Apache Kylin 大數據入門 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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圖書標籤:

• Apache Kylin
• 大數據
• OLAP
• 數據分析
• 數據倉庫
• Hadoop
• Spark
• BI
• 實時分析
• 入門

本書全麵介紹Apache Kylin，內容包含：

　　●環境架設、範例演練、原始程式分析、Cube最佳化⋯⋯等。
　　●資料倉儲、資料模型、OLAP、資料立方體⋯⋯等方麵的相關知識。
　　●係統性學習與實戰操作，使讀者能夠架設以Apache Kylin為基礎的企業級大數據分析平颱。
　　●熟練使用Apache Kylin多維度分析巨量資料，並透過視覺化工具展現結果。

　　適用：大數據技術初學者；大數據分析人員、架構師等；亦適閤Hadoop、HBase、Hive和Kylin等相關從業人員。

本書特色

　　●Apache Kylin為第一個由華人團隊完整貢獻至Apache的專案。
　　●作者為業界知名的Apache Kylin專傢，本書為其多年的技術纍積與實戰精華。
　　●內容淺顯易懂、實作性強大，是目前第一本係統性介紹Kylin的實作書籍。
　　●Apache Kylin為開放原始碼的分散式儲存引擎，提供Hadoop上的SQL查詢介麵及多維分析能力以支援大規模資料。

 

數據湖上的性能飛躍：構建企業級實時分析平颱的實踐與探索 深入解析現代數據架構的基石與演進 在當今數據爆炸的時代，企業麵臨的挑戰已不再是數據的采集，而是如何高效、實時地從海量數據中提取業務洞察。傳統的BI工具和分析方法在麵對PB級數據和毫秒級響應的需求時，往往顯得力不從心。本書將帶您穿越傳統數據倉庫的局限，深入探索下一代大數據分析架構的核心——數據湖（Data Lake） 上的高性能查詢引擎與數據建模範式。 本書並非專注於某一特定開源軟件的“使用手冊”，而是旨在構建一套係統的、麵嚮企業級應用場景的大數據實時分析方法論。我們將從數據架構的底層邏輯齣發，剖析當前主流的分析生態如何協同工作，以及如何通過創新的技術手段打破數據延遲與計算瓶頸。 --- 第一部分：新一代數據架構的基石與挑戰 (Foundations and Challenges) 第1章：企業數據生態的現狀與痛點重構 本章首先審視當前企業數據環境的普遍挑戰：數據孤島、ETL流程僵化、查詢延遲高企對決策製定的負麵影響。我們將係統梳理從Hadoop時代嚮雲原生、湖倉一體（Lakehouse）架構演進的內在驅動力。重點分析傳統ROLAP/MOLAP模型的局限性，並引入預聚閤（Pre-aggregation） 思想在現代架構中的復興與升華。 第2章：數據湖的本質與湖倉一體的架構哲學 數據湖不僅僅是一個存儲數據的“水坑”，它代錶瞭一種開放、靈活、支持多樣化計算引擎的數據管理哲學。本章深入探討數據湖的核心組件——開放文件格式（如Parquet、ORC）的特性與優化，以及元數據管理（如Hive Metastore、Iceberg/Hudi/Delta Lake）在保證數據一緻性和ACID特性中的關鍵作用。我們將構建一個高層次的湖倉一體參考架構圖，闡明計算層與存儲層解耦帶來的彈性優勢。 第3章：麵嚮分析場景的數據建模範式再思考 傳統的星型/雪花模型在處理極高維度和海量事實記錄時，其Join操作的成本急劇上升。本章將探討針對分布式計算環境的優化建模技術。內容涵蓋： 維度模型的演進： 如何在ELT而非ETL的流程中構建高效的維度錶。 事實錶的分區與排序策略： 如何根據業務查詢的典型訪問模式（Access Pattern）設計物理存儲布局。 反範式化（Denormalization）的藝術： 在分布式係統中，權衡冗餘數據與Join開銷的平衡點。 --- 第二部分：高性能查詢引擎的核心機製 (Core Mechanisms of High-Performance Query Engines) 第4章：分布式查詢引擎的工作原理深度解析 本章是本書的技術核心之一，它不再停留在“如何寫SQL”，而是深入剖析分布式SQL引擎（如Presto/Trino、Spark SQL等）內部執行計劃的生成與優化過程。 邏輯計劃與物理計劃的轉換： 從用戶SQL到可執行任務的路徑。 分布式執行模型： 任務調度、數據Shuffle的性能瓶頸識彆與緩解策略。 內存管理與垃圾迴收（GC）優化： 針對TB級數據處理的內存壓力調優技巧。 第5章：嚮量化計算與列式存儲的協同優化 嚮量化（Vectorization）是實現極緻性能的關鍵技術。本章詳細闡述嚮量化引擎如何通過批處理操作和SIMD指令集，大幅提升CPU的利用率。結閤列式存儲的優勢，我們將分析： 數據編碼與壓縮技術： Run-Length Encoding (RLE), Dictionary Encoding等在不同數據類型上的適用性。 謂詞下推（Predicate Pushdown）： 如何在讀取數據階段就過濾掉不必要的行，減少I/O和計算量。 數據跳躍（Data Skipping）： 利用統計信息（Min/Max值）實現快速定位數據塊。 第6章：CBO（Cost-Based Optimization）的內部運作 現代查詢優化器依賴於精確的統計信息來做齣最優決策。本章揭示CBO背後的統計學原理和代價模型： 統計信息的采集與維護： 如何保證統計數據的時效性和準確性。 Join 順序選擇算法： 動態規劃在多錶Join優化中的應用。 算子選擇（Operator Selection）： 在Hash Join、Merge Join、Broadcast Join等多種執行策略中，如何根據數據規模和數據分布選擇最優方案。 --- 第三部分：麵嚮實時分析的預計算與加速技術 (Pre-computation and Acceleration for Real-Time Analytics) 第7章：預聚閤（Pre-aggregation）的現代詮釋 預聚閤是應對復雜分析查詢的“殺手鐧”，但其麵臨的主要挑戰是如何平衡預計算的覆蓋率與存儲膨脹。本章將聚焦於多粒度聚閤 的設計藝術。 聚閤粒度的選擇模型： 結閤業務的查詢頻率和數據更新速度確定最佳的聚閤維度組閤。 增量預聚閤（Incremental Aggregation）： 避免全量重算，隻計算新流入數據對應的聚閤結果。 稀疏數據處理： 針對高基數維度下的聚閤性能優化技巧。 第8章：物化視圖與查詢改寫 (Materialized Views and Query Rewriting) 物化視圖是連接應用層和底層數據模型的橋梁。本章詳細探討如何讓查詢引擎自動識彆並重寫 原始查詢，使其命中已計算好的物化視圖。 視圖的依賴性管理： 追蹤底層基礎錶的變化，觸發視圖的自動刷新。 跨層級查詢改寫： 優化器如何將一個需要Join大量基礎錶的復雜查詢，透明地轉化為對一個輕量級預聚閤錶的查詢。 第9章：混閤分析負載與工作負載隔離 企業環境中，既有批處理的ETL/報錶生成，也有高並發的即席查詢（Ad-hoc Query）。本章探討如何利用現代架構的彈性，實現負載的有效隔離。 資源池化與優先級設置： 如何在共享集群上劃分計算資源，保證關鍵業務查詢的SLA。 緩存策略的精細化管理： 基於數據訪問熱度，在內存、SSD和對象存儲層實施分級緩存，顯著提升熱數據的響應速度。 --- 第四部分：企業級部署、治理與未來展望 (Enterprise Deployment, Governance, and Future Outlook) 第10章：保障數據質量與分析一緻性 在高度分布式的環境中，數據治理成為性能之外的另一大挑戰。本章關注如何確保分析結果的可靠性。 數據血緣（Data Lineage）的追蹤： 從源頭到分析報告的全鏈路可追溯性。 數據契約（Data Contracts）的建立： 確保上遊數據變更不會破壞下遊分析的準確性。 安全與閤規性： 在查詢引擎層麵實現動態脫敏和行級彆安全（Row-Level Security, RLS）。 第11章：運維自動化與性能監控 一個健壯的分析平颱必須具備高度的自我監控和自動化修復能力。本章提供一套實用的生産環境運維指南： 關鍵性能指標（KPIs）的定義： 識彆並追蹤影響用戶體驗的關鍵延遲點（如查詢啓動時間、Shuffle時間）。 自動化調優流程： 基於監控數據，自動調整集群參數或建議優化數據模型。 結語：麵嚮未來分析的能力構建 本書的最終目標是使讀者掌握構建一個麵嚮業務、低延遲、高吞吐 的企業級數據分析平颱的能力，理解性能優化的各個層次的聯動效應，從而在數據驅動的決策競爭中占據先機。 --- 本書適閤人群： 大數據架構師和係統工程師 BI開發人員和數據建模專傢 希望從傳統數倉技術棧平滑過渡到湖倉一體架構的技術決策者 對底層查詢執行原理有深入探究熱情的開發者和分析師

作者簡介

蔣守壯

　　現就職於萬達網路科技集團有限公司，資深大數據工程師，大數據實踐者。曾任平安科技資深大數據分析師和架構師，CSDN社區專傢，知識庫特約編輯。目前專注於Docker、Kubernetes、Mesos、Hadoop、Spark以及Kylin等技術領域。

第一部分  Apache Kylin基礎部分
Chapter 01  Apache Kylin前世今生
1.1  Apache Kylin的背景
1.2  Apache Kylin的應用場景
1.3  Apache Kylin的發展曆程

Chapter 02  Apache Kylin前奏
2.1  事實錶和維錶
2.2  星型模型和雪花型模型
2.3  OLAP
2.4  資料立方體（Data Cube）

Chapter 03  Apache Kylin工作原理和係統架構
3.1  Kylin工作原理
3.2  Kylin係統架構
3.3  Kylin中的核心部分：Cube建構
3.4  Kylin的SQL查詢
3.5  Kylin的特性和生態圈

Chapter 04  架設CDH大數據平颱
4.1  係統環境和安裝套件
4.2  準備工作：係統環境架設
4.3  正式安裝CDH：準備工作
4.4  正式安裝CDH5：安裝設定

Chapter 05  使用Kylin建構企業大數據分析平颱的四種部署方式
5.1  Kylin部署的架構
5.2  Kylin的四種典型部署方式

Chapter 06  單獨為Kylin部署HBase叢集

Chapter 07  部署Kylin叢集環境
7.1  部署Kylin的先決條件
7.2  部署Kylin叢集環境
7.3  為Kylin叢集架設負載平衡器
 
第二部分  Apache Kylin進階部分
Chapter 08  Demo案例實戰
8.1  Sample Cube案例描述
8.2  Sample Cube案例實戰

Chapter 09  多維分析的Cube建立實戰
9.1  Cube模型
9.2  建立Cube的流程

Chapter 10  Build Cube的來龍去脈
10.1  流程分析
10.2  小結
 
第三部分  Apache Kylin進階部分
Chapter  11 Cube最佳化

Chapter  12 備份Kylin的Metadata
12.1  Kylin的中繼資料
12.2  備份中繼資料
12.3  恢復中繼資料

Chapter 13  使用Hive視圖
13.1  使用Hive視圖
13.2  使用視圖實戰

Chapter 14  Kylin的垃圾清理
14.1  清理中繼資料
14.2  清理記憶體資料

Chapter 15  JDBC 存取方式

Chapter 16  透過RESTful存取Kylin

Chapter 17  Kylin版本之間升級
17.1  從1.5.2升級到最新版本1.5.3
17.2  從1.5.1升級到1.5.2版本
17.3  從Kylin 1.5.2.1升級到Kylin 1.5.3實戰
17.4  補充內容

Chapter 18  大數據視覺化實作
18.1  視覺化工具簡述
18.2  安裝Kylin ODBC驅動
18.3  透過Excel存取Kylin
18.4  透過Power BI存取Kylin
18.5  透過Tableau存取Kylin
18.6  Kylin + Mondrian + Saiku
18.7  實戰演練：透過Saiku存取Kylin
18.8  透過Apache Zepplin存取Kylin
18.9  透過Kylin的"Insight"查詢

Chapter 19  使用Streaming Table建構準即時Cube

Chapter 20  快速資料立方演算法
20.1  快速資料立方演算法概述
20.2  快速資料立方演算法優點和缺點
20.3  取得Fast Cubing演算法的優勢
 
第四部分  Apache Kylin的擴充部分
Chapter 21  大數據智慧分析平颱KAP
21.1  大數據智慧分析平颱KAP概述
21.2  KAP的安裝部署

推薦序一

韓卿
Kyligence聯閤創始人兼CEO
Apache Kylin專案管理委員會主席(PMC Chair)

　　Apache Kylin將傳統的資料倉儲及商務智慧分析能力帶入到大數據時代，作為新興的技術已被廣大使用者所使用。身為創始者，我非常欣喜能看到關於Apache Kylin相關書籍的齣版，這無疑對使用者更進一步地使用Kylin，解決實際大數據分析架構及業務問題有很大的幫助。

推薦序二

楊正洪
武漢市雲升科技發展有限公司董事長

　　因為RDBMS很難處理單錶10億行資料，所以大數據技術應需而生。大數據技術從最初解決巨量資料的快速儲存和讀取，到現今巨量資料的OLAP，當中衍生齣許多的技術産品，Apache Kylin就是其中的優秀産品，目標是解決大數據範圍中的OLAP。
第二大主軸為大數據思維。資料處理的最近幾十年都被RDBMS的思想所束縛，小錶、多錶、錶的連接、過分注重容錯性的壞處，等等，這些都限製瞭巨量資料上的處理與分析。大數據技術齣來之後，隨之而來的大數據想法，所帶來瞭巨量資料處理的新思維。這個新思維的核心就是突破錶的概念，而採用物件導嚮的資料模型在資料層上實現。Apache Kylin的Cube模型就是在逐步錶現大數據的思維。

　　最後一條主軸為大數據實作。大數據實作分為資料整理、資料建模、資料獲取、資料控管、資料服務、資料視覺化和資料分析。這是環環相扣的步驟，不能跳過。Apache Kylin作為資料分析環節的技術産品，一定要與資料管理的優秀産品相結閤，纔能充分發揮齣分析的功效。

　　蔣守壯是業界知名的Apache Kylin專傢。本書淺顯容易、實作性強，是目前Apache Kylin界不可多得的技術資料，值得細讀和研究。

推薦序三

龔少成
萬達網路科技集團大數據中心副總經理
《Spark進階資料分析》中文版譯者

　　Apache Kylin是一個大數據領域真正進入全球主流應用的開放原始碼專案。作為軟體開發的驕傲之作，市麵上卻缺少一本係統性介紹該專案的書籍。

　　萬達科技集團大數據中心蔣守壯同學在專案誕生之初就一直追蹤Kylin的進展，深入研究專案的技術原理，並將其運用在許多實際專案中。無論您是大數據技術同好，抑或您正在考慮引用Kylin這樣傑齣的大數據處理工具，本書都將是您很好的參考指南！

推薦序四

賈傳青
資料架構師，IT脫口秀（清風那個吹）創始人

　　Apache Kylin是以MOLAP為基礎的即時大數據引擎，與Hadoop生態係統結閤更加緊密，先天的優勢註定瞭其支援更大的資料規模、更好的擴充性，獨有的華人中文血統較其他開放原始碼軟體更具當地語係化優勢。本書包含瞭守壯多年的實作經驗，係統化全麵性介紹瞭Apache Kylin技術，值得推薦。
 
推薦序五

項同德
平安科技（深圳）有限公司高級經理

　　Apache Kylin是以大數據技術為基礎的一種OLAP實現，其根據OLAP原理、利用MapReduce架構建置CUBE，並將預計算結果儲存在HBase中，實現多維分析和查詢的秒級迴應。Apache Kylin雖屬於MOLAP範圍，但還是有彆於傳統的MOLAP，它充分利用瞭Hadoop分散式運算的精髓，是分散式OLAP（DOLAP：Distributed OLAP）的實作方式，在TB、PB級資料集上體現齣卓越的效能錶現，自開放原始碼以來就備受各界關注。

　　作為一位技術達人，蔣守壯依靠自身深厚的技術功力，結閤實際工作對Kylin做瞭許多研究工作。從各種部署環境的架設、實際工作案例開發測試到各種問題的分析及解決，作者深入分析瞭Kylin的原始程式碼，也給Kylin社區迴饋瞭很多缺失，被Kylin社區確認並在新的版本中加以增強。本書即是蔣守壯對自己研究工作的歸納和昇華，是目前第一本係統介紹Kylin的實用書籍。

推薦序六

萬文兵
萬達網路科技集團有限公司大數據資深專案經理

　　目前在企業級市場上主流的BI産品有Oracle的BIEE、IBM的Cognos、SAP的BO等，這些産品主要是以傳統為基礎的關係型資料進行報錶開發和資料分析，雖然可以透過加強伺服器效能來提升資料處理的能力，但受限於其本身的架構，在處理大數據（TB級及以上）上就顯得緩慢，而Kylin是一款專為大數據而生的開放原始碼産品。相對於傳統大廠商主導的BI産品，Kylin是一個開放原始碼的分散式分析引擎，提供Hadoop之上的SQL查詢介麵及多維分析（OLAP）能力以支援超大規模資料，其最初由eBay公司開發並貢獻至開放原始碼社區，它能在微秒內查詢極大的Hive錶，並且在不斷地增強和進化。

　　Kylin作為Apache頂級專案，在社區備受推崇，但一直缺少一本實用、可操作的技術書籍讓普通的開發人員將其部署實施，應用於企業的發展，産生經濟價值。蔣守壯的這本書係統而全麵地介紹瞭Kylin的架構、架設及應用，能讓有一定技術功力的人員，快速實施部署，對於目前苦於大數據處理的人員來講，無疑是久旱逢甘霖。

　　蔣守壯一直專注於大數據的研究和應用，技術齣色，尤其是擅長解決各種疑難問題。這本書融閤瞭作者多年的技術纍積和實戰經驗，相信對您，無論是學習還是實戰都大有益處。

 

评分☆☆☆☆☆

這本書就像一本指引我探索浩瀚大數據世界的地圖，雖然我尚未深入到Apache Kylin的具體技術細節，但光是這本書的標題就足以讓我充滿好奇與期待。它勾勒齣瞭一個清晰的學習路徑，從“大數據”這個宏觀的概念入手，逐步引導讀者走嚮Apache Kylin這個具體而強大的工具。我設想，這本書會從大數據的基本概念、發展曆程、核心挑戰等方麵展開，為初學者構建一個紮實的基礎知識框架。就像在建造一座高樓之前，必須先打好地基一樣，這本書顯然將大數據領域的“地基”——概念、術語、關鍵技術——一一呈現。我對書中如何解釋“大數據”這個模糊但至關重要的概念尤為感興趣，是會側重於數據量、多樣性、速度，還是價值？它又將如何介紹構建大數據生態係統的關鍵組件，例如Hadoop、Spark等，讓我在腦海中形成一個初步的立體認知？這些都是我期待在這本書中找到答案的。

评分☆☆☆☆☆

對於一個剛剛踏入大數據領域的新人來說，“入門”二字是如此的親切和鼓舞人心。這本書的標題“Apache Kylin 大數據入門”仿佛為我指明瞭一條清晰的道路，讓我不再感到無從下手。我能想象，這本書會從最基礎的概念講起，一步步引導我理解什麼是大數據，為什麼我們需要大數據技術，以及在大數據領域有哪些主流的技術棧。它可能會介紹Hadoop的HDFS、MapReduce，以及Spark的RDD、DataFrame等核心概念，為我構建一個初步的認知模型。然後，自然而然地，它會將Apache Kylin這個強大的預計算引擎引入進來，解釋它在整個大數據分析流程中扮演的角色，以及它如何能夠極大地提升查詢性能。我期待書中能夠用簡單易懂的語言，配閤圖示和代碼示例，讓我能夠真正理解這些抽象的技術概念。

评分☆☆☆☆☆

這本書的標題“Apache Kylin 大數據入門”給我的第一印象是：這是一本能夠幫助我快速理解和掌握核心大數據技術的實踐指南。我尚未閱讀書中的具體章節，但標題本身就傳遞瞭一種“從零開始”的信號，讓我這種對大數據技術僅有模糊認識的人感到安心。我猜測，書中會首先建立起對大數據基本概念的理解，例如什麼是數據倉庫、什麼是數據湖，以及在大數據環境下，數據存儲、處理和分析麵臨的挑戰。接著，它會自然地引齣Apache Kylin，並詳細闡述它的核心架構、工作原理以及在實際應用中的優勢。我特彆期待書中能有案例分析，展示Kylin如何被應用於金融、電商、物聯網等不同行業，解決實際的分析難題。這種理論與實踐相結閤的模式，能讓我更好地理解Kylin的價值和應用場景。

评分☆☆☆☆☆

讀到“Apache Kylin”這個名字，我就知道這是一本關於如何駕馭海量數據、實現高效分析的寶典。我尚未接觸到書中的具體內容，但從標題就能感受到作者想要為讀者打開一扇通往實時OLAP分析世界的大門。我猜想，這本書一定能夠教會我如何剋服傳統數據庫在處理海量數據時的瓶頸，如何通過預計算和多維立方體技術，將原本耗時數小時甚至數天的查詢，縮短到毫秒級彆。這種對性能的極緻追求，正是大數據分析領域最吸引人的地方之一。我希望這本書能夠用生動形象的例子，解釋OLAP的原理，以及Apache Kylin在其中的核心作用。例如，它會如何描述一個電商平颱的銷售數據分析場景，展示Kylin如何幫助我們快速聚閤銷量、利潤、用戶畫像等維度的數據，從而支持業務決策？這種理論與實踐相結閤的講解方式，對我這樣的新手來說至關重要。

评分☆☆☆☆☆

我關注這本書的標題“Apache Kylin 大數據入門”，是因為我一直對大數據分析充滿興趣，但常常被各種復雜的技術術語和概念所睏擾。這本書的齣現，無疑為我提供瞭一個絕佳的學習契機。我猜想，這本書會首先普及大數據領域的基本知識，例如數據爆炸的現狀，以及傳統分析工具的局限性。然後，它會很自然地將Apache Kylin作為一個解決方案引入，講解它如何通過多維立方體和預計算技術，實現超高速的OLAP查詢。我特彆期待書中能夠清晰地解釋OLAP（在綫分析處理）和OLTP（在綫事務處理）的區彆，以及Kylin在OLAP領域的強大之處。此外，我也希望書中能夠包含一些關於如何構建和管理Kylin Cube的實際指導，讓我能夠瞭解從數據源到最終分析報告的全過程。