by），measure的聚合结果就保存在这每个Cuboid上。查询时根据SQL找到对应的Cuboid，读取measure的值，即可返回。为了更好的适应大数据环境，Kylin从数据仓库中最常用的Hive中读取源数据，使用MapReduce作为Cube构建的引擎，并把预计算结果保存在HBase中，对外暴露RestAPI/JDBC/ODBC的查询接口。提供的功能包括：配置维护、域名服务、分布式同步、组件服务等，在大数据开发中要掌握ZooKeeper的常用命令及功能的实现方法。HBaseHBase是一个分布式的、面向列的开源数据库，它不同于一般的关系数据库，更适合于非结构化数据存储的数据库，是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。

大数据采集平台包括以下几种：Flume：ApacheFlume是一种分布式、可靠且高可用的系统，专门用于高效收集、聚合和移动大量日志数据。它支持多种数据源，如Avro、Thrift、JMS、Netcat等，并提供多种输出方式，包括HDFS、HBase、Elasticsearch等。Kafka：ApacheKafka是一个分布式流处理平台。大数据基础技术包含以下核心技术：分布式存储系统（如hdfs、hbase）分布式计算框架（如mapreduce、spark）数据仓库技术（如hive、presto）数据管理和治理（如kafka、flume）数据库技术（如nosql数据库、newsql数据库）云计算服务（如aws、azure）可视化工具（如tableau。

优点：支持多种数据类型；很容易安装；非常快（每秒执行约,组，每秒执行约,）；操作都是原子的；多用途工具（在许多用例中使用）。缺点：不支持连接；存储过程所需的Lua知识；数据集必须很好地适应内存。HBaseHBase是一个分布式的、面向列的开源数据库。就产生了HBase、MongoDB。数据分析数据分析有一个非常基础但又极其重要的思路，那就是对比，基本上,以上的分析都离不开对比。首要有：纵比、横比、与经验值对比、与业务政策对比等。数据应用其实也就是把数据作用通过不同的表和图形，可视化展现出来。使人的感官更加剧烈。