Kyligence_Enterprise_3_4-zh.pdf

《Kyligence Enterprise 3.4：Apache Kylin API文档与大数据处理详解》 Apache Kylin是一款开源的大数据分析框架，特别适用于批处理和微批处理任务，同时也支持云批处理和Kafka流处理分析。Kylin API文档详尽地介绍了Kylin的使用方法和API接口，帮助用户深入理解并高效利用Kylin进行大数据处理。 ### 安装与配置 在不同的Hadoop生态系统如Cloudera CDH、Hortonworks HDP、MapR以及华为FusionInsight中，Kylin都有相应的安装指南。安装前需满足特定的前置条件，包括软件版本兼容性和硬件需求。安装完成后，需要进行验证以确保Kylin正常运行。Kylin支持多种部署模式，包括集群部署、负载均衡、读写分离、多租户部署和资源组部署等，以适应不同规模和场景的需求。 ### 元数据存储 Kylin允许使用RDBMS（如MySQL或Microsoft SQL Server）作为元数据存储，这提高了系统的灵活性和可扩展性。同时，系统还提供了将元数据从HBase迁移到RDBMS的功能，便于管理和维护。 ### 系统配置 基础配置参数的设定对Kylin性能至关重要，例如，可以通过多级配置重写来定制化特定设置。此外，Kylin支持Cube存储引擎配置、Spark资源动态配置和Hadoop队列配置等，以优化资源利用率。Beeline连接Hive的配置和查询缓存的设置则能提升查询效率。日志滚动配置和使用Spark构建Cube时的SparkSQL查询下压，有助于管理和监控系统运行状态。 ### 数据源与数据导入 Kylin支持多种数据源，包括Hive、Kafka、RDBMS（如Greenplum、Oracle等）、Impala等。数据导入过程可以是全量导入，也可以按日期/时间、流式或自定义增量方式进行。每种数据源都有对应的导入策略，以满足不同场景的需求。 ### 模型与Cube设计 Kylin提供了丰富的模型设计工具，包括基本模型、基于流式数据的模型和处理缓慢变化维度的模型。Cube设计涉及维度聚合组、最大维度组合数、度量设计（如TopN、精确去重计数、近似去重计数等）以及Cube优化器。这些工具旨在优化查询性能和数据处理效率。 ### 查询与SQL支持 Kylin支持SQL规范，提供多种查询方式，包括在用户界面执行SQL查询和异步查询。查询下压技术能将部分处理工作推到数据源层面，提高查询效率。此外，Kylin提供了与BI工具的集成，如通过JDBC驱动进行连接，并提供了详细的SQL查询FAQ和参考。 ### 驱动与集成 Kylin提供了JDBC驱动，支持与其他应用系统进行集成，同时提供了多种接口和配置选项，以满足各种BI工具的需求。 Apache Kylin以其强大的API和灵活的配置选项，为大数据处理提供了一套全面的解决方案，无论是在数据导入、模型设计还是查询优化方面，都展现出了其高效和易用的特性。对于希望在大数据环境中实现高性能分析的组织，Kylin无疑是一个值得考虑的工具。