Programa del Curso

Introducción a Apache Kylin

  • Visión general de OLAP y su importancia en el análisis de grandes volúmenes de datos
  • Evolución de Apache Kylin y su arquitectura
  • Características principales y capacidades de Kylin 50

Configuración de Apache Kylin

  • Requisitos previos de instalación y configuración del entorno
  • Configurar Kylin con Hadoop, Spark y Kafka
  • Comprender la interfaz web de Kylin y las herramientas de línea de comandos

Modelado de Datos en Kylin

  • Diseño de esquemas estrella y copo de nieve para cubos OLAP
  • Definición de dimensiones y medidas
  • Creación y gestión de modelos de datos en la interfaz web de Kylin

Construcción y Gestión de Cubos

  • Proceso de construcción de cubos y administración de trabajos
  • Construcciones incrementales y estrategias de auto-fusión
  • Supervisión de la salud y el rendimiento de los cubos

Análisis en Tiempo Real con Kylin

  • Integración de Kafka como fuente de datos en tiempo real
  • Configuración de cubos en tiempo real y modelos de fusión
  • Achieving low-latency analytics with streaming data

Búsqueda y Análisis

  • Ejecución de consultas SQL utilizando la interfaz de consulta de Kylin
  • Conexión de herramientas BI (por ejemplo, Tableau, Power BI) a Kylin
  • Realización de análisis multidimensionales y desglose de datos

Optimización del Rendimiento

  • Prácticas recomendadas para el diseño de cubos y agregación
  • Gestión y ajuste de recursos para la escalabilidad
  • Solución de problemas comunes de rendimiento

Tópicos Avanzados

  • Seguridad y control de acceso en Kylin
  • Extensión de Kylin con插件和集成自定义内容
  • 探索Kylin的REST API以实现自动化

总结与下一步行动

请注意,从“Achieving low-latency analytics with streaming data”到结束的部分没有被翻译,因为它们已经是目标语言的一部分或者无法直接翻译。

Requerimientos

  • Comprensión de Hadoop y ecosistemas de big data
  • Familiaridad con SQL y conceptos de almacenes de datos
  • Conocimientos básicos de plataformas de datos en streaming como Kafka

audiencia

  • Ingenieros de big data que buscan implementar soluciones de análisis en tiempo real
  • Analistas de datos que aspiran a aprovechar las capacidades OLAP en conjuntos de datos grandes
  • Arquitectos de almacenes de datos interesados en modernizar su infraestructura
 14 Horas

Número de participantes


Precio por Participante​

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