图文并茂：5分钟了解Hadoop-低调大师

图文并茂：5分钟了解Hadoop

2017-05-01 626

Hadoop原是Hadoop开发者的孩子给自己的大象玩具起的名字。因为原有的数据存储和处理工具对于处理互联网泡沫之后开始出现的海量数据显得力不从心, 所以开发了Hadoop。首先，谷歌提出了MapReduce构架，它能够应对来自整合全球信息任务所产生的数据流，并使这些数据变得具有很高的可访问性。此后，在2005年雅虎开发了基于MapReduce构架的Hadoop。它作为Apache许可协议下的一个开源工具于2007年被正式发布。

几年来，Hadoop已经变成了一个超大规模的操作系统，尤其是应用于时下产生的海量数据所进行的分布式并行处理。像通常的操作系统一样，Hadoop包括完整的文件系统，可编写程序，以及分布式管理这些程序并返回计算结果。

Hadoop支持能同时运行在低廉硬件设备构建的大型集群上的数据密集型分布式应用程序。它是根据Ap

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Apache Kylin权威指南1.4　Apache Kylin的技术架构

1.4　Apache Kylin的技术架构 Apache Kylin系统可以分为在线查询和离线构建两部分，技术架构如图1-4所示，在线查询的模块主要处于上半区，而离线构建则处于下半区。图1-4　Kylin的技术架构我们首先来看看离线构建的部分。从图1-4可以看出，数据源在左侧，目前主要是Hadoop Hive，保存着待分析的用户数据。根据元数据的定义，下方构建引擎从数据源抽取数据，并构建Cube。数据以关系表的形式输入，且必须符合星形模型（Star Schema）（更复杂的雪花模型在成文时还不被支持，可以用视图将雪花模型转化为星形模型，再使用Kylin）。MapReduce是当前主要的构建技术。构建后的Cube保存在右侧的存储引擎中，一般选用HBase作为存储。完成了离线构建之后，用户可以从上方查询系统发送SQL进行查询分析。Ky

2017-05-02

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Apache Kylin权威指南1.5　Apache Kylin的主要特点

1.5　Apache Kylin的主要特点 Apache Kylin的主要特点包括支持SQL接口、支持超大数据集、秒级响应、可伸缩性、高吞吐率、BI工具集成等。 1.5.1　标准SQL接口 Apache Kylin以标准SQL作为对外服务的主要接口。因为SQL是绝大多数分析人员最熟悉的工具，同时也是大多数应用程序使用的编程接口。尽管Kylin内部以Cube技术为核心，对外却没有选用MDX（MultiDimensional eXpressions）作为接口。虽然MDX作为OLAP查询语言，从学术上来说，它是更加适合Kylin的选择，然而实践表明，SQL简单易用，代表了绝大多数用户的第一需求，这也是Kylin能够快速推广的一个关键。 SQL需要以关系模型作为支撑。Kylin使用的查询模型是数据源中的关系模型表，一般而言，也就是指Hive表。终

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