《基于Apache Kylin构建大数据分析平台》
Kyligence联合创始人兼CEO，Apache Kylin项目管理委员会主席（PMC Chair）韩卿武汉市云升科技发展有限公司董事长，《智慧城市—大数据、物联网和云计算之应用》作者杨正洪
万达网络科技集团大数据中心副总经理，《Spark高级数据分析》中文版译者龚少成
数据架构师，IT脱口秀（清风那个吹）创始人，《开源大数据分析引擎Impala实战》作者贾传青
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Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop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公司开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
本书分为21章，详细讲解Apache Kylin概念、安装、配置、部署，让读者对Apache Kylin构建大数据分析平台有一个感性认识。同时，本书从应用角度，结合Dome和实例介绍了用于多维分析的Cube算法的创建、配置与优化。最后还介绍了Kyligence公司发布KAP大数据分析平台，对读者有极大的参考价值。
本书适合大数据技术初学者、大数据分析人员、大数据架构师等，也适合用于高等院校和培训学校相关专业师生教学参考。
第一部分Apache Kylin基础部分
第1章Apache Kylin前世今生 3
1.1Apache Kylin的背景 3
1.2Apache Kylin的应用场景 3
1.3Apache Kylin的发展历程 4
第2章Apache Kylin前奏 7
2.1事实表和维表 7
2.2星型模型和雪花型模型 7
2.2.1星型模型 7
2.2.2雪花型模型 8
2.2.3星型模型示例 8
2.3OLAP 9
2.3.1OLAP分类 9
2.3.2OLAP的基本操作 10
2.4数据立方体（Data Cube） 11
第3章Apache Kylin 工作原理和体系架构 12
3.1Kylin工作原理 12
3.2Kylin体系架构 13
3.3Kylin中的核心部分：Cube构建 15
3.4Kylin的SQL查询 16
3.5Kylin的特性和生态圈 16
第4章搭建CDH大数据平台 18
4.1系统环境和安装包 19
4.1.1系统环境 19
4.1.2安装包的下载 20
4.2准备工作：系统环境搭建 21
4.2.1网络配置(CDH集群所有节点) 21
4.2.2打通SSH，设置ssh无密码登录（所有节点） 21
4.3正式安装CDH：准备工作 29
4.4正式安装CDH5：安装配置 30
4.4.1CDH5的安装配置 30
4.4.2对Hive、HBase执行简单操作 39
第5章使用Kylin构建企业大数据分析平台的4种部署方式 41
5.1Kylin部署的架构 41
5.2Kylin的四种典型部署方式 42
第6章单独为Kylin部署HBase集群 44
第7章部署Kylin集群环境 58
7.1部署Kylin的先决条件 58
7.2部署Kylin集群环境 61
7.3为Kylin集群搭建负载均衡器 70
7.3.1搭建Nginx环境 70
7.3.2配置Nginx实现Kylin的负载均衡 73
第二部分Apache Kylin 进阶部分
第8章Demo案例实战 77
8.1Sample Cube案例描述 77
8.2Sample Cube案例实战 78
8.2.1准备数据 78
8.2.2构建Cube 81
第9章多维分析的Cube创建实战 89
9.1Cube模型 89
9.2创建Cube的流程 90
9.2.1步骤一：Hive中事实表，以及多张维表的处理 90
9.2.2步骤二：Kylin中建立项目（Project） 95
9.2.3步骤三：Kylin中建立数据源（Data Source） 95
9.2.4步骤四：Kylin中建立数据模型（Model） 98
9.2.5步骤五：Kylin中建立Cube 104
9.2.6步骤六：Build Cube 114
9.2.7步骤七：查询Cube 118
第10章Build Cube的来龙去脉 120
10.1流程分析 120
10.2小结 134
第三部分Apache Kylin 高级部分
第11章Cube优化 137
第12章备份Kylin的Metadata 142
12.1Kylin的元数据 142
12.2备份元数据 143
12.3恢复元数据 146
第13章使用Hive视图 147
13.1使用Hive视图 147
13.2使用视图实战 149
第14章Kylin的垃圾清理 153
14.1清理元数据 153
14.2清理存储器数据 154
第15章JDBC访问方式 157
第16章通过RESTful访问Kylin 161
第17章Kylin版本之间升级 179
17.1从1.5.2升级到最新版本1.5.3 179
17.2从1.5.1升级到1.5.2版本 180
17.3从Kylin 1.5.2.1升级到Kylin 1.5.3实战 181
17.4补充内容 187
第18章大数据可视化实践 189
18.1可视化工具简述 189
18.2安装Kylin ODBC驱动 190
18.3通过Excel访问Kylin 192
18.4通过Power BI访问Kylin 194
18.4.1安装配置Power BI 194
18.4.2实战操作 198
18.5通过Tableau访问Kylin 199
18.6Kylin MondrianSaiku 205
18.7实战演练：通过Saiku访问Kylin 211
18.7.1第一个Schema例子：myproject_pvuv_cube的演示 211
18.7.2第二个Schema例子：kylin_sales_cube的演示 219
18.7.3Saiku使用的一些问题 223
18.8通过Apache Zepplin访问Kylin 229
18.9通过Kylin的“Insight”查询 232
第19章使用Streaming Table 构建准实时Cube 236
第20章快速数据立方算法 251
20.1快速数据立方算法概述 251
20.2快速数据立方算法优点和缺点 253
20.3获取Fast Cubing算法的优势 254
第四部分Apache Kylin的扩展部分
第21章大数据智能分析平台KAP 257
21.1大数据智能分析平台KAP概述 257
21.2KAP的安装部署 259
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