内容简介
在数据分析领域，大部分的技术都诞生在国外，特别是美国，从最初的数据库，到以Hadoop为首的大数据技术，再到今天各种DL（Deep Learning）、AI，等等。但我国拥有着世界上独一无二的“大”数据，最多的人口、最多的移动设备、最活跃的应用市场、最复杂的网络环境等，应对这些挑战，我们需要有自己的核心技术，特别是在基础领域的突破和研发方面。今天，以Apache Kylin为首的各种来自中国的先进技术不断涌现，甚至在很多方面都大大超越了国外的其他技术，这一点也彰显了中国的技术实力。
AI简介
这是一本详细讲解Apache Kylin的书籍，从Apache Kylin的架构和技术特点，到在Hive中准备数据，再到设计和构建Cube，以及增量构建的概念和必要性，实时数据更新需求，Kylin的查询页面和查询方式，Kylin的查询与可视化方式，维度诅咒与Cuboid剪枝优化，空间与时间的平衡策略，衍生维度与聚合组的应用，Cube优化的策略与实践，Apache Kylin的日常维护，计算引擎和数据源的扩展方法，聚合类型和维度编码的扩展，为什么参与开源，Kafka消息队列的使用等多个方面，都进行了深入的讲解。
书中首先介绍了Apache Kylin的架构和技术特点，包括其技术架构、预计算技术、可扩展架构等。随后，书中详细讲解了在Hive中准备数据的过程，包括数据格式、数据分区、数据倾斜和数据质量等多个方面。接着，书中介绍了设计和构建Cube的过程，包括创建Cube、设计维度、选择构建引擎以及处理增量构建等多个步骤。
书中还深入讲解了增量构建的概念和必要性，以及实时数据更新需求，并详细介绍了Kylin的查询页面和查询方式，以及Kylin的查询与可视化方式。此外，书中还深入讲解了维度诅
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