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尚硅谷大数据技术之Kylin(作者：尚硅谷大数据研发部)版本：V1.0第1章概述1.1 Kylin定义Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop/Spark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开发并贡献至开源社区。
它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
1.2 Kylin特点Kylin的主要特点包括支持SQL接口、支持超大规模数据集、亚秒级响应、可伸缩性、高吞吐率、BI工具集成等。
1）标准SQL接口：Kylin是以标准的SQL作为对外服务的接口。
2）支持超大数据集：Kylin对于大数据的支撑能力可能是目前所有技术中最为领先的。
早在2015年eBay的生产环境中就能支持百亿记录的秒级查询，之后在移动的应用场景中又有了千亿记录秒级查询的案例。
3）亚秒级响应：Kylin拥有优异的查询相应速度，这点得益于预计算，很多复杂的计算，比如连接、聚合，在离线的预计算过程中就已经完成，这大大降低了查询时刻所需的计算量，提高了响应速度。
4）可伸缩性和高吞吐率：单节点Kylin可实现每秒70个查询，还可以搭建Kylin的集群。
5）BI工具集成Kylin可以与现有的BI工具集成，具体包括如下内容。
ODBC：与Tableau、Excel、PowerBI等工具集成JDBC：与Saiku、BIRT等Java工具集成RestAPI：与JavaScript、Web网页集成Kylin开发团队还贡献了Zepplin的插件，也可以使用Zepplin来访问Kylin服务。
1.3 Kylin 架构Web APP REST APIBI Tools JDBC/ODBCSQLSQLHadoop Hive Kafka RDBMS数据源HBaseOLAP Cube数据存储Start Schema DataKey Value DataREST Server(REST 服务层)Query Engine(查询引擎层)Routing(路由层)Metadata(元数据)Cube Build Engine(Cube 构建引擎)Kylin 架构Kylin 架构1）REST ServerREST Server 是一套面向应用程序开发的入口点，旨在实现针对Kylin 平台的应用开发工作。
如何构建智能化的大数据分析平台在当今信息化的社会中，大数据的应用越来越广泛。
如何有效地分析大数据，让数据发挥更大的价值，成为了当前最热门的话题。
为此，构建一套可靠的大数据分析平台成为了非常重要的任务。
本文将从三个方面来探讨如何构建智能化的大数据分析平台。
一、数据的采集与预处理任何一套大数据分析平台的关键，都在于其数据的来源和数据处理的可靠性。
数据采集的准确性对后续的分析决策影响重大，因此，需选择具有良好品质的数据源。
同时，在考虑数据源的同时，采集的数据安全性也是不可忽略的。
对于数据的预处理，应当以“清洗—转换—集成”为基本流程。
即在采集数据后经过清洗，将数据转换成企业需要的数据格式，再将多个源的数据集成，确保处理后的数据具有数据质量、数据速度和数据一致性。
二、数据分析大数据分析一般分为三类：描述性分析、诊断性分析和预测性分析。
因此，大数据分析平台需要支持三类分析，而且每类分析又希望得到不同的分析结果。
描述性分析是通过对比和对数据的汇总和分组，来解释数据的意义。
与此相反，诊断性分析则探测之间的关联和问题的本质原因。
在这种情况下，分析师可以利用对原因的认知，提出创新的问题解决方案。
预测性分析是分析未来情况的预测，通常这种分析方式非常脆弱，需要足够的数据来支持此类分析。
三、智能化的分析决策一旦高质量数据被准确分析和解读，它就可以帮助企业做出明智的决策，有益于商业成功。
如何构建智能化的大数据分析平台，让数据自动分析和处理显得非常重要。
这一过程需要进行机器学习分析以及数据挖掘，可以帮助识别数据的模式，从而提高数据决策质量。
除了机器学习，自然语言处理（NLP）技术也应用于智能化分析系统中。
这个技术可以在分析过程中理解和解释自然语言中的数据和文本，并根据用户需求自动生成分析报告。
总之，智能化大数据分析平台是一个集成全球领先的分析工具的解决方案。
它为企业提供了精确、一致性和细致的数据，同时也为企业提供了基于数据的预测和实时化的分析。
大数据可视化分析平台一、背景与目标基于邳州市电子政务建设的基础支撑环境，以基础信息资源库（人口库、法人库、宏观经济、地理库）为基础，建设融合业务展示系统，提供综合信息查询展示、信息简报呈现、数据分析、数据开放等资源服务应用。
实现市府领导及相关委办的融合数据资源视角，实现数据信息资源融合服务与创新服务，通过系统达到及时了解本市发展的综合情况，及时掌握发展动态，为政策拟定提供依据。
充分运用云计算、大数据等信息技术，建设融合分析平台、展示平台，整合现有数据资源，结合政务大数据的分析能力与业务编排展示能力，以人口、法人、地理，人口与地理，法人与地理，实现基础展示与分析，融合公安、交通、工业、教育、旅游等重点行业的数据综合分析，为城市管理、产业升级、民生保障提供有效支撑。
二、政务大数据平台1、数据采集和交换需求：通过对各个委办局的指定业务数据进行汇聚，将分散的数据进行物理集中和整合管理，为实现对数据的分析提供数据支撑。
将为跨机构的各类业务系统之间的业务协同，提供统一和集中的数据交互共享服务。
包括数据交换、共享和ETL等功能。
2、海量数据存储管理需求：大数据平台从各个委办局的业务系统里抽取的数据量巨大，数据类型繁杂，数据需要持久化的存储和访问。
不论是结构化数据、半结构化数据，还是非结构化数据，经过数据存储引擎进行建模后，持久化保存在存储系统上。
存储系统要具备高可靠性、快速查询能力。
3、数据计算分析需求：包括海量数据的离线计算能力、高效即席数据查询需求和低时延的实时计算能力。
随着数据量的不断增加，需要数据平台具备线性扩展能力和强大的分析能力，支撑不断增长的数据量，满足未来政务各类业务工作的发展需要，确保业务系统的不间断且有效地工作。
4、数据关联集中需求：对集中存储在数据管理平台的数据，通过正确的技术手段将这些离散的数据进行数据关联，即：通过分析数据间的业务关系，建立关键数据之间的关联关系，将离散的数据串联起来形成能表达更多含义信息集合，以形成基础库、业务库、知识库等数据集。
