总的来说，Apache Kylin是大数据OLAP场景的理想选择，它以高效易用和强大的功能，帮助企业挖掘数据价值，推动业务决策的实时性和准确性如果你正在寻找一个能够应对大规模数据挑战的分析引擎，不妨考虑一下Apache Kylin，它将为你的数据分析旅程增添无限可能。

简介 Kylin是可以快速查询Hive等数据仓库的大数据工具 使用 预加载 和 多维立方体Cube预计算技术 两大策略 相对于之前的分钟乃至小时级别的查询速度，Kylin可以将某些场景下的大数据 SQL 查询速度提升到亚秒级别 HiveKafka为数据源，里面存放真实数据 Kylin将数据抽象，构建Cube并存放在HBase中。

Apache Kylin，中文名麒shen麟shou 是Hadoop动物园的重要成员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简而言之，Kylin的核心思想是计算在多维分析中可能使用的测量值的期望值，并保证计算结果存储为多维数据集，以便在查询期间直接访问将高复杂度的聚合操作。

另一个新消息是Kylin将支持MapR和CDH的Hadoop发行版，具体信息可见KYLIN1515和KYLIN1672相应的测试版本是MapR51和CDH57UI上提供了一个重要更新，即允许用户在Cube级别进行自定义配置，以覆盖kylinproperties中的全局配置如在cube中定义 可以设置该cube在hbase中。

是Kyligence是一家专注于大数据分析领域创新的数据科技公司，提供基于ApacheKylin的企业级智能分析平台及产品，以及可靠专业源码级的商业化支持ApacheKylin，中文名麒shen麟shou是Hadoop动物园的重要成员。

计算效率低主要体现在Hive和Kylin上，这两个数仓没有自己的存储引擎和计算引擎，这导致Hive和Kylin只能依靠堆机器实现复杂查询，而无法从数据本身下手在大数据后期，一些以数据快速查询为目标而特殊设计的数据存储格式成为标准，这个现象才有所改观而HBase的优化核心就是重新设计的存储引擎，使得HBase。

与Kylin相比ClickHouse更加的灵活，sql支持的更好，但是相比Kylin，ClickHouse不支持大并发，也就是不能很多访问同时在线总之ClickHouse用于在线数据分析，支持功能简单CPU 利用率高，速度极快最好的场景用于行为统计分析Hive Hive这个工具，大家一定很熟悉，大数据仓库的首选工具可以将结构化的数据文件。

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熟悉LinuxUnix开发环境3熟悉常用开源分布式系统，精通HadoopHiveSparkStormFlinkHBase之一源代码4有大规模分布式系统开发维护经验，有故障处理能力，源码级开发能力5具有良好的沟通协作能力，具有较强的分享精神6对KuKylinImpala，github等系统有深入使用和底层研究者加分。

“大数据”是近年来IT行业的热词，大数据在各个行业的应用逐渐变得广泛起bai来，如2014年的两会，我们听得最多的也是大数据分析，那么，什么是大数据呢，什么是大数据概念呢，大数据概念怎么理解呢，一起来看看吧1大数据的定义大数据，又称巨量资料，指的是所涉及的数据资料量规模巨大到无法通过人脑甚至。

3衡量营销效果 营销人员做事讲求效益，他们想知道具体要做哪些事情，以及这些事情对KPI有何影响从本质上说，这又是一个BI项目，而且往往涉及到大量的变更数据捕获CDC和ETL数据整合工作他们测量的实际KPI变化很大，有时还涉及到Kylin或Greenplum等工具中的数据库至于其他情况，可能属于下一个类别。

大数据生态圈非常大，也非常复杂基本梯队Javaspark或其它开发语言，操作系统网络知识，数据分析，统计学 第一梯队Hadoop，spark，flink，kafka，zookeeper 第二梯队hbase，hive，Phoenix，kylin，ClickHouse 第三梯队数据迁移工具，文本搜索引擎，数仓建模，数据湖。

主要为Nosql和Olap，Nosql主要包括Hbase Cassandra 等，其中olap包括kylinimpla等，其中Nosql主要解决随机查询，Olap技术主要解决关联查询挖掘，海量数据怎样挖掘出隐藏的知识，也就是当前火热的机器学习和深度学习等技术，包括TensorFlowcaffemahout等大数据技术生态其实是一个江湖。

第四部分为数仓建设主要讲解数仓仓库的历史背景离线数仓项目伴我汽车5T架构技术解析多维数据模型处理kylin35T部署安装离线数仓项目伴我汽车升级后加入kylin进行多维分析等第五阶段为分布式计算引擎主要讲解计算引擎scala语言spark数据存储hbaserediskudu，并通过某p2p平台项目实现。