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前言
第1章 Apache Kylin概述
1.1 背景和历史
1.2 Apache Kylin的使命
1.2.1 为什么要使用Apache Kylin
1.2.2 Apache Kylin怎样解决关键问题
1.3 Apache Kylin的工作原理
1.3.1 维度和度量简介
1.3.2 Cube和Cuboid
1.3.3 工作原理
1.4 Apache Kylin的技术架构
1.5 Apache Kylin的主要特点
1.5.1 标准SQL接口
1.5.2 支持超大数据集
1.5.3 亚秒级响应
1.5.4 可伸缩性和高吞吐率
1.5.5 BI及可视化工具集成
1.6 与其他开源产品的比较
1.7 小结
第2章 快速入门
2.1 核心概念
2.1.1 数据仓库、OLAP与BI
2.1.2 维度建模
2.1.3 事实表和维度表
2.1.4 维度和度量
2.1.5 Cube、Cuboid和Cube Segment
2.2 在Hive中准备数据
2.2.1 多维数据模型
2.2.2 维度表的设计
2.2.3 Hive表分区
2.2.4 了解维度的基数
2.2.5 样例数据
2.3 安装和启动Apache Kylin
2.3.1 环境准备
2.3.2 必要组件
2.3.3 启动Apache Kylin
2.4 设计Cube
2.4.1 导入Hive表定义
2.4.2 创建数据模型
2.4.3 创建Cube
2.5 构建Cube
2.5.1 全量构建和增量构建
2.5.2 历史数据刷新
2.5.3 合并
2.6 查询Cube
2.6.1 Apache Kylin查询介绍
2.6.2 查询下压
2.7 SQL参考
2.8 小结
第3章 Cube优化
3.1 Cuboid剪枝优化
3.1.1 维度的组合
3.1.2 检查Cuboid数量
3.1.3 检查Cube大小
3.1.4 空间与时间的平衡
3.2 剪枝优化工具
3.2.1 使用衍生维度
3.2.2 聚合组
3.2.3 必需维度
3.2.4 层级维度
3.2.5 联合维度
3.3 并发粒度优化
3.4 Rowkey优化
3.4.1 调整Rowkey顺序
3.4.2 选择合适的维度编码
3.4.3 按维度分片
3.5 Top_N度量优化
3.6 Cube Planner优化
3.7 其他优化
3.7.1 降低度量精度
3.7.2 及时清理无用Segment
3.8 小结
第4章 增量构建
4.1 为什么要增量构建
4.2 设计增量Cube
4.2.1 设计增量Cube的条件
4.2.2 增量Cube的创建
4.3 触发增量构建
4.3.1 Web GUI触发
4.3.2 构建相关的REST API
4.4 管理Cube碎片
4.4.1 合并Segment
4.4.2 自动合并
4.4.3 保留Segment
4.4.4 数据持续更新
4.5 小结
第5章 查询和可视化
5.1 Web GUI
5.1.1 查询
5.1.2 显示结果
5.2 REST API
5.2.1 查询认证
5.2.2 查询请求参数
5.2.3 查询返回结果
5.3 ODBC
5.4 JDBC
5.4.1 获得驱动包
5.4.2 认证
5.4.3 URL格式
5.4.4 获取元数据信息
5.5 Tableau集成
5.5.1 连接Kylin数据源
5.5.2 设计数据模型
5.5.3 “Live”连接
5.5.4 自定义SQL
5.5.5 可视化展现
5.5.6 发布到Tableau Server
5.6 Zeppelin集成
5.6.1 Zeppelin架构简介
5.6.2 KylinInterpreter的工作原理
5.6.3 如何使用Zeppelin访问Kylin
5.7 Superset集成
5.7.1 下载Kylinpy
5.7.2 安装Superset
5.7.3 在Superset中添加Kylin Database
5.7.4 在Superset中添加Kylin Table
5.7.5 在Superset中创建图表
5.7.6 在Superset中通过SQL Lab探索Kylin
5.8 QlikView集成
5.8.1 连接Kylin数据源
5.8.2 “Direct Query”连接
5.8.3 创建可视化
5.8.4 发布到QlikView Server
5.9 Qlik Sense集成
5.9.1 连接Kylin数据源
5.9.2 “Direct Query”连接
5.9.3 创建可视化
5.9.4 发布到Qlik Sense Hub
5.9.5 在Qlik Sense Hub中连接Kylin数据源
5.10 Redash集成
5.10.1 连接Kylin数据源
5.10.2 新建查询
5.10.3 新建仪表盘
5.11 MicroStrategy集成
5.11.1 创建数据库实例
5.11.2 导入逻辑表
5.11.3 创建属性、事实和度量
5.11.4 创建报告
5.11.5 MicroStrategy连接Kylin最佳实践
5.12 小结
第6章 Cube Planner及仪表盘
6.1 Cube Planner
6.1.1 为什么要引入Cube Planner
6.1.2 Cube Planner算法介绍
6.1.3 使用Cube Planner
6.2 System Cube
6.2.1 开启System Cube
6.2.2 构建和更新System Cube
6.3 仪表盘
6.4 小结
第7章 流式构建
7.1 为什么要进行流式构建
7.2 准备流式数据
7.2.1 数据格式
7.2.2 消息队列
7.2.3 创建Schema
7.3 设计流式Cube
7.3.1 创建Model
7.3.2 创建Cube
7.4 流式构建原理
7.5 触发流式构建
7.5.1 单次触发构建
7.5.2 自动化多次触发
7.5.3 初始化构建起点
7.5.4 其他操作
7.5.5 出错处理
7.6 小结
第8章 使用Spark
8.1 为什么要引入Apache Spark
8.2 Spark构建原理
8.3 使用Spark构建Cube
8.3.1 配置Spark引擎
8.3.2 开启Spark动态资源分配
8.3.3 出错处理和问题排查
8.4 使用Spark SQL创建中间平表
8.5 小结
第9章 应用案例分析
9.1 小米集团
9.1.1 背景
9.1.2 利用Apache Kylin构建定制化OLAP解决方案
9.1.3 Kylin在小米的三类主要应用场景
9.2 美团点评
9.2.1 美团点评的数据场景特点
9.2.2 接入Apache Kylin的解决方案
9.2.3 Kylin的优势
9.3 携程
9.3.1 背景
9.3.2 选择Kylin的原因
9.3.3 Kylin在携程的应用情况
9.4 4399小游戏
9.4.1 背景
9.4.2 Kylin部署架构
9.4.3 Apache Kylin在4399的价值
9.5 国内某Top 3保险公司
9.5.1 背景
9.5.2 主要痛点
9.5.3 Kylin带来的改变
9.6 某全球顶级银行卡组织
9.6.1 背景
9.6.2 Kylin的价值体现
第10章 扩展Apache Kylin
10.1 可扩展式架构
10.1.1 可扩展架构工作原理
10.1.2 三大主要接口
10.2 计算引擎扩展
10.2.1 EngineFactory
10.2.2 MRBatchCubingEngine2
10.2.3 BatchCubingJobBuilder2
10.2.4 IMRInput
10.2.5 IMROutput2
10.2.6 计算引擎扩展小结
10.3 数据源扩展
10.3.1 Hive数据源
10.3.2 JDBC数据源
10.4 存储扩展
10.5 聚合类型扩展
10.5.1 聚合的JSON定义
10.5.2 聚合类型工厂
10.5.3 聚合类型的实现（MeasureType）
10.5.4 聚合类型扩展小结
10.6 维度编码扩展
10.6.1 维度编码的JSON定义
10.6.2 维度编码工厂（DimensionEncodingFactory）
10.6.3 维度编码实现（DimensionEncoding）
10.6.4 维度编码扩展小结
10.7 小结
第11章 Apache Kylin的安全与认证
11.1 身份验证
11.1.1 自定义验证
11.1.2 LDAP验证
11.1.3 单点登录
11.2 授权
11.2.1 新的访问权限控制
11.2.2 统一的项目级别访问控制
11.2.3 管理数据访问权限
11.3 小结
第12章 运维管理
12.1 监控和诊断
12.1.1 日志文件
12.1.2 任务报警
12.1.3 诊断工具
12.2 日常维护
12.2.1 基本运维
12.2.2 元数据备份
12.2.3 元数据恢复
12.2.4 系统升级
12.2.5 迁移
12.2.6 垃圾清理
12.3 获得社区帮助
12.3.1 邮件列表
12.3.2 JIRA
12.4 小结
第13章 在云上使用Kylin
13.1 云计算世界
13.2 为何要在云上使用Kylin
13.3 在亚马逊AWS上使用Kylin
13.3.1 准备AWS服务资源
13.3.2 AWS账户信息
13.3.3 创建Amazon EMR集群
13.3.4 安装Apache Kylin
13.4 在微软Azure使用Kylin
13.4.1 准备Azure服务资源
13.4.2 准备Azure账户信息
13.4.3 创建HD Insight集群
13.4.4 安装Apache Kylin
13.5 在阿里云使用Kylin
13.5.1 准备阿里云服务资源
13.5.2 准备阿里云账户信息
13.5.3 创建E-MapReduce集群
13.5.4 安装Apache Kylin
13.6 认识Kyligence Cloud
13.7 小结
第14章 参与开源
14.1 Apache Kylin开源历程
14.2 为什么要参与开源
14.3 Apache开源社区简介
14.3.1 简介
14.3.2 组织构成与运作模式
14.3.3 项目角色
14.3.4 孵化项目及顶级项目
14.4 如何贡献到开源社区
14.4.1 什么是贡献
14.4.2 如何贡献
14.5 礼仪与文化
14.6 如何参与Apache Kylin
14.6.1 如何成为Apache Contributor
14.6.2 如何成为Apache Committer
14.7 小结
第15章 Kylin的未来
15.1 全面拥抱Spark技术
15.2 实时流分析
15.3 更快的存储和查询
15.4 前端展现及与BI工具的整合
15.5 高级OLAP函数
15.6 展望
附录A 使用VM本地部署Kylin
附录B Azure HDInsight边缘节点模板部署代码
附录C 集群部署Apache Kylin
附录D 使用MySQL作为元数据存储
附录E 配置Apache Kylin
附录F 多级配置重写
附录G 常见问题与解决方案
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