Apache Kylin: From Classic OLAP to Real-Time Data Warehouse

• 了解Hadoop和大数据生态系统
• 熟悉SQL和数据仓库概念
• 具备Kafka等流数据平台的基础知识

受众

• 希望实施实时分析解决方案的大数据工程师
• 旨在利用OLAP功能处理大型数据集的数据分析师
• 对现代化基础设施感兴趣的数据仓库架构师

Apache Kylin 是一個分佈式分析引擎，旨在為大數據提供OLAP（線上分析處理）功能。隨著5.0版本的發佈，Kylin引入了實時流式數據支持，能夠在Kafka等流式數據源上實現亞秒級的查詢響應。該平台提供了一個強大的SQL界面，與BI工具無縫集成，並重新設計了Web UI，以實現直觀的建模和分析。

這是一個由講師主導的培訓（線上或線下），針對希望利用Apache Kylin構建實時數據倉庫並對大規模數據集進行多維分析的中級大數據專業人員。

培訓結束後，參與者將能夠：

• 設置和配置Apache Kylin以支持實時流式數據源。
• 設計和構建用於批處理和流式數據的OLAP立方體。
• 使用Kylin的SQL界面執行亞秒級延遲的複雜查詢。
• 將Kylin與BI工具集成，實現互動式數據可視化。
• 優化Kylin的性能並有效管理資源。

課程形式

• 互動式講座和討論。
• 大量練習和實踐。
• 在實時實驗室環境中進行實踐操作。

課程定制選項

• 如需為本課程定制培訓，請聯繫我們安排。

Apache Kylin 簡介

• OLAP 概述及其在大數據分析中的重要性
• Apache Kylin 的演進與架構
• Kylin 50 的主要功能與特性

設置 Apache Kylin

• 安裝前提與環境設置
• 使用 Hadoop、Spark 和 Kafka 配置 Kylin
• 了解 Kylin 的 Web UI 和命令行工具

Kylin 中的數據建模

• 為 OLAP 立方體設計星型與雪花型模式
• 定義維度與度量
• 在 Kylin 的 Web UI 中創建與管理數據模型

構建與管理立方體

• 立方體構建過程與作業管理
• 增量構建與自動合併策略
• 監控立方體健康狀況與性能

Kylin 的實時串流處理

• 整合 Kafka 作為串流數據源
• 設置實時立方體與融合模型
• 實現串流數據的低延遲分析

查詢與分析

• 使用 Kylin 的查詢介面執行 SQL 查詢
• 將 BI 工具（例如 Tableau、Power BI）連接到 Kylin
• 執行多維度分析與下鑽操作

性能優化

• 立方體設計與聚合的最佳實踐
• 資源管理與可擴展性調優
• 排查常見性能問題

進階主題

• Kylin 中的安全性與訪問控制
• 使用自定義插件與集成擴展 Kylin
• 探索 Kylin 的 REST API 以實現自動化

總結與下一步