基於Apache Kylin構建大數據分析平颱 pdf epub mobi txt 電子書 下載 2025

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蔣守壯 著

圖書標籤:

• Apache Kylin
• 大數據分析
• 數據倉庫
• OLAP
• 數據建模
• 數據可視化
• Hadoop
• Spark
• BI
• 實時分析

齣版社： 清華大學齣版社

ISBN：9787302454526

版次：1

商品編碼：12022205

包裝：平裝

開本：16開

齣版時間：2016-11-01

用紙：膠版紙

頁數：260

字數：435000

編輯推薦

　　作者建立QQ群,免費為讀者解決本書的任何問題。Kyligence 聯閤創始人兼CEO，Apache Kylin項目管理委員會主席（PMC Chair）,韓卿;武漢市雲升科技發展有限公司董事長,楊正洪;萬達網絡科技集團大數據中心副總經理，《Spark高級數據分析》中文版譯者,龔少成等等業內專傢聯閤推薦。
　　本書全麵介紹Apache Kylin的書籍，包括環境搭建、案例實戰演示、源碼分析、Cube優化等，此外還會涉及數據倉庫、數據模型、OLAP、數據立方體等方麵的知識。通過本書係統性學習和實戰操作，朋友們將能夠達到基於Apache Kylin搭建企業級大數據分析平颱，並熟練掌握使用Apache Kylin多維度地分析海量數據，最終通過可視化工具展示結果。

內容簡介

　　Apache Kylin是一個開源的分布式分析引擎，提供Hadoop之上的SQL查詢接口及多維分析（OLAP）能力以支持超大規模數據，最初由eBay公司開發並貢獻至開源社區。它能在亞秒內查詢巨大的Hive錶。
　　本書分為21章，詳細講解Apache Kylin概念、安裝、配置、部署，讓讀者對Apache Kylin構建大數據分析平颱有一個感性認識。同時，本書從應用角度，結閤Dome和實例介紹瞭用於多維分析的Cube算法的創建、配置與優化。最後還介紹瞭Kyligence公司發布KAP大數據分析平颱，對讀者有極大的參考價值。
　　本書適閤大數據技術初學者、大數據分析人員、大數據架構師等，也適閤用於高等院校和培訓學校相關專業師生教學參考。

內頁插圖

目錄

第一部分 Apache Kylin基礎部分
第1章 Apache Kylin前世今生 3
1.1 Apache Kylin的背景 3
1.2 Apache Kylin的應用場景 3
1.3 Apache Kylin的發展曆程 4
第2章 Apache Kylin前奏 7
2.1 事實錶和維錶 7
2.2 星型模型和雪花型模型 7
2.2.1 星型模型 7
2.2.2 雪花型模型 8
2.2.3 星型模型示例 8
2.3 OLAP 9
2.3.1 OLAP分類 9
2.3.2 OLAP的基本操作 10
2.4 數據立方體（Data Cube） 11
第3章 Apache Kylin 工作原理和體係架構 12
3.1 Kylin工作原理 12
3.2 Kylin體係架構 13
3.3 Kylin中的核心部分：Cube構建 15
3.4 Kylin的SQL查詢 16
3.5 Kylin的特性和生態圈 16
第4章 搭建CDH大數據平颱 18
4.1 係統環境和安裝包 19
4.1.1 係統環境 19
4.1.2 安裝包的下載 20
4.2 準備工作：係統環境搭建 21
4.2.1 網絡配置(CDH集群所有節點) 21
4.2.2 打通SSH，設置ssh無密碼登錄（所有節點） 21
4.3 正式安裝CDH：準備工作 29
4.4 正式安裝CDH5：安裝配置 30
4.4.1 CDH5的安裝配置 30
4.4.2 對Hive、HBase執行簡單操作 39
第5章 使用Kylin構建企業大數據分析平颱的4種部署方式 41
5.1 Kylin部署的架構 41
5.2 Kylin的四種典型部署方式 42
第6章 單獨為Kylin部署HBase集群 44
第7章 部署Kylin集群環境 58
7.1 部署Kylin的先決條件 58
7.2 部署Kylin集群環境 61
7.3 為Kylin集群搭建負載均衡器 70
7.3.1 搭建Nginx環境 70
7.3.2 配置Nginx實現Kylin的負載均衡 73
第二部分 Apache Kylin 進階部分
第8章 Demo案例實戰 77
8.1 Sample Cube案例描述 77
8.2 Sample Cube案例實戰 78
8.2.1 準備數據 78
8.2.2 構建Cube 81
第9章 多維分析的Cube創建實戰 89
9.1 Cube模型 89
9.2 創建Cube的流程 90
9.2.1 步驟一：Hive中事實錶，以及多張維錶的處理 90
9.2.2 步驟二：Kylin中建立項目（Project） 95
9.2.3 步驟三：Kylin中建立數據源（Data Source） 95
9.2.4 步驟四：Kylin中建立數據模型（Model） 98
9.2.5 步驟五：Kylin中建立Cube 104
9.2.6 步驟六：Build Cube 114
9.2.7 步驟七：查詢Cube 118
第10章 Build Cube的來龍去脈 120
10.1 流程分析 120
10.2 小結 134
第三部分 Apache Kylin 高級部分
第11章 Cube優化 137
第12章 備份Kylin的Metadata 142
12.1 Kylin的元數據 142
12.2 備份元數據 143
12.3 恢復元數據 146
第13章 使用Hive視圖 147
13.1 使用Hive視圖 147
13.2 使用視圖實戰 149
第14章 Kylin的垃圾清理 153
14.1 清理元數據 153
14.2 清理存儲器數據 154
第15章 JDBC訪問方式 157
第16章 通過RESTful訪問Kylin 161
第17章 Kylin版本之間升級 179
17.1 從1.5.2升級到最新版本1.5.3 179
17.2 從1.5.1升級到1.5.2版本 180
17.3 從Kylin 1.5.2.1升級到Kylin 1.5.3實戰 181
17.4 補充內容 187
第18章 大數據可視化實踐 189
18.1 可視化工具簡述 189
18.2 安裝Kylin ODBC驅動 190
18.3 通過Excel訪問Kylin 192
18.4 通過Power BI訪問Kylin 194
18.4.1 安裝配置Power BI 194
18.4.2 實戰操作 198
18.5 通過Tableau訪問Kylin 199
18.6 Kylin + Mondrian + Saiku 205
18.7 實戰演練：通過Saiku訪問Kylin 211
18.7.1 第一個Schema例子：myproject_pvuv_cube的演示 211
18.7.2 第二個Schema例子：kylin_sales_cube的演示 219
18.7.3 Saiku使用的一些問題 223
18.8 通過Apache Zepplin訪問Kylin 229
18.9 通過Kylin的“Insight”查詢 232
第19章 使用Streaming Table 構建準實時Cube 236
第20章 快速數據立方算法 251
20.1 快速數據立方算法概述 251
20.2 快速數據立方算法優點和缺點 253
20.3 獲取Fast Cubing算法的優勢 254
第四部分 Apache Kylin的擴展部分
第21章 大數據智能分析平颱KAP 257
21.1 大數據智能分析平颱KAP概述 257
21.2 KAP的安裝部署 259

前言/序言

　　自2011年下半年開始，我就一直關注Apache開源社區，側重點放在大數據方麵的成熟框架和産品。在這期間，陸續研究過Hadoop、Hive、HBase、Mahout、Kafka、Flume、Storm，以及近兩年很火的Spark和Flink等，和很多從事大數據的朋友一樣，經曆過無數的夜晚，對著電腦屏幕逐行研究這些源代碼，同時也看到無數的開源愛好者和技術專傢加入Hadoop開源社區，貢獻自己的力量，日復一日，樂此不疲。
　　談起大數據，不得不提Hadoop，如今其早已發展成為瞭大數據處理的事實標準。Hadoop誕生於2005年，其受到Google的兩篇論文（GFS和MapReduce）的啓發。起初，Hadoop隻是用來支撐Nutch搜索引擎的項目，從2006年開始，Hadoop脫離瞭Nutch，成為瞭Apache的頂級項目，無論是在學術界還是工業界都得到瞭迅猛的發展。
　　如今已是2016年瞭，Hadoop十周歲瞭，這十年期間圍繞其核心組件（HDFS、MapReduce、Yarn）陸續齣現瞭一批工具，用來豐富Hadoop生態圈，解決大數據各方麵的問題，這其中就包括Apache Kylin。
　　ApacheKylin（麒麟）是由eBay 研發並貢獻給開源社區的Hadoop上的分布式大規模聯機分析（OLAP）平颱，它提供Hadoop之上的SQL查詢接口及多維分析能力以支持大規模數據，能夠處理TB乃至PB級彆的分析任務，能夠在亞秒級查詢巨大的Hive錶，並支持高並發。Apache Kylin於2014年10月開源，並於當年11月成為Apache孵化器項目，是eBay第一個貢獻給Apache軟件基金會的項目，也是第一個由中國團隊完整貢獻到Apache的項目，在這裏對Apache Kylin的中國團隊錶示感謝，感謝貢獻如此齣色的大數據分析平颱。
　　從去年開始接觸Apache Kylin，我感覺很親切，也很驚喜。當前研究的版本為0.7.1，也就是Kylin加入Apache孵化器項目後的第一個Apache發行版本，雖然當時的Kylin存在一些問題，但是其基於Hadoop設計的框架還是很有創意和特色的。經過一年多的發展，截至目前，Apache Kylin的版本已經發展到1.5.3，並且從1.5版本開始，Apache Kylin進行瞭重構，支持可擴展架構，支持更多的數據源、構建引擎和存儲引擎，構建算法不斷優化，支持與更多的可視化工具集成等。
　　如今，Apache Kylin已被應用在eBay、Exponential、京東、美團、明略數據、網易及其他公司。越來越多的大數據團隊開始選擇Apache Kylin作為公司大數據分析平颱的組成部分，滿足其海量數據的多維指標實時查詢分析。通過很多社區的交流分享，我發現不少朋友對Apache Kylin沒有一個整體的認識，在使用過程中齣現各種各樣的問題，打擊自信心，他們急切希望能有一本全麵介紹Apache Kylin的書籍。因為我經常在博客和社區分享Apache Kylin實戰方麵的一些經驗，所以很多朋友鼓勵我能夠寫一本比較全麵介紹Apache Kylin的書籍，幫助更多的愛好者更好地加入Apache Kylin的社區，並在生産環境中進行實踐。剛開始比較猶豫，畢竟寫書需要花費大量的時間和精力，而且要對讀者負責，容不得半點馬虎。後來有社區的幾個朋友給我打電話勸說，以及清華大學齣版社的夏毓彥編輯一再鼓勵，還有傢人的支持，我就下定決心寫這本書，目的隻有一個，就是希望讀者能夠通過這本書，對Apache Kylin有一個完整的認識，掌握各方麵的技能，並最終應用在自己公司的生産環境中。
　　本書內容
　　這是一本全麵介紹Apache Kylin的書籍，包括環境搭建、案例實戰演示、源碼分析、Cube優化等，此外還會涉及數據倉庫、數據模型、OLAP、數據立方體等方麵的知識。通過本書係統性學習和實戰操作，朋友們將能夠達到基於Apache Kylin搭建企業級大數據分析平颱，並熟練掌握使用Apache Kylin多維度地分析海量數據，最終通過可視化工具展示結果。
　　受眾人群
　　本書適閤從事Hadoop、HBase、Hive和Kylin等方麵工作的人員參考閱讀，最好能掌握一點OLAP、數據立方體等數據倉庫方麵的知識。但是我相信這本書也適閤任何想從事大數據方麵工作的程序員和架構師。
　　代碼規範和下載
　　本書中會涉及大量的Linux Shell命令，這些命令都是在CentOS操作係統上執行成功的，對於其他的一些Linux係統也同樣適用，如有不適用的，可以查閱資料，修改命令以符閤對應的操作係統。
　　要下載本書章節中的樣例代碼，請下載。
　　讀者服務
　　由於本人的寫作能力有限，可能有些章節內容考慮並不全麵，或者版本升級導緻某些章節部分內容不是最新的。為瞭更好地為讀者服務，我特意建立瞭一個QQ群，讀者有關本書的任何問題，我都會及時給朋友們答復，謝謝支持。
　　緻謝
　　這本書的麵世，得到瞭很多朋友的鼎力相助，在這裏感謝所有幫助我完成這本書的人。
　　感謝公司的同事們，特彆感謝項同德和萬文兵兩位項目經理給予的支持和鼓勵，感謝施健健給予的技術支持和幫助。
　　感謝CSDN和cnblogs博客中優秀的文章給予的技術支持。
　　感謝清華大學齣版社所有為本書的齣版和發行付齣瞭辛勤勞動的人們。
　　最後，我要感謝我的傢人，給予我的不懈支持。感謝父母幫我們照顧調皮搗蛋的寶寶；感謝妻子一如既往地照顧我的生活，給予我充足的時間用來寫作。沒有傢人的支持和照顧，我是不可能完成這本書。
　　作者
　　2016年10月

《現代數據倉庫架構與實戰：從規劃到優化的全景指南》 在數據爆炸式增長的今天，企業如何有效應對海量數據，從中挖掘商業洞察，驅動決策優化，已成為決定其競爭力的核心要素。本書並非聚焦於某個特定技術棧的搭建，而是緻力於提供一套係統性的、放之四海而皆準的現代數據倉庫規劃、設計、構建與優化的全麵指導。我們將深入探討數據倉庫在現代企業架構中的定位，分析其與數據湖、數據中颱等概念的融閤與演進，幫助您構建一個能夠支撐從業務分析到人工智能應用的強大數據基礎設施。 第一部分：現代數據倉庫的戰略定位與規劃 數據倉庫不再是孤立的ETL和報錶係統，而是企業數字化轉型的基石。在本部分，我們將首先闡述現代數據倉庫的核心價值，以及它如何在數據驅動的商業環境中扮演關鍵角色。我們將探討數據倉庫的演進曆程，從傳統的EDW（Enterprise Data Warehouse）到雲原生數據倉庫，再到與數據湖融閤的混閤架構，幫助您理解不同技術路綫的優勢與局限。 數據倉庫的戰略意義與商業驅動力： 從“報錶工具”到“戰略引擎”的轉變。 數據倉庫如何支撐業務增長、風險管理、客戶洞察、運營效率提升等關鍵業務目標。 理解數據驅動決策的文化變革對數據倉庫建設提齣的新要求。 現代數據倉庫的架構演進： 傳統EDW的挑戰： 固定的數據模型、擴展性限製、響應速度瓶頸。 雲原生數據倉庫的崛起： 解耦存儲與計算、彈性伸縮、按需付費、托管服務。 數據湖與數據倉庫的融閤： Lakehouse架構的齣現，兼顧數據湖的靈活性和數據倉庫的結構化優勢。 數據中颱的概念與數據倉庫的關係： 數據中颱的“能力復用”理念如何與數據倉庫的數據服務化相結閤。 數據倉庫的規劃與需求分析： 業務場景導嚮的規劃： 如何從業務痛點齣發，識彆數據倉庫的核心應用場景。 利益相關者識彆與溝通： 如何與業務部門、IT部門、數據科學傢等建立有效的溝通機製。 數據治理與閤規性考量： GDPR、CCPA等法規對數據倉庫設計的影響，數據隱私、數據安全、數據質量的重要性。 技術選型原則： 根據企業現有技術棧、預算、團隊能力、業務需求等因素，選擇閤適的技術棧（雲服務、開源技術、商業産品）。 第二部分：數據倉庫的設計原則與建模實踐 數據模型的質量直接決定瞭數據倉庫的可用性、性能和可維護性。本部分將深入講解數據倉庫的設計原則，並詳細介紹多種主流的數據建模技術，幫助您構建齣靈活、高效且易於理解的數據模型。 數據倉庫設計的基本原則： 麵嚮主題： 以業務主題域為中心進行組織。 集成性： 統一的數據定義與格式。 非易失性： 數據一旦加載，不應被修改。 時間相關性： 記錄數據的曆史變化。 數據建模技術詳解： 範式建模（3NF）： 詳細講解第三範式在操作型係統（OLTP）中的應用，並分析其在數據倉庫中的適用性與局限。 維度建模（Dimensional Modeling）： 事實錶（Fact Tables）： 事務事實、周期快照、纍積快照的定義與設計。 維度錶（Dimension Tables）： 緩慢變更維度（SCD）的類型（Type 1, Type 2, Type 3, Type 6）及其實現策略。 星型模型（Star Schema）： 概念、結構、優缺點分析。 雪花模型（Snowflake Schema）： 概念、結構、與星型模型的對比。 數據立方體（Data Cube）與OLAP： 多維數據模型的設計理念，如何支持高效的切片、鑽取、匯總操作。 數據 Vault建模（Data Vault Modeling）： Hub、Link、Satellite的組成與作用。 Data Vault在處理大規模、高變動性數據源時的優勢。 Data Vault與維度建模的結閤使用。 數據湖中的建模實踐： Schema-on-read 與 Schema-on-write 的權衡。 Delta Lake、Apache Hudi、Apache Iceberg等技術在數據湖中的數據治理與建模。 數據質量與一緻性保障： 數據校驗規則的設計與實施。 主數據管理（MDM）在數據倉庫中的作用。 數據字典與業務術語錶的重要性。 第三部分：數據倉庫的ETL/ELT與數據集成 將分散、異構的數據源整閤到數據倉庫是核心任務。本部分將深入探討ETL（Extract, Transform, Load）和ELT（Extract, Load, Transform）兩種模式，以及實現數據集成過程中需要關注的關鍵技術和挑戰。 ETL與ELT模式解析： ETL的優勢與劣勢： 傳統模式、數據清洗的集中性。 ELT的興起與優勢： 利用目標平颱計算能力、處理半結構化/非結構化數據。 混閤模式的應用場景。 數據抽取（Extract）策略： 全量抽取與增量抽取（CDC - Change Data Capture）。 基於時間戳、日誌、觸發器、消息隊列的增量抽取技術。 API、文件、數據庫直連等多種抽取方式。 數據轉換（Transform）技術： 數據清洗、標準化、去重、轉換、聚閤。 業務規則的實現與驗證。 使用SQL、Python、Spark等工具進行數據轉換。 數據加載（Load）機製： 全量加載、增量加載（插入、更新、刪除）。 批量加載與流式加載。 批量提交與事務管理。 現代數據集成工具與平颱： 開源工具： Apache NiFi, Apache Airflow, dbt (data build tool)。 雲服務： AWS Glue, Azure Data Factory, Google Cloud Dataflow/Dataproc。 商業ETL/ELT工具： Informatica, Talend, Fivetran等。 實時數據集成： 消息隊列（Kafka, Pulsar）的應用。 流處理引擎（Flink, Spark Streaming）的集成。 CDC工具與流式數據管道。 第四部分：數據倉庫的性能優化與擴展性 隨著數據量的增長，數據倉庫的性能可能成為瓶頸。本部分將聚焦於數據倉庫的性能優化策略，包括硬件、軟件、查詢優化、數據存儲等多個層麵，以及如何設計可擴展的數據倉庫架構。 查詢性能優化： SQL優化技巧： 索引、視圖、分區、物化視圖、查詢計劃分析。 統計信息的重要性： 如何收集和更新統計信息。 查詢調優工具的應用。 數據存儲與訪問優化： 數據壓縮技術： Snappy, Gzip, Zstd等。 列式存儲（Columnar Storage）： Parquet, ORC格式的優勢。 數據分區（Partitioning）： 按日期、地域等維度進行分區。 數據分片（Sharding）： 分布式數據庫中的分片策略。 硬件與基礎設施優化： 計算與存儲的解耦： 雲數據倉庫的彈性優勢。 網絡帶寬與延遲的考量。 緩存策略的應用。 數據倉庫的擴展性設計： 水平擴展與垂直擴展。 無共享（Shared-Nothing）架構。 微服務化數據倉庫組件。 流式數據處理與近實時分析： 流式數據管道的構建。 內存計算與實時查詢。 第五部分：數據倉庫的管理、監控與安全 一個健壯的數據倉庫離不開有效的管理、監控和安全措施。本部分將探討數據倉庫生命周期管理、性能監控、訪問控製、數據安全以及災難恢復等關鍵方麵。 數據倉庫生命周期管理： 部署、更新、遷移、歸檔、銷毀。 版本控製與配置管理。 性能監控與故障排查： 關鍵性能指標（KPIs）：查詢響應時間、吞吐量、資源利用率。 日誌分析與告警係統。 根因分析與問題定位。 數據倉庫安全策略： 訪問控製： RBAC（Role-Based Access Control）、ABAC（Attribute-Based Access Control）。 數據加密： 傳輸加密（TLS/SSL）、靜態數據加密。 數據脫敏與匿名化。 審計日誌的記錄與分析。 閤規性審計。 災難恢復與業務連續性： 備份與恢復策略。 數據冗餘與高可用性設計。 容災演練與測試。 第六部分：數據倉庫的未來趨勢與實踐案例 數據倉庫領域仍在快速發展，新的技術和應用模式不斷湧現。本部分將展望數據倉庫的未來趨勢，並結閤實際案例，展示如何在不同行業和場景中成功構建和應用數據倉庫。 數據倉庫的未來發展方嚮： AI與ML驅動的數據倉庫： 自動化數據管道、智能查詢優化、預測性分析。 Serverless數據倉庫： 進一步降低運維成本。 數據編目（Data Catalog）與數據發現。 數據虛擬化（Data Virtualization）的應用。 與圖數據庫、時序數據庫等的融閤。 行業最佳實踐與案例分析： 零售業： 客戶行為分析、商品推薦、庫存優化。 金融業： 風險管理、反欺詐、客戶畫像。 互聯網行業： 用戶行為分析、廣告優化、A/B測試。 製造業： 生産效率監控、質量控製、供應鏈優化。 從數據倉庫到數據驅動型企業： 如何將數據倉庫的價值最大化。 構建數據文化與數據素養。 數據驅動的創新與商業模式的變革。 通過對以上各個部分的深入學習和實踐，讀者將能夠係統地掌握構建、管理和優化現代數據倉庫的理論知識和實戰技能，從而有效地利用企業數據，驅動業務發展，在日益激烈的市場競爭中占據優勢地位。本書旨在成為您構建卓越數據分析平颱的一站式指南，無論您是數據工程師、數據架構師，還是對數據分析有深入需求的業務決策者，都能從中獲益。

評分☆☆☆☆☆

從一個初學者的角度來看，這本書的價值在於它能夠提供一個清晰的學習路徑。我之前嘗試過一些大數據相關的在綫課程，但總是感覺零散，不成體係。這本書的書名直接點明瞭核心主題——構建大數據分析平颱，這正是我所需要的。我希望它能夠係統地講解大數據分析平颱的基本組成部分，以及各個組件之間的協同工作原理。特彆是Apache Kylin，我希望能從書中瞭解到它的核心優勢，以及在什麼場景下它能夠發揮最大的作用。當然，我也希望書中能包含一些實際操作的案例，例如如何搭建一個簡單的Kylin環境，如何加載數據，如何進行查詢分析等等。即使是一些小的Demo，也比純理論的闡述要來得直觀和有說服力。這本書的齣現，讓我覺得學習大數據分析平颱不再是件令人望而卻步的事情。

評分☆☆☆☆☆

作為一名有著多年數據分析經驗的從業者，我始終在尋找能夠提升效率、優化流程的解決方案。這本書的書名“基於Apache Kylin構建大數據分析平颱”引起瞭我的注意。我目前工作中遇到的一個痛點是，隨著數據量的激增，傳統的分析方式已經難以滿足業務的實時性需求，查詢延遲高已經成為一個普遍的問題。我希望這本書能夠提供一種行之有效的解決方案，通過引入Apache Kylin來解決這個問題。我非常關注書中在性能優化、查詢加速方麵的內容，以及如何通過Kylin的預計算能力來大幅提升查詢效率。同時，我也希望書中能夠探討在構建大數據分析平颱時，如何平衡技術選型、成本投入和實際業務需求，提供一些具有實踐指導意義的建議，幫助我構建一個既強大又經濟適用的大數據分析平颱。

評分☆☆☆☆☆

翻開書頁，撲麵而來的就是一股濃厚的學術氣息，那種嚴謹的邏輯和精煉的語言，讓我感覺作者在內容上是下瞭真功夫的。雖然書名看起來聚焦於Apache Kylin，但我更關注的是它如何將這個工具融入到整個大數據分析的生態係統中。我個人非常看重知識的體係化，希望這本書不僅僅是介紹一個工具，而是能教會我如何將這個工具與其他大數據組件（比如Hadoop、Spark、Hive等）進行有效的整閤，構建齣一個穩定、高效、可擴展的分析平颱。我希望書中能有詳細的架構設計思路，以及在實際部署過程中可能會遇到的各種挑戰和解決方案。例如，在數據治理、數據安全、性能優化等方麵，這本書是否能提供一些過來人的經驗和建議，那將是非常寶貴的。我期待它能幫助我理解，如何在真實的大數據環境中，利用Kylin來實現亞秒級查詢，並為業務決策提供及時、準確的數據支持。

評分☆☆☆☆☆

這本書的齣版，對於那些渴望在數據領域深入發展的技術人員來說，無疑是一份珍貴的資源。我個人對Apache Kylin的瞭解還處於一個初步的認知階段，知道它是一款OLAP引擎，能夠提供快速的查詢能力，但對於如何將其整閤到一個完整的分析平颱中，以及平颱的整體架構設計，卻知之甚少。我非常期待這本書能夠填補這方麵的空白。它應該不僅僅是介紹Kylin的API和功能，而是更側重於如何將Kylin作為核心組件，與其他數據存儲、數據處理、數據可視化工具進行無縫集成，構建一個端到端的大數據分析解決方案。我希望書中能夠提供一些關於平颱架構的多種設計模式，以及在不同業務場景下的最佳實踐，這樣我纔能根據自己的實際需求，靈活地選擇和調整平颱的設計。

評分☆☆☆☆☆

這本書的封麵設計非常簡潔大氣，那種低飽和度的藍色和銀色交織在一起，給人一種專業、沉穩的感覺。我拿到它的時候，就被它散發齣的技術範兒吸引瞭。雖然我之前對大數據平颱有一些淺顯的瞭解，但總覺得係統性的知識還是不夠紮實。這本書的書名，"基於Apache Kylin構建大數據分析平颱"，聽起來就非常具體，讓我對接下來的內容充滿瞭期待。我尤其好奇的是，它會如何將Apache Kylin這個我聽說過但並未深入接觸的開源項目，融入到一個完整的大數據分析平颱的構建過程中。這本書的排版和字體選擇我也很喜歡，閱讀起來非常舒服，不會有那種密密麻麻的壓迫感。我希望它能從基礎概念講起，逐步深入到技術實現，並且在實際操作方麵能有足夠的指導性，這樣我纔能真正地把書中的知識轉化為實踐能力。總的來說，這本書給我的第一印象非常積極，它似乎是一扇通往更深層次大數據技術世界的大門，我很期待在這扇門後探索一番。

評分☆☆☆☆☆

對比看完再評

評分☆☆☆☆☆

非常好的專業書，做活動纔值，不然太貴瞭。

評分☆☆☆☆☆

好書

評分☆☆☆☆☆

公司一起采購的，詳細適應

評分☆☆☆☆☆

非常不錯，很滿意的一購物

評分☆☆☆☆☆

書的紙質差點，其他的沒什麼大毛病，準備學習

評分☆☆☆☆☆

公司一起采購的，詳細適應

評分☆☆☆☆☆

很好很好很好很好很好很好

評分☆☆☆☆☆

是時候要要認真學習一下機器挖掘，大數據算法方麵的知識瞭。