Apache Kylin权威指南1.1　背景和历史-低调大师

Apache Kylin权威指南1.1　背景和历史

2017-05-01 685

第1章

Apache Kylin概述

Apache Kylin是Hadoop大数据平台上的一个开源OLAP引擎。它采用多维立方体预计算技术，可以将大数据的SQL查询速度提升到亚秒级别。相对于之前的分钟乃至小时级别的查询速度，亚秒级别速度是百倍到千倍的提升，该引擎为超大规模数据集上的交互式大数据分析打开了大门。

Apache Kylin也是中国人主导的、唯一的Apache顶级开源项目，在开源社区有世界级的影响力。

本章将对Apache Kylin的历史和背景做一个完整的介绍，并从技术的角度对Kylin做一个概览性的介绍。

本书内容以Apache Kylin v1.5为基础。

1.1　背景和历史

今天，大数据领域的发展如火如荼，各种新技术层出不穷，整个生态欣欣向荣。作为大数据领域最重要的技术——Apache Hadoop，从诞生至今已有10周年。它

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2015 Bossie评选：最佳开源大数据工具

Bossie奖是知名英文IT网站InfoWorld针对开源软件颁发的年度奖项，根据这些软件对开源界的贡献，以及在业界的影响力评判获奖对象。本次InfoWorld评选出了22款最佳的开源大数据工具，像Spark、Storm都名列榜单之上。 InfoWorld在分布式数据处理、流式数据分析、机器学习以及大规模数据分析领域精选出了2015年的开源工具获奖者，下面我们来简单介绍下这些获奖的技术工具。 1. Spark 在Apache的大数据项目中，Spark是最火的一个，特别是像IBM这样的重量级贡献者的深入参与，使得Spark的发展和进步速度飞快。与Spark产生最甜蜜的火花点仍然是在机器学习领域。去年以来DataFrames API取代SchemaRDD API，类似于R和Pandas的发现，使数据访问比原始RDD接口更简单。Spark的新

2017-05-02

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1.2　Apache Kylin的使命 Kylin的使命是超高速的大数据OLAP（Online Analytical Processing），也就是要让大数据分析像使用数据库一样简单迅速，用户的查询请求可以在秒内返回，交互式数据分析将以前所未有的速度释放大数据里潜藏的知识和信息，让我们在面对未来的挑战时占得先机。 1.2.1　为什么要使用Apache Kylin 自从10年前Hadoop诞生以来，大数据的存储和批处理问题均得到了妥善解决，而如何高速地分析数据也就成为了下一个挑战。于是各式各样的“SQL on Hadoop”技术应运而生，其中以Hive为代表，Impala、Presto、Phoenix、Drill、SparkSQL等紧随其后。它们的主要技术是“大规模并行处理”（Massive Parallel Processing，MPP

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Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。

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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。

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能，例如代码缩略图，Python的插件，代码段等。还可自定义键绑定，菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括：拼写检查，书签，完整的 Python API ， Goto 功能，即时项目切换，多选择，多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器，同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。