前提: kylin安装以及配置可以参考 https://www.cnblogs.com/654wangzai321/p/9676204.html 我这边用的Linux自带的python2.7,为了保证一个干净的Python环境,我这边使用Python的virtualenv环境 Python virtualenv环境 python3已经自带了virtualenv,python2你需要安装它,使用pip来安装: pip install virtualenv//创建目录mkdir /data/py2e

http://blog.csdn.net/freefishly/article/details/51759133 为什么要整合? Kylin是通过离线预计算将Hive中事实表的各组合维度的值存储在Hbase中,在前端可实时展现.但是kylin的多维查询需要写SQL,对于不会写SQL的数据分析人员或者业务人员来说,OLAP交互并不是很友好,而且图表展示也不丰富.如果能将saiku和kylin整合,Mondrian是基于关系型数据库的ROLAP(现在也支持Hive了,但查询慢),Kylin是MOLA

本文转自Apache Kylin公众号apachekylin. Superset 是一个数据探索和可视化平台,设计用来提供直观的,可视化的,交互式的分析体验. Superset 提供了两种分析数据源的方式: 1. 用户可以以单表形式直接查询多种数据源,包括 Presto.Hive.Impala.SparkSQL.MySQL.Postgres.Oracle.Redshift.SQL Server.Druid 等.本文后续内容也会详细介绍Superset如何支持Kylin数据源. 2. 一个 SQL

现在已经名满天下的 Apache Kylin,是 Hadoop 大数据生态系统不可或缺的一部分,要知道在 Kylin 项目早期,可是以华人为主的开源团队,一路披荆斩棘经过几年的奋斗,才在 Apache 基金会牢牢的巩固了自己的位置.作为本土第一个进入到世界顶级基金会的项目,Kylin 的经验是值得大家学习的. 以下内容根据 COSCon'17讲师史少锋(Apache Kylin PMC&Committer .Kyligence 技术合伙人兼高级架构师)的演讲速记所整理. 演讲实录 今天我主要介绍

一.精选 1.李秋 随笔分类 - pentaho 二.概述 1.Saiku + Kylin 多维分析平台探索 三.Saiku+Kylin 1.使用Saiku+Kylin构建多维分析OLAP平台 2.使用Saiku+Kylin构建多维分析OLAP平台 3.saiku无缝对接kylin 4.[saiku] 在 Tomcat 下部署 saiku 5.[转]saiku与kylin整合备忘录 6.saiku安装 7.在Tomcat上安装部署SAIKU 四.论坛 1.开源中国-Saiku-问答区

一.精选 1.李秋 随笔分类 - pentaho 二.概述 1.Saiku + Kylin 多维分析平台探索 三.Saiku+Kylin 1.使用Saiku+Kylin构建多维分析OLAP平台 2.使用Saiku+Kylin构建多维分析OLAP平台 3.saiku无缝对接kylin 4.[saiku] 在 Tomcat 下部署 saiku 5.[转]saiku与kylin整合备忘录 6.saiku安装 7.在Tomcat上安装部署SAIKU 四.论坛 1.开源中国-Saiku-问答区

本文主要介绍有赞数据团队为了满足在不同维度查看.分析重点指标的需求而搭建的OLAP分析工具.这个工具对Kylin.Mondrian以及Saiku做了一个整合,主要工作包括一些定制化的修改以及环境的配置. 目前这个系统还处于一个需要优化.完善的过程,这篇博文也会相应地更新. 背景 在有赞发展的初期,数据团队主要的工作之一就是根据运营人员的报表需求,编写sql,从hive中获得数据并写入mysql中存储.最后,前端人员写相应的代码展现mysql中存储的报表数据. 随着公司业务的快速发展,如此长周期的

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

像每个早上一样,早起跑步回来冲个热水澡,简单的吃下早饭,看书到8:50的样子,准备赶10:02分的火车.在我看到周总的微信时,我知道这将是一个新的起点,在自己过往的2年时间,将更多的精力和时间用在了英语的学习上,不管早晚按时打卡死磕单词与文章,倦了烦了郁闷了,就出去跑步,回来总还要继续,就这样我的课程就结束了,尽管英语的学习还未达到当初的设想,但我不后悔,一则认识了一群玩的不错的小伙伴,也重新认识了自己,二则是15年的想法已经行动起来了,大概以后也不会丢了...但一切都在这个月结束了,是时候开始

1 先说了版本: Mondrian 4 .kylin2.2 .saiku 3.15 2 saiku 3.15 使用的xml是基于 mondrian4 的schema的xml.判断是不是mondrian4 y 3  关于Mondrian4 : 官方地址:https://github.com/pentaho/mondrian  > 打包出来的mondrian-8.1版本 网上很多文章的mondrian schema的xml 是基于Mondrian3 的. mondrian 4 与mondrian3

基于Presto和superset搭建数据分析平台. Presto可以作为数据仓库,能够连接多种数据库和NoSql,同时查询性能很高: Superset提供了Presto连接,方便数据可视化和dashboard生成. 基本概念 datawarehouse 数据仓库 整合各类数据库数据,面向主题,方便分析.存储元数据,模型信息,存储数据(建索引.缓存.分区.pre-aggregation)等. greenplum hive OLAP 一些列数据分析操作,比如pivoting, slicing, d

Apache Kylin™是一个开源的分布式分析引擎,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 Inc. 开发并贡献至开源社区.它能在亚秒内查询巨大的Hive表. KYLIN是什么? - 可扩展超快OLAP引擎:  Kylin是为减少在Hadoop/Spark上百亿规模数据查询延迟而设计 - Hadoop ANSI SQL 接口:  Kylin为Hadoop提供标准SQL支持大部分查询功能 - 交互式查询能力:  通过Kylin

前言 项目中用到了Kylin框架来处理数据,那么作为项目成员需要了解哪些关于Kylin的知识呢,本文就Kylin得基本概念和原理进行简述. Kylin基本概念 首先想到的学习路径是Kylin官网: http://kylin.apache.org/cn/ 给出的概念是: Apache Kylin™是一个开源的分布式分析引擎,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 Inc. 开发并贡献至开源社区.它能在亚秒内查询巨大的Hive表.

由eBay开源的一个大数据OLAP框架,2014年11月加入了Apache,项目名字也改成了"Apache Kylin",Apache Kylin是唯一来自中国的Apache顶级开源项目,定位于在Hadoop平台之上实现传统数据仓库,商业智能的能力,提供交互式的,多维分析能力,并提供在传统数据仓库技术所不能做到的超大规模数据集的快速查询,并使用普通的PC硬件,而无需采购专用的,私有的一体机或者高端存储等 kylin是一个MOLAP系统,通过预计算的方式缓存了所有 需要查询的的数据结果,

实现目标 Hive可以实时查询Hbase中的数据. hive中的表插入数据会同步更新到hbase对应的表中. 可以将hbase中不同的表中的列通过 left 或 inner join 方式映射到hive 中的一个视图中. Hive map hbase 1,启动hive hbase 在hive hbase服务启动的情况下, $HIVE_HOME/bin/hive --auxpath $HIVE_HOME/lib/hive-hbase-handler-1.1.0-cdh5.7.1.jar,$HIVE

1.概述 Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,提供SQL接口并且用于OLAP业务于Hadoop的大数据集上,该项目由eBay贡献于Apache. 2.What is Kylin 在使用一种模型,我们得知道她是干什么的,那么首先来看看Kylin的特性,其内容如下所示: 可扩展超快的OLAP引擎:Kylin是为减少在Hadoop上百亿级别数据查询延迟而设计的. Hadoop ANSI SQL接口:Kylin为Hadoop提供标准的SQL,其支持大部分查询功能. 出色的交互式查询能力:

1.Apache Kylin是什么? 在现在的大数据时代,越来越多的企业开始使用Hadoop管理数据,但是现有的业务分析工具(如Tableau,Microstrategy等)往往存在很大的局限,如难以水平扩展.无法处理超大规模数据.缺少对Hadoop的支持:而利用Hadoop做数据分析依然存在诸多障碍,例如大多数分析师只习惯使用SQL,Hadoop难以实现快速交互式查询等等.神兽Apache Kylin就是为了解决这些问题而设计的. Apache Kylin,中文名麒(shen)麟(shou)

官方文档: http://kylin.apache.org/cn/docs/tutorial/web.html kylin对接hive实现实时查询:https://www.cnblogs.com/654wangzai321/p/9676204.html Kylin实践之使用Hive视图:https://blog.csdn.net/yu616568/article/details/50548967 Druid和Caravel在去哪儿大住宿的实践:https://blog.csdn.net/u010

Kylin的使用安装文档Kylin简介Kylin是什么Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,最初由eBay开发贡献至开源社区.它提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持大规模数据,能够处理TB乃至PB级别的分析任务,能够在亚秒级查询巨大的Hive表,并支持高并发.简单来说,Kylin的核心思想是预计算,即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,供查询时直接访问.把高复杂度的聚合运算.多表连接等操作转换成对预计算结果的查询,这决定

superset是一个python 开发的可视化工具,可以与kylin连接进行数据分析,在官网的讲解中,采用了在线安装方式,生产环境中有yum源,但是没有网,不得不采用离线安装方式.(我们先在有网的环境下,下载所有的包) ------------------------------- 第一步:下载依赖包---------------- 前提:为了不搞乱生产环境,我们单独装一个python3.6用于superset环境安装:提前准备好python安装包用于python环境安装: 1.python包