Kylin on HBase 方案经过长时间的发展已经比较成熟,但也存在着局限性,因此,Kyligence 推出了 Kylin on Parquet 方案(了解详情戳此处).通过标准数据集测试,与仍采用 Kylin on HBase 方案的 Kylin 3.0 相比,Kylin on Parquet 的构建引擎性能有了很大的提升,对于复杂查询也有更好的性能表现. 本篇文章主要通过使用标准 SSB 数据集和 TPC-H 数据集,来分别获取 Kylin on Parquet 和 Kylin 3.0

一.出问题的原因 昨天因为项目需要,要将cloudera集群改成高可用,没想到失败了,当时因为冲动手动删了几个hdfs实例的原因,导致退不到原来的状态,折腾了一天,最后终于退回了非HA的集群,但是hdfs里面的资料已经没了(还好是测试集群,不然死定了).后面其他工具陆续搞到可以使用的状态,偏偏kylin又报错了. 二.具体报错和解决 1. 具体报错 Exception in thread "main" java.lang.IllegalArgumentException: Failed

问题导读 1. Centos7如何安装配置? 2. linux网络配置如何进行? 3. linux环境下java 如何安装? 4. linux环境下SSH免密码登录如何配置? 5. linux环境下Hadoop2.7 如何安装? 6. linux环境下Mysql 如何安装? 7. linux环境下Hive 如何安装? 8. linux环境下Zookeeper 如何安装? 9. linux环境下Kafka 如何安装? 10. linux环境下Hbase如何安装? 11. linux环境下KYLIN

1. 引言 Apache Kylin(麒麟)是由eBay开源的分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据.底层存储用的是HBase,数据输入与cube building用的是Hive,中间数据存储用的是HDFS.搭建环境: Kylin version = 1.2 Hive version = 0.13.1-cdh5.3.2 HBase version = 0.98.6+cdh5.3.2 Hadoop version = 2.5.0-cdh5.

http://blog.csdn.net/jiangshouzhuang/article/details/51290239 Kylin组织它所有的元数据(包括cube descriptions and instances, projects, inverted index description and instances,jobs, tables and dictionaries)作为一个层次的文件系统. 然而,Kylin使用HBase来进行存储,而不是普通的文件系统. 我们可以从Kylin的

去年12月挖的坑,今天找时间填上.update:20190119 一.kylin架构 核心是预计算,在此架构上做了一些优化.计算结果存储在Hbase,对Hive等查询转换为Hbase的Scan,提高速度. 缺点亦明显,先天没有AD-HOC能力 二.kylin高可用部署 Kylin的每个结点都可以部署为Job节点(build cube用)兼查询节点.并且每个节点之间对等.因此只要前面加个Nginx做请求转发即可. Kylin支持通过增加节点水平扩容. 三.kylin on hbase vs kyl

核心思想:预计算. 对多维分析可能用到的度量进行预计算,将计算好的结果保存成Cube,并存在HBase中,供查询时直接访问 将高复杂度的聚合运算.多表连接……操作转换成对预计算结果的查询.决定了Kylin拥有很好的快速查询.高并发能力 理论基础:空间换时间 Cuboid:Kylin中将维度任意组合成为一个Cuboid Cube:Kylin中将所有维度组合成为一个Cube,即包含所有的Cubeid 为了更好地使用Hadoop大数据环境,Kylin从通常用来做数据仓库的HIve中读取源数据,使用Ma

转:http://mt.sohu.com/20160628/n456602429.shtml 我是来自Kyligence的李扬,是上海Kyligence的联合创始人兼CTO.今天我主要来和大家分享一下来Apache Kylin 1.5的新功能和架构改变. Apache Kylin是什么 Kylin是最近两年发展起来的开源项目,在国外的知名度不是很高,但是在中国广为人知.Kylin的定位是Hadoop大数据平台上的多维分析工具,最早是由eBay在上海的研究实验室孵化的,提供ANSI-SQL接口,支

2016年1月14日 9:57:23 星期四 背景介绍     Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay Inc. 开发并贡献至开源社区.     常见的使用方法是将Kylin安装到hadoop的客户端机器上.       在日常使用场景, 上图中的application可以是Kylin的web系统. Kylin的web系统提供web化工具用于创建Cube,执行查询和进行各种管理工作. K

一.系统环境 kylin的安装配置并不像官方文档中描述的那样简单,复杂的原因在于hadoop,hive,hbase,kylin的版本一定要兼容,不然就会出现各种奇怪的错误.以下各软件版本可以成功运行kylin. os : Ubuntu 16.04 LTS 64bit jdk : 1.8.0_161 hadoop : mysql : hive : hbase: -hadoop2 kylin: 1.5.4.1 以上版本软件在这里下载. 安装kylin之前,要先安装hadoop,hive,hbase 

一. 部署读写分离的契机 目前公司整体项目稳定运行在CDH5.6版本上,与其搭配的Hbase1.0.0无法正确运行Kylin,原因是Kylin只满足Hbase1.1.x+版本.解决方案如下 1. 升级整体CDH版本,从而获得高版本Hbase(方案风险太大) 2. 把Hbase从CDH单独剥离出来,用原生的Hbase高版本替代(方案缺点是管理Hbase不方便,原有的应用难迁移) 3. Kylin读写分离(经验证,CDH5.6的Hbase支持Kylin建CUBE,但无法读(api不兼容),所以只需在

1 Kylin是什么 今天,随着移动互联网.物联网.AI等技术的快速兴起,数据成为了所有这些技术背后最重要,也是最有价值的"资产".如何从数据中获得有价值的信息?这个问题驱动了相关技术的发展,从最初的基于文件的检索.分析程序,到数据仓库理念的诞生,再到基于数据库的商业智能分析.而现在,这一问题已经变成了如何从海量的超大规模数据中快速获 取有价值的信息,新的时代.新的挑战.新的技术必然应运而生. 在大数据处理技术领域,用户最普遍的诉求就是希望以很简易的方式从大数据平台上快速获取查询结果,

OLAPCube是一种典型的多维数据分析技术,Cube本身可以认为是不同维度数据组成的dataset,一个OLAP Cube 可以拥有多个维度(Dimension),以及多个事实(Factor Measure).用户通过OLAP工具从多个角度来进行数据的多维分析.通常认为OLAP包括三种基本的分析操作:上卷(rollup).下钻(drilldown).切片切块(slicingand dicing),原始数据经过聚合以及整理后变成一个或多个维度的视图. ROLAP 以关系模型的方式存储用作多维分析

Apache Kylin 概述 https://www.cnblogs.com/xiaodf/p/11671095.html 1 Kylin是什么 今天,随着移动互联网.物联网.AI等技术的快速兴起,数据成为了所有这些技术背后最重要,也是最有价值的“资产”.如何从数据中获得有价值的信息?这个问题驱动了相关技术的发展,从最初的基于文件的检索.分析程序,到数据仓库理念的诞生,再到基于数据库的商业智能分析.而现在,这一问题已经变成了如何从海量的超大规模数据中快速获 取有价值的信息,新的时代.新的挑战.

一.kylin解决了什么关键问题? Apache Kylin的初衷就是解决千亿.万亿条记录的秒级查询问题,其中的关键就是打破查询时间随着数据量呈线性增长的这一规律. 大数据OLAP,我们可以注意到两个事实: • 大数据查询要的一般是统计结果,是多条记录经过聚合函数计算后的统计值.原始的记录则不是必需的,或者被访问的频率和概率极低. • 聚合是按维度进行的,而维度的聚合可能性是有限的,一般不随数据的膨胀而线性增长. 基于以上两点,我们得到一个新的思路——“预计算”.应尽量多地预先计算聚合结果,在查

本文旨在为 Kylin 新手用户提供一份从下载安装到体验亚秒级查询的完整流程.文章分为两个部分,分别介绍了有 Hadoop 环境(基于 Hadoop 环境的安装)和没有 Hadoop 环境(从 Docker 镜像安装)两种场景下 Kylin的安装使用,用户可以根据自己的环境选择其中的任意一种方式. 用户可以按照文章里的步骤对 Kylin 进行初步的了解和体验,掌握 Kylin 的基本使用技能,然后结合自己的业务场景使用 Kylin 来设计模型,加速查询. 01 从 Docker 镜像安装使用 K

提到大数据,就不得不提到Hadoop,提到Hadoop,就不得不提到Google公布的3篇研究论文:GFS.MapReduce.BigTable,Google确实是一家伟大的公司,开启了全球的大数据时代, 在<后谷歌时代:大数据的没落与区块链经济的崛起>中如此说道: googol一词的意思是10的100次方--一个大到不可思议的数字. ... 随着岁月的流逝,谷歌几乎数字化了世界上所有可以获取的图书(2005),数字化了世界语言这个大织锦挂毯上的所有语言及其翻译(2010),数字化了这个星球的

1. 环境准备 zookeeper3.4.12 mysql5.7 hive2.3.4 hadoop2.7.3 JDK1.8 hbase1.3.3 2. 集群规划 ip地址 机器名 角色 192.168.1.101 palo101 hadoop namenode, hadoop datanode, yarn nodeManager, zookeeper, hive, hbase master,hbase region server, 192.168.1.102 palo102 hadoop sec

1.为什么要了解Hypertable, 因为全球最大的搜索引擎公司百度使用了Hypertable(http://www.baidu.com/s?wd=Hypertable),Hypertable类似于Google的bigtable,用来进行海量数据的处理. 你想想啊,全球最大的中文搜索引警,每天要处理海量的数据,能被百度用上的系统,其性能/高可用性/高并发性/高可扩展性一定不会太差,所以值得了解一下,如果以后项目中有需要,可以花时间深入研究. 2.Hypertable delivers maxi

环境篇:Kylin3.0.1集成CDH6.2.0 Kylin是什么? Apache Kylin™是一个开源的.分布式的分析型数据仓库,提供Hadoop/Spark 之上的 SQL 查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由 eBay 开发并贡献至开源社区.它能在亚秒内查询巨大的表. Apache Kylin™ 令使用者仅需三步,即可实现超大数据集上的亚秒级查询. 定义数据集上的一个星形或雪花形模型 在定义的数据表上构建cube 使用标准 SQL 通过 ODBC.JDBC 或 R