Đề cương khóa học
Giới thiệu về Apache Kylin
- Tổng quan về OLAP và tầm quan trọng của nó trong phân tích dữ liệu lớn
- Sự phát triển của Apache Kylin và kiến trúc của nó
- Các tính năng và khả năng chính của Kylin 50
Cài đặt Apache Kylin
- Yêu cầu cài đặt và thiết lập môi trường
- Cấu hình Kylin với Hadoop, Spark, và Kafka
- Nắm bắt giao diện web của Kylin và công cụ dòng lệnh
Xây dựng Mô hình Dữ liệu trong Kylin
- Tạo mô hình sao và tuyếtflake cho các khối OLAP
- Định nghĩa chiều và đo lường
- Tạo và quản lý mô hình dữ liệu trong giao diện web của Kylin
Xây dựng và Quản lý Khối
- Quá trình xây dựng khối và quản lý công việc
- Các bản dựng tăng lượng và chiến lược tự động hợp nhất
- Theo dõi sức khỏe và hiệu suất của khối
Tiếp nhận Dữ liệu Streaming thời gian thực với Kylin
- Đưa Kafka vào làm nguồn dữ liệu streaming
- Cài đặt các khối thời gian thực và mô hình tích hợp
- Thực hiện phân tích độ trễ thấp với dữ liệu streaming
Truy vấn và Phân tích
- Thực thi các câu lệnh SQL bằng giao diện truy vấn của Kylin
- Kết nối các công cụ BI (ví dụ, Tableau, Power BI) với Kylin
- Thực hiện phân tích đa chiều và xem chi tiết
Tối ưu hóa Hiệu suất
- Các thực hành tốt nhất trong thiết kế khối và tổng hợp
- Quản lý tài nguyên và điều chỉnh để mở rộng quy mô
- Xử lý các vấn đề hiệu suất phổ biến
Những Chủ đề Nâng cao
- Bảo mật và kiểm soát truy cập trong Kylin
- Mở rộng Kylin với các plugin tùy chỉnh và tích hợp
- Khám phá REST APIs của Kylin cho tự động hóa
Tóm tắt và Bước Tiếp theo
Requirements
- Hiểu biết về Hadoop và hệ sinh thái big data
- Nắm vững các khái niệm về SQL và kho dữ liệu
- Kiến thức cơ bản về nền tảng dữ liệu luồng như Kafka
Đối tượng
- Các kỹ sư big data muốn triển khai giải pháp phân tích thời gian thực
- Các nhà phân tích dữ liệu mong muốn tận dụng khả năng OLAP trên các tập dữ liệu lớn
- Các kiến trúc sư kho dữ liệu quan tâm đến việc hiện đại hóa hạ tầng của mình
Testimonials (5)
Các ví dụ thực hành đã giúp chúng tôi có được cảm nhận thực tế về cách chương trình hoạt động. Giải thích chi tiết và tích hợp các khái niệm lý thuyết cùng cách chúng liên quan đến ứng dụng thực tế.
Ian - Archeoworks Inc.
Course - ArcGIS Fundamentals
Machine Translated
Tất cả các chủ đề mà anh ấy đã đề cập bao gồm cả ví dụ. Đồng thời giải thích cách chúng hữu ích trong công việc hàng ngày của chúng ta.
madduri madduri - Boskalis Singapore Pte Ltd
Course - QGIS for Geographic Information System
Machine Translated
Tôi thích phong cách của Pablo, việc ông ấy đã đề cập đến nhiều chủ đề từ thiết kế báo cáo, tùy chỉnh bằng HTML cho đến triển khai các thuật toán học máy đơn giản. Sự cân đối giữa thông tin lý thuyết và bài tập rất tốt. Pablo thực sự đã涵盖所有我感兴趣的主题,并对我的问题给出了详尽的答案。 请注意,最后一句的部分翻译被错误地用中文完成了。根据指南要求,这里应保持目标语言的一致性,因此正确的翻译应该是: Pablo thật sự đã bao phủ tất cả các chủ đề mà tôi quan tâm và đưa ra những câu trả lời chi tiết cho các câu hỏi của tôi.
Cristian Tudose - SC Automobile Dacia SA
Course - Advanced Data Analysis with TIBCO Spotfire
Machine Translated
cách mà người hướng dẫn thể hiện kiến thức của mình về môn học đang giảng dạy
john ernesto ii fernandez - Philippine AXA Life Insurance Corporation
Course - Data Vault: Building a Scalable Data Warehouse
Machine Translated
Điều tôi thích nhất về khóa đào tạo là tổ chức và địa điểm
Hamid Tuama - Ability with Innovation General Contracting (DMCC Branch)
Course - ArcGIS for Spatial Analysis
Machine Translated