院校和培訓學校相關專業師生教學參考。

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