Apache Kylin平台应用与实操培训课程

培训目标：

1、深入剖析大数据OLAP工具Kylin的发展现状以及将来发展趋势；
2、使学员彻底理解Kylin的架构原理、核心实现技术；
3、使学员掌握Kylin的部署与使用方法；
4、使学员具备Kylin的运维管理，包括安全与备份；
5、使学员具备使用Kylin解决企业数据分析问题的能力；
6、使学员具备使用Kylin进行辅助企业精细化管理、战略决策的能力；
7、使学员课上完成Kylin的业务分析、业务设计、商业决策的完整案例；

Kylin概述	1、什么是Kylin 2、Kylin特征剖析 3、Kylin架构剖析 4、Kylin的设计思路 5、Kylin工作原理 6、Kylin开发模型：引擎、数据源、数据存储 7、Kylin课程的前提假设 8、Kylin适合的业务场景剖析 9、Kylin的发展趋势分析 10、Kylin的业务选型 11、SQL接口 12、大数据OLAP引擎 13、大数据低延迟访问 14、可扩展的吞吐量
OLAP模型设计、关元素、多维分析的操作方法	1、事实表 2、维表 3、数据立方体的层 4、ROLAP与多维数据库 5、OLAP与OLTP的区别 6、多维数据库与数据仓库的关系 7、OLAP模型搭建（多维模型） 8、确定维度、量度与事实表的关系 9、OLAP的应用场景
Kylin Cube建立和Job监控	1、物化视图 2、OLAP Cube时空交换 3、Kylin插件架构 4、Cube的设计 5、Cube的构建 6、Kylin快速Cube 7、Kylin内存Cube 8、Kylin并行扫描 9、Cube的查询 10、近实时增量构建 11、Kylin流式Cube 12、Cube自动合并 13、任务管理 14、Job监控 15、案例：电子产品销售数据立方体设计、构建实例分享
Kylin的关键参数及调优	1、Kylin Cube的常用优化方法和策略 2、Kylin Cube的层级优化 3、Kylin Cube的衍生列优化 4、用户自定义聚合函数 5、深入剖析：如何建立一个稳定有效的Kylin + HBase + Hadoop的集群，集群的优化，管理和调优 6、基于实践的Kylin集群，Kylin Cube本身的性能优化
Kylin的安全特性	1、启用LDAP安全 2、使LDAP认证 3、配置LDAP服务器信息 4、配置管理员组和默认角色
Kylin Cube权限管理	1、Cube查询权限 2 、Cube操作权限 3 、Cube管理权限 4 、Cube管理员 5 、给用户授权 6 、给角色授权
Kylin的高级特性	1、自由可扩展性 2、灵活性 3、使用RESTful API构建立方体 4、JavaScript使用RESTful API 5、使用RESTful API
Kylin学习环境启动与运行	1、启动Kylin虚拟机环境 2、运行Kylin内置案例
Kylin网页版使用	1、登录Kylin 2、查看Kylin可用的Hive表 3、Kylin OLAP Cube 4、编写与执行SQL 5、Kylin分析与可视化 6、数据导出为CSV 7、条形图 8、饼图 9、拆线图
Tableau与Kylin集成实现数据分析	1、通过ODBC、JDBC与BI工具集成 2、Tableau安装 3、安装Kylin JDBC Driver 4、安装Kylin ODBC Driver 5、Tableau连接Kylin Server 6、影射数据模型 7、自定义SQL查询 8、Tableau数据可视化 9、发布数据至Tableau服务器 10、使用单个表或者多个表
课堂实操案例：电子产品销售数据立方体设计、构建	在课堂上老师带领学员完成Kylin的完整使用流程，包括Kylin的选型剖析、数据准备、数据模型的设计、数据立方体构建、业务的需求的查询等 1、业务背景介绍 2、企业遇到的问题分析 3、企业需求分析 4、Kylin技术选型 5、样本数据介绍 6、数据准备 7、Kylin数据模型设计 8、Kylin数据立方体构建 9、业务需求查询 10、按年、季度、月、日统计手机产品的销量情况 11、将统计结果数据可视化 12、将统计结果做拟合，预测下一阶段的销售量，并做采购决策 13、商务智能 14、将分析结果与市场数据对比分析 15、市场数据的监控与反馈
Excel及Power BI与Kylin集成	1.安装Kylin ODBC Driver 2.Kylin与Excel集成 3.执行SQL查询 4.Kylin与Power BI集成 5.数据可视化 6.Kylin与Zeppelin集成
Kylin Client Tool使用	1、安装Kylin Client Tool 2、配置Kylin Client Tool 3、命令行介绍 4、创建Cube 5、构建Cube 6、Job管理
Kylin的日常维护和灾备	1、Backup Metadata 2、使用二进制包备份元数据 3、使用二进制包恢复元数据 4、升级至新版本 5、清理存储(HDFS & HBase Tables)