集华人智慧之大成：Apache Kylin用中文处理大数据 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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本书全面介绍Apache Kylin，内容包含：
　　√环境架设、范例演练、原始程式分析、Cube最佳化⋯⋯等。
　　√资料仓储、资料模型、OLAP、资料立方体⋯⋯等方面的相关知识。
　　√系统性学习与实战操作，使读者能够架设以Apache Kylin为基础的企业级大数据分析平台。
　　√熟练使用Apache Kylin多维度分析巨量资料，并透过视觉化工具展现结果。
　　
　　适用：大数据技术初学者；大数据分析人员、架构师等；亦适合Hadoop、HBase、Hive和Kylin等相关从业人员。

本书特色

　　√Apache Kylin为第一个由华人团队完整贡献至Apache的专案。
　　√作者为业界知名的Apache Kylin专家，本书为其多年的技术累积与实战精华。
　　√内容浅显易懂、实作性强大，是目前第一本系统性介绍Kylin的实作书籍。
　　√Apache Kylin为开放原始码的分散式储存引擎，提供Hadoop上的SQL查询介面及多维分析能力以支援大规模资料。

《集华人智慧之大成：Apache Kylin用中文处理大数据》图书简介 引言：大数据时代的中文信息处理挑战 随着互联网和移动设备的普及，全球数据量正以惊人的速度增长。在中文语境下，数据的复杂性和多样性带来了独特的挑战。传统的基于英文或简单字符集的大数据处理工具，在面对海量中文文本、复杂的中文分词、实体识别以及特定行业术语时，往往显得力不从心。如何高效、准确地从中文大数据中挖掘价值，已成为当前数据科学领域亟待解决的关键问题。 本书核心聚焦：Apache Kylin的本土化应用与实践 本书《集华人智慧之大成：Apache Kylin用中文处理大数据》深入探讨了如何将业界领先的预计算OLAP引擎——Apache Kylin，与复杂的中文大数据环境进行深度融合。我们不满足于简单地介绍Kylin的功能，而是着眼于如何利用其强大的预计算能力，解决中文场景下的特定性能瓶颈和准确性难题。 本书的结构设计旨在为读者提供一套从理论到实践、从基础配置到高级优化的完整方法论，确保读者能够掌握利用Kylin处理中文数据的核心技术。 第一部分：中文大数据处理的基础与挑战（奠定认知基础） 本部分首先为读者建立对中文大数据处理复杂性的深刻理解。 中文数据的特性分析： 我们详细剖析了中文文本的结构特点，包括没有天然空格的词汇边界问题，以及多音字、同形异义词对信息准确性的影响。这部分内容将对比分析中文与英文数据在存储、索引和查询上的根本差异。 传统OLAP工具在中文环境下的局限性： 通过案例分析，揭示了传统预计算和即时查询工具在面对GB/TB/PB级别的中文数据时，因查询延迟过高、资源消耗过大而导致的实际业务瓶颈。 Apache Kylin的架构优势回顾： 简要介绍Kylin的“事先计算，秒级响应”核心理念，重点阐述其Cube预计算模型如何规避实时查询带来的高昂计算成本。 第二部分：Kylin与中文分词系统的无缝集成（核心技术突破） Kylin本身并不直接处理底层文本分词，因此，本书的重中之重在于构建一个高效、准确的Kylin-分词集成管道。 中文分词引擎的选择与对比： 详细评测了主流的中文分词库（如Jieba、HanLP、LTP等）在速度、准确率和自定义词典支持方面的表现。 Kylin维度设计与分词粒度映射： 这是本书最关键的部分。我们提供了一套科学的方法，指导读者如何根据业务需求，将分词的结果（词语、短语、实体）有效地映射为Kylin Cube的维度（Dimension）。例如，如何将一个复杂的中文句子分解为多个可用于聚合的维度，同时避免维度爆炸。 自定义词典与领域特定知识融合： 针对金融、医疗、法律等专业领域，本书提供了构建和维护Kylin可识别的领域特定中文词典的策略，确保预计算结果能够捕获行业专有信息。 第三部分：面向中文的Cube设计与性能优化（实践操作指南） 预计算的效率直接取决于Cube的设计。针对中文数据的多维特性，本书提供了详尽的Cube设计哲学。 高基数维度处理： 中文实体和名称往往具有极高的基数。我们将详细讨论如何使用“链式维度”（Chain Dimension）或结合HLL/Quantiles等近似算法来压缩高基数维度，以控制Cube的大小，同时保持查询的可用性。 度量（Measure）的选择与优化： 探讨在中文场景下， Count Distinct（例如统计不重复的用户ID或专有名词）的优化技术，对比Cardinality近似算法在中文数据上的精度损失与性能收益。 增量构建策略（Incremental Build）： 鉴于中文数据增长的快速性，本书重点介绍了Kylin的增量构建机制，并结合最新的时间序列中文数据流，设计高效的Cube重建和更新方案，确保数据的实时性。 第四部分：前端展现与业务应用（价值实现） 强大的预计算引擎必须能转化为业务价值。本部分将指导读者如何利用Kylin的查询接口，服务于上层中文应用。 Kylin SQL与中文字段名的适配： 提供了如何编写既能利用Kylin预计算结果，又能兼容中文表名和列名的SQL查询的最佳实践。 集成BI工具的中文支持： 演示如何将Kylin连接到国内主流的BI平台，确保图表和报告中的中文标签、轴名称能够正确无误地展示预计算结果。 中文舆情分析与用户画像实例： 通过两个详细的端到端案例（例如，针对社交媒体的中文情感分析，或电商的用户行为洞察），展示Kylin如何支撑秒级响应的复杂中文多维分析。 本书特色与受众 本书的撰写基于作者多年在一线处理海量中文数据的实战经验，语言力求严谨而不失生动，避免空泛的理论说教。我们提供了大量的代码片段、配置示例和性能测试数据，确保读者可以立即在自己的环境中复现和应用。 本书适合对象包括：大数据架构师、数据仓库工程师、对Apache Kylin有初步了解并希望将其应用于中文业务场景的技术人员、以及希望提升中文数据分析效率的数据科学家。 结语 《集华人智慧之大成：Apache Kylin用中文处理大数据》旨在打破Kylin仅适用于英文数据的刻板印象，真正将这一世界级工具的能力，深度融入到中文信息处理的广阔天地中，帮助企业高效、精准地驾驭属于自己的中文大数据金矿。

作者简介    

蒋守壮

　　现就职于万达网路科技集团有限公司，资深大数据工程师，大数据实践者。曾任平安科技资深大数据分析师和架构师，CSDN社区专家，知识库特约编辑。目前专注于Docker、Kubernetes、Mesos、Hadoop、Spark以及Kylin等技术领域。

第一部分  Apache Kylin基础部分
Chapter 01  Apache Kylin前世今生
1.1  Apache Kylin的背景
1.2  Apache Kylin的应用场景
1.3  Apache Kylin的发展历程

Chapter 02  Apache Kylin前奏
2.1  事实表和维表
2.2  星型模型和雪花型模型
2.3  OLAP
2.4  资料立方体（Data Cube）

Chapter 03  Apache Kylin工作原理和系统架构
3.1  Kylin工作原理
3.2  Kylin系统架构
3.3  Kylin中的核心部分：Cube建构
3.4  Kylin的SQL查询
3.5  Kylin的特性和生态圈

Chapter 04  架设CDH大数据平台
4.1  系统环境和安装套件
4.2  准备工作：系统环境架设
4.3  正式安装CDH：准备工作
4.4  正式安装CDH5：安装设定

Chapter 05  使用Kylin建构企业大数据分析平台的四种部署方式
5.1  Kylin部署的架构
5.2  Kylin的四种典型部署方式

Chapter 06  单独为Kylin部署HBase丛集

Chapter 07  部署Kylin丛集环境
7.1  部署Kylin的先决条件
7.2  部署Kylin丛集环境
7.3  为Kylin丛集架设负载平衡器
 
第二部分  Apache Kylin进阶部分
Chapter 08  Demo案例实战
8.1  Sample Cube案例描述
8.2  Sample Cube案例实战

Chapter 09  多维分析的Cube建立实战
9.1  Cube模型
9.2  建立Cube的流程

Chapter 10  Build Cube的来龙去脉
10.1  流程分析
10.2  小结
 
第三部分  Apache Kylin进阶部分
Chapter  11 Cube最佳化

Chapter  12 备份Kylin的Metadata
12.1  Kylin的中继资料
12.2  备份中继资料
12.3  恢复中继资料

Chapter 13  使用Hive视图
13.1  使用Hive视图
13.2  使用视图实战

Chapter 14  Kylin的垃圾清理
14.1  清理中继资料
14.2  清理记忆体资料

Chapter 15  JDBC 存取方式

Chapter 16  透过RESTful存取Kylin

Chapter 17  Kylin版本之间升级
17.1  从1.5.2升级到最新版本1.5.3
17.2  从1.5.1升级到1.5.2版本
17.3  从Kylin 1.5.2.1升级到Kylin 1.5.3实战
17.4  补充内容

Chapter 18  大数据视觉化实作
18.1  视觉化工具简述
18.2  安装Kylin ODBC驱动
18.3  透过Excel存取Kylin
18.4  透过Power BI存取Kylin
18.5  透过Tableau存取Kylin
18.6  Kylin + Mondrian + Saiku
18.7  实战演练：透过Saiku存取Kylin
18.8  透过Apache Zepplin存取Kylin
18.9  透过Kylin的"Insight"查询

Chapter 19  使用Streaming Table建构准即时Cube

Chapter 20  快速资料立方演算法
20.1  快速资料立方演算法概述
20.2  快速资料立方演算法优点和缺点
20.3  取得Fast Cubing演算法的优势
 
第四部分  Apache Kylin的扩充部分
Chapter 21  大数据智慧分析平台KAP
21.1  大数据智慧分析平台KAP概述
21.2  KAP的安装部署

推荐序

　　Apache Kylin将传统的资料仓储及商务智慧分析能力带入到大数据时代，作为新兴的技术已被广大使用者所使用。身为创始者，我非常欣喜能看到关于Apache Kylin相关书籍的出版，这无疑对使用者更进一步地使用Kylin，解决实际大数据分析架构及业务问题有很大的帮助。
　　伴随着大数据发展的三大主轴为大数据技术、大数据思维和大数据实作。

　　因为RDBMS很难处理单表10亿行资料，所以大数据技术应需而生。大数据技术从最初解决巨量资料的快速储存和读取，到现今巨量资料的OLAP，当中衍生出许多的技术产品，Apache Kylin就是其中的优秀产品，目标是解决大数据范围中的OLAP。

　　第二大主轴为大数据思维。资料处理的最近几十年都被RDBMS的思想所束缚，小表、多表、表的连接、过分注重容错性的坏处，等等，这些都限制了巨量资料上的处理与分析。大数据技术出来之后，随之而来的大数据想法，所带来了巨量资料处理的新思维。这个新思维的核心就是突破表的概念，而採用物件导向的资料模型在资料层上实现。Apache Kylin的Cube模型就是在逐步表现大数据的思维。

　　最后一条主轴为大数据实作。大数据实作分为资料整理、资料建模、资料获取、资料控管、资料服务、资料视觉化和资料分析。这是环环相扣的步骤，不能跳过。Apache Kylin作为资料分析环节的技术产品，一定要与资料管理的优秀产品相结合，才能充分发挥出分析的功效。

　　蒋守壮是业界知名的Apache Kylin专家。本书浅显容易、实作性强，是目前Apache Kylin界不可多得的技术资料，值得细读和研究。
　　Apache Kylin是一个大数据领域真正进入全球主流应用的开放原始码专案。作为软体开发的骄傲之作，市面上却缺少一本系统性介绍该专案的书籍。

　　万达科技集团大数据中心蒋守壮同学在专案诞生之初就一直追踪Kylin的进展，深入研究专案的技术原理，并将其运用在许多实际专案中。无论您是大数据技术同好，抑或您正在考虑引用Kylin这样杰出的大数据处理工具，本书都将是您很好的参考指南！
　　Apache Kylin是以MOLAP为基础的即时大数据引擎，与Hadoop生态系统结合更加紧密，先天的优势註定了其支援更大的资料规模、更好的扩充性，独有的华人中文血统较其他开放原始码软体更具当地语系化优势。本书包含了守壮多年的实作经验，系统化全面性介绍了Apache Kylin技术，值得推荐。
 
　　Apache Kylin是以大数据技术为基础的一种OLAP实现，其根据OLAP原理、利用MapReduce架构建置CUBE，并将预计算结果储存在HBase中，实现多维分析和查询的秒级回应。Apache Kylin虽属于MOLAP范围，但还是有别于传统的MOLAP，它充分利用了Hadoop分散式运算的精髓，是分散式OLAP（DOLAP：Distributed OLAP）的实作方式，在TB、PB级资料集上体现出卓越的效能表现，自开放原始码以来就备受各界关注。

　　作为一位技术达人，蒋守壮依靠自身深厚的技术功力，结合实际工作对Kylin做了许多研究工作。从各种部署环境的架设、实际工作案例开发测试到各种问题的分析及解决，作者深入分析了Kylin的原始程式码，也给Kylin社区回馈了很多缺失，被Kylin社区确认并在新的版本中加以增强。本书即是蒋守壮对自己研究工作的归纳和昇华，是目前第一本系统介绍Kylin的实用书籍。
　　目前在企业级市场上主流的BI产品有Oracle的BIEE、IBM的Cognos、SAP的BO等，这些产品主要是以传统为基础的关系型资料进行报表开发和资料分析，虽然可以透过加强伺服器效能来提升资料处理的能力，但受限于其本身的架构，在处理大数据（TB级及以上）上就显得缓慢，而Kylin是一款专为大数据而生的开放原始码产品。相对于传统大厂商主导的BI产品，Kylin是一个开放原始码的分散式分析引擎，提供Hadoop之上的SQL查询介面及多维分析（OLAP）能力以支援超大规模资料，其最初由eBay公司开发并贡献至开放原始码社区，它能在微秒内查询极大的Hive表，并且在不断地增强和进化。

　　Kylin作为Apache顶级专案，在社区备受推崇，但一直缺少一本实用、可操作的技术书籍让普通的开发人员将其部署实施，应用于企业的发展，产生经济价值。蒋守壮的这本书系统而全面地介绍了Kylin的架构、架设及应用，能让有一定技术功力的人员，快速实施部署，对于目前苦于大数据处理的人员来讲，无疑是久旱逢甘霖。
前言

　　自2011年下半年开始，笔者就持续关注Apache开放原始码社区，重点放在大数据方面的成熟架构和产品。在这期间，陆续研究过Hadoop、Hive、HBase、Mahout、Kafka、Flume、Storm，以及近两年很热门的Spark和Flink等，和很多从事大数据的朋友一样，经历过无数的夜晚，对着电脑萤幕逐行研究这些原始程式码，同时也看到无数的开放原始码同好和技术专家加入Hadoop开放原始码社区，贡献自己的力量，日复一日，乐此不疲。

　　谈起大数据，不得不提Hadoop，如今其早已发展成为了大数据处理的事实标准。Hadoop诞生于2005年，其受到Google两篇论文（GFS和MapReduce）的启发。起初，Hadoop只是用来支撑Nutch搜寻引擎的专案，从2006年开始，Hadoop脱离Nutch，成为Apache的顶级专案，无论是在学术界还是工业界都获得快速的发展。

　　Hadoop十多岁了，这十年期间围绕其核心元件（HDFS、MapReduce、Yarn）陆续出现了一批工具，用来丰富Hadoop生态圈，解决大数据各方面的问题，这其中就包含Apache Kylin。

　　Apache Kylin（麒麟）是由eBay 研发并贡献给开放原始码社区的Hadoop上分散式大规模连线分析（OLAP）平台，它提供Hadoop之上的SQL查询介面及多维分析能力以支援大规模资料，能够处理TB乃至PB等级的分析工作，能够在微秒级查询极大的Hive表，并支援高平行处理。Apache Kylin于2014年10月开放原始码，并于当年11月成为Apache孵化器专案，是eBay第一个贡献给Apache软体基金会的专案，也是第一个由华人团队完整贡献到Apache的专案，在这里对Apache Kylin的团队表示感谢，感谢贡献如此出色的大数据分析平台。

　　从去年开始接触Apache Kylin，感觉很亲切，也很惊喜。目前研究的版本为071，也就是Kylin加入Apache孵化器专案后的第一个Apache发行版本，虽然当时的Kylin存在一些问题，但是其以Hadoop设计为基础的架构还是深具创意和特色。经过一年多的发展，截至目前，Apache Kylin的版本已经发展到153，并且从15版本开始，Apache Kylin进行了重建，支援可扩充架构，支援更多的资料来源、建置引擎和储存引擎，建置演算法不断最佳化，支援与更多的视觉化工具整合等。

　　如今，Apache Kylin已被应用在eBay、Exponential、京东、美团、明略数据、网易及其他公司。越来越多的大数据团队开始选择Apache Kylin作为公司大数据分析平台的组成部分，满足其巨量资料的多维指标即时查询分析。透过很多社区的交流分享，笔者发现不少朋友对Apache Kylin没有一个整体的认识，在使用过程中出现各种各样的问题，打击自信心，他们急切希望能有一本全面介绍Apache Kylin的书籍。因为笔者经常在部落格和社区分享Apache Kylin实战方面的经验，所以很多朋友鼓励笔者能够写一本比较全面介绍Apache Kylin的书籍，帮助更多的同好更进一步地加入Apache Kylin的社区，并在生产环境中进行实作。刚开始比较犹豫，毕竟写书需要花费大量的时间和精力，而且要对读者负责，容不得半点马虎。后来经过社区朋友打电话劝说，以及清华大学出版社的夏毓彦编辑一再鼓励，还有家人的支援，笔者下定决心写这本书，目的只有一个，就是希望读者能够透过这本书，对Apache Kylin有一个完整的认识，掌握各方面的技能，并最后应用在自己公司的生产环境中。

　　本书内容

　　这是一本全面介绍Apache Kylin的书籍，包含环境架设、案例实战示范、原始程式分析、Cube最佳化等，此外还会有关资料仓储、资料模型、OLAP、资料立方体等方面的知识。透过本书系统性学习和实战操作，朋友们将能够达到以Apache Kylin为基础架设企业级大数据分析平台，并熟练掌握使用Apache Kylin多维度地分析巨量资料，最后透过视觉化工具展示结果。

　　适用读者

　　本书适合从事Hadoop、HBase、Hive和Kylin等方面工作的人员参考阅读，最好能掌握一点OLAP、资料立方体等资料仓储方面的知识。但相信这本书也适合任何想从事大数据方面工作的程式设计师和架构师。

　　程式标准和下载

　　本书中会有关大量的Linux Shell指令，这些指令都是在CentOS作业系统上执行成功的，对于其他的一些Linux系统也同样适用，如有不适用的，可以查阅资料，修改指令以符合对应的作业系统。

　　要下载本书章节中的范例程式，请到 githubcom/jiangshouzhuang下载。

　　繁体中文版说明

　　Apache Kylin为中国大陆开发之大数据系统，为维持全书之完整性，本书图说及程式码均维持简体中文，请读者参阅繁体中文内文阅读。

　　读者服务

　　由于笔者的写作功力有限，可能有部分章节内容思虑尚欠周全，或版本升级导致某些章节部分内容不是最新的。为了更进一步地为读者服务，笔者特地建立一个QQ群：118152802，有关本书的任何问题，都会及时提供读者们答覆，感谢支持。

　　致谢

　　本书的问世，获得了很多朋友的鼎力相助，在这里感谢所有帮助我完成这本书的人。

　　感谢公司的同事们，特别感谢项同德和万文兵两位专案经理给予的支援和鼓励，感谢施健健给予的技术支援和帮助。
　　感谢CSDN和cnblogs部落格中优秀的文章给予的技术支援。
　　感谢清华大学出版社所有为本书的出版和发行付出辛勤工作的人们。

　　最后，我要感谢我的家人，给予我的不懈支持。感谢父母帮我们照顾调皮捣蛋的宝宝；感谢妻子一如既往地照顾我的生活，给予我充足的时间用来写作。没有家人的支持和照顾，我是不可能完成这本书。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题起得真是气势磅礴，“集华人智慧之大成”，光是这几个字就让人联想到无数个夜晚，开发工程师们在屏幕前挥洒汗水，攻克技术难题的身影。而“Apache Kylin用中文处理大数据”这个副标题，更是直击痛点。作为一名长期与中文数据打交道的数据分析师，我深知在中文语境下进行大数据处理的复杂性。传统的NLP模型往往在处理中文的同义词、多义词、语序变化以及丰富的成语俗语时显得力不从心，导致分析结果的准确性和深度大打折扣。因此，我非常期待这本书能为我们带来Apache Kylin在中文大数据处理方面的创新实践和解决方案。这本书的出现，无疑为我们这些身处中文大数据洪流中的从业者提供了一个新的视角和强大的工具。我希望书中能深入剖析Kylin如何巧妙地应对中文特有的挑战，例如分词的精度、词语的关联性挖掘、上下文信息的理解等，并且分享一些实际的案例，让我们能够借鉴其成功经验，少走弯路。这本书如果能够详尽地阐述Kylin的底层架构如何支持多语言，尤其是在内存计算、预聚合等核心技术上如何优化中文数据的处理性能，那将是极大的福音。我猜测书中会涵盖从数据接入、模型构建到查询优化的全流程，并且会重点讲解Kylin如何通过预计算来解决大数据查询的延迟问题，这一点对于实时或近实时的数据分析至关重要。

评分☆☆☆☆☆

拿到这本书，我最感兴趣的部分莫过于它能否真正解决我在工作中遇到的“千人千面”的数据解读难题。众所周知，中文的表达方式千变万化，同一个意思可能有很多种说法，同一个词语在不同的语境下也可能有着截然不同的含义。这对于基于规则或者简单统计模型的大数据分析来说，简直是噩梦。我特别期待书中能提供一套行之有效的中文数据治理和清洗策略，以及如何利用Kylin来构建能够理解中文细微差别的模型。是否能够通过Kylin的强大能力，实现对海量中文文本的深度挖掘，比如用户评论的情感分析、舆情监控的精准预测、甚至是通过关联分析发现隐藏在数据中的商业洞察。我设想这本书会包含一些实际操作的指导，比如如何将中文的非结构化数据转化为Kylin能够理解的结构化信息，并且如何设计Cube来最大化地利用Kylin的预计算能力，以支持快速的中文报表生成和探索性分析。如果书中能深入探讨Kylin在处理具有中国特色的网络用语、表情符号以及文化内涵的文本数据时有哪些特别的技巧和优化方法，那将是无价之宝。我期待它能填补我在这一领域的知识空白，为我打开一扇新的大门。

评分☆☆☆☆☆

对于一个长期在中文数据海洋中摸索的从业者来说，“集华人智慧之大成”这几个字，是一种莫大的鼓励，也带着一丝期待。Apache Kylin，这个名字我早已耳闻，知道它在处理海量数据时的强大之处，但“用中文处理大数据”这个限定词，瞬间就吸引了我的全部注意力。我一直苦于如何高效、准确地从纷繁复杂的中文文本数据中提取有价值的信息。想象一下，如果Kylin能够像一部精密的中文“翻译机”和“分析仪”一样，将那些散落的、语意模糊的中文信息，转化为清晰、可执行的洞察，那将是多么大的飞跃。我非常希望这本书能够揭示Kylin在中文分词、词性标注、命名实体识别等方面的先进技术，以及它如何与其他的中文NLP工具进行融合。我猜测书中会提供详细的步骤和代码示例，指导读者如何搭建和配置Kylin环境，使其能够处理中文数据，并进行高效的查询。我期待它能帮助我理解如何构建适合中文数据的Cube，如何选择合适的维度和度量，以及如何对查询进行优化，从而在中文大数据分析的道路上，少走一些弯路，多一些收获。

评分☆☆☆☆☆

读到这本书的名字，我就知道它可能是一本非常有分量的著作。Apache Kylin本身就是大数据领域的一颗明星，以其出色的预聚合和MPP查询能力闻名，能够极大地提升大数据分析的效率。而将其应用于中文大数据处理，更是将它的价值提升到了一个新的高度。我猜想，这本书不会仅仅停留在理论层面，而是会深入到Apache Kylin在中文大数据场景下的实际落地和应用。我希望它能详细讲解如何在Kylin中构建Cube，以应对中文数据特有的维度和度量。例如，中文的用户ID、产品名称、地理位置等，这些都需要在Kylin的数据模型设计中得到妥善的处理。我特别好奇书中会如何阐述Kylin在多语言支持方面的技术细节，它是否能够原生支持中文的编码格式，以及在字符集的处理上是否有所优化。此外，我也期待书中能分享一些成功的企业案例，展示Kylin是如何帮助这些企业解决中文大数据分析的挑战，从而实现业务增长和效率提升的。这本书如果能提供一些关于Kylin性能调优的建议，特别是针对中文数据加载和查询优化的技巧，那对我来说将是极其实用的。

评分☆☆☆☆☆

这本书的标题，让我联想到的是一种集体智慧的结晶，而且聚焦于一个我工作中最常遇到的难题——中文大数据处理。Apache Kylin，作为一款在大数据领域享有盛誉的OLAP引擎，它的核心优势在于其卓越的预计算能力，能够显著提升数据查询的速度。而将这一强大工具的应用扩展到中文数据处理，无疑是一次意义深远的尝试。我迫切地想知道，这本书会如何具体阐述Kylin在中文数据处理上的技术细节。例如，它会如何克服中文语境下特有的歧义性问题？在构建Cube时，如何有效地表示和关联中文文本中的信息？它是否会提供一些针对中文数据特性的模型设计指南，以充分发挥Kylin的性能优势？我非常期待书中能够包含一些实操性的内容，例如如何将中文的日志、评论、社交媒体数据等导入Kylin，如何设计Cube来支持中文的复杂查询，以及如何对查询性能进行优化。如果书中能够结合实际案例，展示Kylin如何帮助企业解决中文大数据的分析瓶颈，并带来切实的业务价值，那将是对我工作的巨大启发。