Kylin的Cube是一个多维数据集,用于快速查询和分析大规模数据。它可以在数据仓库中预先计算和存储已经聚合好的数据,使得查询变得更加高效和快速。 在数据分析中,Kylin的Cube可以大大提高查询性能和响应速度,特别是在处理大量数据时。它可以实现复杂的多维分析,通过预先计算和聚合数据,避免了实时查询时的高计算成本和等待时间。
在Kylin中,Cube是一个多维分析数据集,通常包含了一个或多个维度(Dimensions)和一个或多个指标(Measures),可以用来进行快速查询和聚合分析。 Cuboid是Cube的一个子集,它包含了Cube的所有维度的一个或多个组合。Cuboid可以看作是Cube的一个多维切片,可以用来进行更细粒度的数据查询和分析。Kylin支持在Cuboid级别进行数据...
1.什么是cube? cube是所有dimession的组合,每一种dimession的组合称之为cuboid。某一有n个dimession的cube会有2 n 个cuboid,如图: 对应一张hive表,有time,item,location,supplier这四个维度,则0-D cuboid时对应的查询语句为 select sum(money) from table;1-D cuboid对应的查询语句有四个,分别为select sum(...
Kylin本质采用的是MOLAP(Multidimensional Online Analytical Processing)Cube,即多维立方体分析。既然是多维分析那就先理解一下维度和度量这两个概念 维度是什么? 维度就是观察数据的角度,一般有时间维度、地区维度。一般可以根据维度进行聚合然后分析 度量是什么? 度量就是被聚合的统计值,就是聚合和运算的结果。简单的说...
Cuboid是一个三维的几何形状,它有六个矩形的面,其中包括一个底面和一个顶面。Cube是一个特殊的cuboid,它的所有面都是正方形,因此它是一个正方体。Segment是一个二维的几何形状,它是...
Cube是所有cubiod的组合，一个cube包含一个或者多个cuboid
Cube 按照时间范围划分为多个 segment,每个 segment 是一张 HBase 表,每张表会根据数据大小切分成多个 region。Kylin 选择 HBase 作为存储引擎,是因为 HBase 具有延迟低,容量大,使用广泛,API完备等特性,此外它的 Hadoop 接口完善,用户社区也十分活跃。
我们希望把数据仓库的能力在Hadoop之上构建起来,这也就诞生了Kylin。我们在Hadoop之上提供Kylin的数据仓库,最开始做的是一个预先计算的立方体(cube)技术,通过这样的技术扩展到目前支持全部的数据集市、未来可以支持更多的数据仓库的能力。 具体能够提供哪些东西呢?
Kylin 是一个 Hadoop 生态圈下的 MOLAP (多维立方体分析)系统,支持SQL语句,提供交互式的查询能力(交互式:强调的是查询返回速度的效率高/快),Cube 的概念,支持标准的JDBC查询方式,与 BI 工具可无缝整合。 联机事务处理OLTP、联机分析处理OLAP。 OLTP是传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的、日常的事务处理,...
A4:目前还不支持直接从es抽取数据,需要先导出到hive再做cube build;有兴趣的同学可以基于kylin 1.5的plugin架构实现一个es的data source。 Q5、工作的比较好的前端拖拽控件有什么? A5:目前应该是tableau支持较好,saiku支持不是很好,有些场景如left join, count distinct,topN支持不是很好,用户是可以基于Api开发自己的...