Kylin系列之二:原理介绍 2018年4月15日 15:52 因何而生 Kylin和hive的区别 1. hive主要是离线分析平台,适用于已经有成熟的报表体系,每天只要定时运行即可. 2. Kylin主要是MLOAP(多维在线分析平台).在线意味着提供快速的相应速度.主要适用于分析师不知道自己需要哪些数据,建立怎样的模型,需要不断的摸索,查询一致形成一个完整的模型和方案. 3. 通常的做法是在Kylin中进行数据的调研,探索,建立模型.形成固定模式后在hive中进行运行. 原理与架构 1.

最近在苦于思考kmeans算法的MPI并行化,花了两天的时间把该算法看懂和实现了串行版. 聚类问题就是给定一个元素集合V,其中每个元素具有d个可观察属性,使用某种算法将V划分成k个子集,要求每个子集内部的元素之间相异度尽可能低,而不同子集的元素相异度尽可能高. 下面是google到该算法的一个流程图,表意清楚: 1.随机选取数据集中的k个数据点作为初始的聚类中心: 2.分别计算每个数据点到每个中心的距离,选取距离最短的中心点作为其聚类中心: 3.利用目前得到的聚类重新计算中心点: 4.重复步骤2

使用jdbc的方式访问kylin cube的数据 引用kylin相关的jar包 <dependency> <groupId>org.apache.kylin</groupId> <artifactId>kylin-jdbc</artifactId> <version>1.6.0</version> </dependency> <dependency> <groupId>org.apach

成本调整单提示期末余额不存在调整单分录的维度,请先出库核算确认是否存在核算维度的数据,如下图所示: 解决办法:先做出库核算,然后做成本调整单,再做出库核算(出库成本核算)

有时候,我们往往会存在这样的需求 例如:事实表的数据如下 EMP_FACT表示事实表,DIM_LEVEL是维度表 预期效果:(根据员工信息,分析各等级员工工资与员工个数) 我们在BIEE报表中新建报表,然后展示报表,展示结果如下: 图1 那么这个效果跟我们的预期效果可是差别比较大的!我们如何来改变这种差别呢? 首先我们分析上面2个表,我们需要解决2个问题,分别是: ①优秀.良好.一般按照顺序排列 ②当事实表不存在[一般]级别数据记录时,展示该维度,并且对应值为0 环境准备 首先在数据库建立事实表

思路 每隔一段时间(比如说10秒)统计一次某topic的所有partition的最大offset值之和,这便是该topic的message总数. 然后除以间隔时间就可以粗略但方便得出 某topic的数据增长速率(即相应程序写kafka的速率) Kafka常用topic操作命令汇总 中有统计最大offset命令 # 最大offset bin/kafka-run-class.sh kafka.tools.GetOffsetShell --broker-list localhost:9092 --to

前言 微信搜[Java3y]关注这个有梦想的男人,点赞关注是对我最大的支持! 文本已收录至我的GitHub:https://github.com/ZhongFuCheng3y/3y,有300多篇原创文章,最近在连载面试和项目系列! 今天想跟大家一起入门一下kylin(麒麟). 由于工作需要,前段时间对kylin简单入了个门,现在来写写笔记(我的文字或许能帮助到你入门kylin,至少看完这篇应该能知道kylin是干什么的). 不多BB,开始吧 kylin介绍 kylin是我们国人主导并贡献到Apa

AX2012比AX2009可怜的几个维度来说,太丰富了,可以无数个啊.维度多了,如何使用以及管理是个问题.这个需要在做调研时,充分分析讨论确定.以下为维度表关联关系,在做SQL取值时需要了解下,比如在作报表或者是BI时.

superSet http://superset.apache.org/installation.html https://segmentfault.com/a/1190000005083953 https://www.jianshu.com/p/a6fe79d0b1b3 Kylin http://kylin.apache.org/cn/docs15/tutorial/create_cube.html https://www.csdn.net/article/2014-10-25/2822286

最近朋友公司在做一些数据的迁移,主要是将一些Hive处理之后的热数据导入到HBase中,但是遇到了一个很奇怪的问题:同样的数据到了HBase中,所占空间竟增长了好几倍!详谈中,笔者建议朋友至少从几点原因入手分析: HBase中的数据相对于Hive中的数据会新增一些附加信息导致磁盘占用的增加,比如布隆过滤器 Hive中的数据是否进行过压缩,比如snappy,压缩比还是很高的 row key和列族都会占据一定的空间,当数据量较大时,仅二者就会占据很多不必要的空间 建议将相同查询场景下的几个常用的列的

来自:AI前线(微信号:ai-front),作者:林兴财,编辑:Natalie作者介绍:林兴财,毕业于厦门大学计算机科学与技术专业.有多年的嵌入式开发.系统运维经验,现就职于四三九九网络股份有限公司,担任大数据开发工程师,主要负责大数据平台的规划建设. 本文介绍了 4399 大数据团队在公司大数据平台上应用 Kylin 的实践经验,并基于应用中遇到的问题给出了对应的优化建议.背 景 在开始案例分享前,先简单介绍一下 4399 以及 4399 的大数据团队 4399 是中国最早的和领先的在线休闲小

一.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 上的SQL查询接口及多维度分析(OLAP)能力以支持超大规模的数据,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. 1.定义一个星形或雪花形数据模型 2.在定义的表上创建cube 3.使用标准的SQL通过ODBC,JDBC和Restful API即可在亚秒内查询到结果. 二.解决问题 任

事实表 在多维数据仓库中,保存度量值的详细值或事实的表称为“事实表”.一个按照州.产品和月份划分的销售量和销售额存储的事实表有5个列,概念上与下面的示例类似. Sate Product Mouth Units Dollars WA Mountain-100 January 3 7.95 WA Cable Lock January 4 7.32 OR Mountain-100 January 3 7.95 OR Cable Lock January 4 7.32 WA Mountain-100 F

原文:SSAS系列——[02]多维数据(维度对象) 1.维度是什么? 数学中叫参数,物理学中是独立的时空坐标的数目.0维是一点,1维是线,2维是一个长和宽(或曲线)面积,3维是2维加上高度形成体积面.在物理学上时间是第四维,与三个空间维不同的是,它只有一个,且只能往一方向前进. 图一 MSDN中关于维度的概念 2.服务器对象的内容? 包括数据源.数据视图.数据库对象.安全角色和程序集.前4个都不难理解.关于程序集的概念,还需加强一下,程序集可为两种不同的类型:COM 和 CLR.CLR 程序集是

场景描述 当前的企业信息化建设主要包括ERP系统.OA系统等.企业希望实现信息系统数据的整合,对企业资源进行分析汇总,方便对企业相关数据的掌控从而便于对业务流程进行及时调整监控. 但是由于系统间数据的组合众多,对于数据的分析维度也有太多选择,由于人力和系统的支持度问题,对于这些可能性的维度都进行数据分析显然并不现实,那么一个销售行业如何针对行业特点.选定维度分析数据呢就成了一个需要思考的问题. 本文将结合目前收集到的销售行业的相关成功案例进行分析,找出销售行业的一些关键性维度供数据分析规则制定者

nRF52832 作为一个低功耗蓝牙芯片,其数据发送发送速率一直都偏低(高就不叫低功耗了^_^),作为初学者在网上找了很多资料,终于找到通过修改ATT_MTU来提升发送速率的方法,最快能达到8.2KB/s,现在就分享出来 首先我用的协议栈是 nRF5_SDK_14.2.0 ,将\examples\ble_peripheral中的 ble_app_template 作为模板,以此进行修改 废话不说,先上代码,首先是定义 #define TIMER_INTERVAL        APP_TIMER

日子过得好苦逼,我过的很好,只是缺少￥.时间在变,而问题始终未变,你解不解决它都在那里一动不动.不知不觉已经发现手机的中央,电脑的右下角已经出现了201411的字样,突然从桌子上爬起来,差点忘记了自己还是一个上进的人,吹了几分钟牛逼了,接下来我们还是开始说一说这次的问题吧,往下看你会很快看到解决问题的方法的哦........ 在本系列文章的第3篇文章中我们已经在6.3的扩展中写下了这么一段话,接下来我们先熟悉一下 --6.3扩展----------------------------------

1.到数据集里面点击编辑要做地图分析的数据集 2.找到要分析的地理维度字段,选择转换为对应的类型,这里为市级,所以选择转换为市,其它类似,然后点击右上角保存即可. 3.返回数据集,点击新建仪表板 4.把相应维度拖到相应区域,然后单击"更新"即可.(这里也可以设置自动更新,就无需每次改变分析维度或者数据都需要点记更新,在右上角点击"高级",把"自动刷新"勾上并设置时间即可)

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,

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.