Kylin是一个开源的分布式OLAP（联机分析处理）引擎，主要用于大规模数据集的多维数据分析和查询。它的架构主要包含以下几个组件： 1. 数据源：Kylin可以接入多种不同类型的数据源，包括Hive...
Kylin支持以下数据源： 1. Apache Hadoop HDFS：Kylin可以直接从HDFS读取数据进行OLAP分析。 2. Apache Hive：Kylin可以与Hive集成，直接从Hi...
Kylin是一个开源的分布式分析引擎，可以通过预先计算和预聚合数据来实现快速查询和聚合计算。其主要特点包括： 1. Cube预计算：Kylin通过将数据预计算为Cube（多维数据模型），可以在查询时...
Kylin和传统OLAP数据库的不同之处主要体现在以下几个方面： 1. 数据源支持：Kylin支持将大规模的数据存储在Hadoop生态系统中，如HDFS、HBase等，而传统的OLAP数据库通常是基...
Kylin主要是一个开源的分布式分析引擎，用于快速查询和分析大规模数据集。它被设计用来处理PB级别的数据，并具有快速的查询速度和高性能。Kylin使用了Apache Hadoop和Apache Spa...
Kylin可以通过以下步骤来拉取MySQL数据： 1. 首先需要在Kylin中创建一个数据源，指定数据源类型为MySQL，并填入MySQL数据库的连接信息，包括主机名、端口号、数据库名称、用户名和密...
Kylin和Hive都是用于大数据处理的开源工具。Kylin是一个分布式的OLAP引擎，用于对大数据进行多维分析，支持复杂的查询和高性能的计算。而Hive是一个数据仓库工具，它提供了类似SQL的查询语...
Kylin是一个快速、可扩展的分布式OLAP引擎，用于在大数据平台上进行高效的OLAP处理。以下是Kylin进行OLAP处理的基本步骤： 1. 数据准备：首先需要将源数据加载到Hadoop集群中的H...
在Kylin中创建Cube的步骤如下： 1. 连接到Kylin Web页面，并登录到Kylin控制台。 2. 在左侧菜单栏中选择"Model"，然后点击"Create Model"按钮。 3. 在M...
在Kylin中定义数据模型是通过创建Cube来实现的。Cube是由多个维度（Dimension）和度量（Measure）组成的数据模型，用于对数据进行多维分析和聚合。 在Kylin中定义数据模型的步...
