117.info
人生若只如初见

Kylin如何实现Cube的构建和更新

Kylin实现Cube的构建和更新的过程如下:

  1. Cube构建:

    • 通过Kylin Web UI或者REST API提交Cube构建请求。
    • Kylin根据Cube的设计信息和数据源中的数据,生成Cube的元数据信息。
    • Kylin根据Cube元数据信息,将数据按照预定义的维度和度量进行聚合,并生成Cube的数据模型。
    • Kylin将Cube的数据模型存储在HBase或者其他支持的存储引擎中。
  2. Cube更新:

    • 当数据源中的数据发生变化时,用户可以通过Kylin Web UI或者REST API提交Cube更新请求。
    • Kylin会根据更新请求重新计算Cube的数据模型,并将新的数据模型存储在存储引擎中。
    • 如果需要增量更新Cube,Kylin会根据增量数据更新Cube的数据模型,而不是重新计算整个Cube。

通过以上步骤,Kylin可以实现Cube的构建和更新,从而为用户提供实时的OLAP分析能力。

未经允许不得转载 » 本文链接:https://www.117.info/ask/fea3eAzsICAFeBVA.html

推荐文章

  • ​Kylin系统安装及使用的方法是什么

    Kylin是一个开源的分布式分析引擎,用于处理大规模数据集的查询和分析。以下是Kylin系统的安装和使用方法: 确保系统符合Kylin要求: 操作系统:Linux或Windows ...

  • ​Kylin系统的主要功能是什么

    Kylin系统的主要功能是在大数据分析领域提供高性能、低延迟的在线分析(OLAP)能力。它针对大规模数据集进行多维数据模型的查询和分析,可以支持复杂的多维分析查...

  • ​Kylin系统的应用场景有哪些

    Kylin系统的应用场景主要包括以下几个方面: 在线分析处理(OLAP):Kylin系统能够快速构建、查询和分析大规模数据集,适用于需要进行复杂查询和多维分析的场景。...

  • ​Kylin系统的优点和缺点是什么

    Kylin 系统是一个开源的分布式分析引擎,旨在处理大规模数据集。其主要优点和缺点如下:
    优点: 快速查询:Kylin 使用了多维数据存储和预计算技术,能够提供...

  • Kylin和传统OLAP数据库有何不同

    Kylin是一个开源的分布式分析引擎,专门设计用于处理超大规模数据集上的OLAP查询。与传统的OLAP数据库相比,Kylin具有以下不同之处: 处理大规模数据:Kylin可以...

  • Kylin如何处理数据的更新和删除操作

    Kylin处理数据的更新和删除操作可以通过以下几种方式实现: 通过Cube的Reload功能:Kylin可以通过Cube的Reload功能实现数据的更新操作。当需要更新数据时,可以通...

  • Kylin是否支持动态扩展和收缩计算资源

    是的,Kylin支持动态扩展和收缩计算资源。Kylin可以根据工作负载的变化自动调整计算资源的大小,以满足不同的需求。用户可以根据实际情况灵活地调整计算资源的规...

  • Kylin中如何处理大规模数据集的查询

    Kylin是一个分布式分析引擎,专门用于OLAP处理,可以处理大规模数据集的查询。Kylin使用了多维数据模型和预计算技术,能够显著提高查询性能,特别是在大规模数据...