Kyligence聯合創始人兼CEO，Apache Kylin項目管理委員會主席（PMC Chair）韓卿
武漢市雲升科技發展有限公司董事長，《智慧城市—大數據、物聯網和雲計算之應用》作者楊正洪
萬達網絡科技集團大數據中心副總經理，《Spark高級數據分析》中文版譯者龔少成
數據架構師，IT脫口秀（清風那個吹）創始人，《開源大數據分析引擎Impala實戰》作者賈傳青
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Apache Kylin是一個開源的分布式分析引擎，提供Hadoop之上的SQL查詢接口及多維分析（OLAP）能力以支持超大規模數據，最初由eBay公司開發並貢獻至開源社區。它能在亞秒內查詢巨大的Hive表。
本書分為21章，詳細講解Apache Kylin概念、安裝、配置、部署，讓讀者對Apache Kylin構建大數據分析平台有一個感性認識。同時，本書從應用角度，結合Dome和實例介紹了用於多維分析的Cube算法的創建、配置與優化。最后還介紹了Kyligence公司發布KAP大數據分析平台，對讀者有極大的參考價值。
本書適合大數據技術初學者、大數據分析人員、大數據架構師等，也適合用於高等院校和培訓學校相關專業師生教學參考。
第一部分 Apache Kylin基礎部分
第1章 Apache Kylin前世今生 3
1.1 Apache Kylin的背景 3
1.2 Apache Kylin的應用場景 3
1.3 Apache Kylin的發展歷程 4
第2章 Apache Kylin前奏 7
2.1 事實表和維表 7
2.2 星型模型和雪花型模型 7
2.2.1 星型模型 7
2.2.2 雪花型模型 8
2.2.3 星型模型示例 8
2.3 OLAP 9
2.3.1 OLAP分類 9
2.3.2 OLAP的基本操作 10
2.4 數據立方體（Data Cube） 11
第3章 Apache Kylin 工作原理和體系架構 12
3.1 Kylin工作原理 12
3.2 Kylin體系架構 13
3.3 Kylin中的核心部分：Cube構建 15
3.4 Kylin的SQL查詢 16
3.5 Kylin的特性和生態圈 16
第4章 搭建CDH大數據平台 18
4.1 系統環境和安裝包 19
4.1.1 系統環境 19
4.1.2 安裝包的下載 20
4.2 准備工作：系統環境搭建 21
4.2.1 網絡配置(CDH集群所有節點) 21
4.2.2 打通SSH，設置ssh無密碼登錄（所有節點） 21
4.3 正式安裝CDH：准備工作 29
4.4 正式安裝CDH5：安裝配置 30
4.4.1 CDH5的安裝配置 30
4.4.2 對Hive、HBase執行簡單操作 39
第5章 使用Kylin構建企業大數據分析平台的4種部署方式 41
5.1 Kylin部署的架構 41
5.2 Kylin的四種典型部署方式 42
第6章 單獨為Kylin部署HBase集群 44
第7章 部署Kylin集群環境 58
7.1 部署Kylin的先決條件 58
7.2 部署Kylin集群環境 61
7.3 為Kylin集群搭建負載均衡器 70
7.3.1 搭建Nginx環境 70
7.3.2 配置Nginx實現Kylin的負載均衡 73
第二部分 Apache Kylin 進階部分
第8章 Demo案例實戰 77
8.1 Sample Cube案例描述 77
8.2 Sample Cube案例實戰 78
8.2.1 准備數據 78
8.2.2 構建Cube 81
第9章 多維分析的Cube創建實戰 89
9.1 Cube模型 89
9.2 創建Cube的流程 90
9.2.1 步驟一：Hive中事實表，以及多張維表的處理 90
9.2.2 步驟二：Kylin中建立項目（Project） 95
9.2.3 步驟三：Kylin中建立數據源（Data Source） 95
9.2.4 步驟四：Kylin中建立數據模型（Model） 98
9.2.5 步驟五：Kylin中建立Cube 104
9.2.6 步驟六：Build Cube 114
9.2.7 步驟七：查詢Cube 118
第10章 Build Cube的來龍去脈 120
10.1 流程分析 120
10.2 小結 134
第三部分 Apache Kylin 高級部分
第11章 Cube優化 137
第12章 備份Kylin的Metadata 142
12.1 Kylin的元數據 142
12.2 備份元數據 143
12.3 恢復元數據 146
第13章 使用Hive視圖 147
13.1 使用Hive視圖 147
13.2 使用視圖實戰 149
第14章 Kylin的垃圾清理 153
14.1 清理元數據 153
14.2 清理存儲器數據 154
第15章 JDBC訪問方式 157
第16章 通過RESTful訪問Kylin 161
第17章 Kylin版本之間升級 179
17.1 從1.5.2升級到最新版本1.5.3 179
17.2 從1.5.1升級到1.5.2版本 180
17.3 從Kylin 1.5.2.1升級到Kylin 1.5.3實戰 181
17.4 補充內容 187
第18章 大數據可視化實踐 189
18.1 可視化工具簡述 189
18.2 安裝Kylin ODBC驅動 190
18.3 通過Excel訪問Kylin 192
18.4 通過Power BI訪問Kylin 194
18.4.1 安裝配置Power BI 194
18.4.2 實戰操作 198
18.5 通過Tableau訪問Kylin 199
18.6 Kylin Mondrian Saiku 205
18.7 實戰演練：通過Saiku訪問Kylin 211
18.7.1 第一個Schema例子：myproject_pvuv_cube的演示 211
18.7.2 第二個Schema例子：kylin_sales_cube的演示 219
18.7.3 Saiku使用的一些問題 223
18.8 通過Apache Zepplin訪問Kylin 229
18.9 通過Kylin的“Insight”查詢 232
第19章 使用Streaming Table 構建准實時Cube 236
第20章 快速數據立方算法 251
20.1 快速數據立方算法概述 251
20.2 快速數據立方算法優點和缺點 253
20.3 獲取Fast Cubing算法的優勢 254
第四部分 Apache Kylin的擴展部分
第21章 大數據智能分析平台KAP 257
21.1 大數據智能分析平台KAP概述 257
21.2 KAP的安裝部署 259