Apache Kylin的框架介绍-低调大师

Apache Kylin的框架介绍

2017-03-25 725

　Apache kylin 能提供低延迟（sub-second latency）的秘诀就是预计算，即针对一个星型拓扑结构的数据立方体，预计算多个维度组合的度量，然后将结果保存在hbase中，对外暴露JDBC、ODBC、Rest API的查询接口，即可实现实时查询。

　　如上图所示，Kylin从Hadoop Hive中获取数据，然后经过Cube Build Engine，将Hive中的数据Build成一个OLAP Cube保存在HBase中。用户执行SQL查询时，通过Query引擎，将SQL语句解析成OLAP Cube查询，然后将结果返回给用户。

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Spark Mllib里如何将数值特征字段用StandardScaler进行标准化（图文详解）

首先，要明白为什么有时候，数值特征字段需要进行标准化？答：因为，当我们若用回归分析算法时，必须将数值特征字段进行标准化，这是因为数值特征字段单位不同，数字差异很大，所以无法彼此比较，这时，就需要使用标准化，使得数值特征字段具有共同的标准。加入数据标准化 withMean = false 本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/7455461.html，如需转载请自行联系原作者

2017-03-26

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动态表的概念是社区很早就提出的但并没有全部实现下文中所有介绍都是基于已有规划和proposal给出的，可能与之后实现存在出入仅供参考概念动态表直观上看是一个类似于数据库中的Materialized View概念。动态表随着时间改变；类似静态的batch table一样可以用标准SQL进行查询然后一个新的动态表；可以和流无损地互相转换(对偶的)。对现有的API最大的改进关键在表的内容随着时间改变，而现在的状态只是append。当前的streaming table可以认为是一种动态表，append模式的动态表。流到 Dynamic Table 流被转换成Table时决定选择哪种模式是依据表的schema是否定义primary key。 Append模式：如果表的schema没有包括key的定义那转换成表时采用append模式。把流中每条新来的record当做新的row append到表中。一旦数据加到表中就不能再被更新和删除(指当前表中，不考虑转换成新表)。 Replace模式：相对应，如果定义了key，那么对于流中的每条记录如果key不在表中就insert否则就update。 ...

2017-03-26

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Rocky Linux（中文名：洛基）是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版，作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL（Red Hat Enterprise Linux）完全兼容的开源替代方案，由社区拥有并管理，支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性，采用模块化包装和SELinux安全架构，默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统，支持十年生命周期更新。