Kylin多维数据分析与预计算培训课程
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培训对象：
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大数据工程师、OLAP开发人员、数据分析平台开发者、BI报表工程师。
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培训目标：
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理解Kylin的Cube预计算原理和适用场景。
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掌握数据模型设计和Cube构建优化。
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能够使用SQL和BI工具查询Kylin。
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具备Cube管理和查询性能调优能力。
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培训内容介绍：
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一、 Kylin架构与原理： 了解Kylin的发展历程，理解其预计算（Pre-Calculation）和存储到HBase的架构。
二、 Kylin部署与配置： 安装Kylin服务，配置与Hadoop、Hive、HBase的集成，启动Cube构建引擎。
三、 数据模型设计： 创建项目和数据源，设计事实表和维度表，建立星型模型和雪花模型。
四、 Cube构建原理： 理解Cube的Cuboid概念，了解逐层构建和快速构建算法的差异。
五、 维度与度量定义： 选择维度列，定义度量聚合类型（SUM、COUNT、MAX、MIN、DISTINCT COUNT）。
六、 Cube构建优化： 使用聚合组（Aggregation Group）、强制维度（Mandatory Dimension）减少Cuboid数量。
七、 Rowkey设计： 设计Rowkey顺序，将高频过滤字段前置，使用字典编码压缩存储。
八、 Cube构建与调度： 触发全量构建和增量构建，设置构建调度策略，监控构建进度。
九、 SQL查询接口： 使用标准SQL查询Kylin，理解查询下压和查询改写机制。
十、 BI工具集成： 配置Tableau、PowerBI等工具连接Kylin，实现可视化报表开发。
十一、 查询性能调优： 分析慢查询日志，优化维度过滤条件，使用查询缓存提升响应速度。
十二、 实战项目：多维分析平台： 针对销售/流量数据设计Cube，实现OLAP多维分析，支持钻取、切片、旋转操作。
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