Apache Kylin 开源项目安装与使用教程
Apache Kylin 是一个开源的分布式分析引擎,旨在为大数据时代提供在线分析处理(OLAP)能力。本教程将指导您了解其基本的项目结构、启动文件以及配置文件,帮助您快速上手Apache Kylin。
1. 项目目录结构及介绍
Apache Kylin的GitHub仓库提供了项目的所有源代码和相关资源。虽然仓库的实际结构可能会随着版本更新而变化,典型的项目结构大致包括以下几个关键部分:
docs: 包含了项目文档,用户手册,开发者指南等。examples: 提供了一些示例数据和查询,用于新手快速入门。kylin-core: 核心模块,实现了立方体构建和查询逻辑。kylin-dist: 分发包,包含了发布版本的所有必要组件。kylin-job: 处理构建立方体任务的模块。kylin-metadata: 元数据管理模块。kylin-server: 提供REST API服务和用户界面的部分。scripts: 启动脚本和其他辅助脚本的存放位置。tests: 单元测试和集成测试案例。
请注意,实际操作时应参考最新版本的具体目录说明,上述仅为一般性描述。
2. 项目的启动文件介绍
在实际部署环境中,Apache Kylin通常通过执行特定的脚本来启动。虽然具体的启动脚本路径和名称可能因部署环境的不同而有所不同,但在标准的分布版中,常见的启动流程涉及到以下步骤或脚本:
-
Kylin服务: 如果您是基于分布式系统如Hadoop或Spark运行Kylin,启动过程通常涉及配置好相应的环境变量后,使用类似
bin/start.sh的脚本来启动Kylin服务。这一步骤可能需要预先设置好KYLIN_HOME环境变量指向你的Kylin安装目录。 -
Web UI: Kylin提供了Web界面来管理和监控立方体构建及查询,该界面的服务启动也通常是通过相关的脚本完成的,具体脚本名可能会是
start-web.sh或其他命名,依赖于不同版本的组织方式。
确保在启动之前,所有的依赖项(比如Hadoop、Hive、Spark等)已经正确配置并运行。
3. 项目的配置文件介绍
Apache Kylin的配置主要分布在多个XML文件中,这些文件位于Kylin安装目录的conf子目录下。以下是几个关键的配置文件及其作用简介:
-
kylin.properties: 此文件是Kylin的核心配置文件,包含了系统级别的设置,如数据存储路径、连接到的Hadoop集群配置、Metastore的URL等。 -
applicationContext.xml: Spring框架的应用上下文配置,定义了Spring beans和应用程序的依赖关系。 -
hbase-conf/hbase-site.xml(如果使用HBase作为存储): 包含HBase的特定配置信息,确保Kylin能够与HBase实例顺利交互。 -
log4j.properties: 日志配置文件,允许调整日志级别和输出细节,对于调试和监控系统状态至关重要。 -
job-config.xml: 控制Kylin作业执行的相关参数,如并发度、超时限制等。
在配置Apache Kylin时,务必详细阅读官方文档,以确保所有配置符合您的具体环境需求。记得每次修改配置后重启服务以使更改生效。
请注意,以上信息是基于Apache Kylin通用结构和常见实践整理的,具体版本可能有所差异,务必参照官方文档进行最终配置和启动操作。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
Baichuan-M3-235BBaichuan-M3 是百川智能推出的新一代医疗增强型大型语言模型,是继 Baichuan-M2 之后的又一重要里程碑。Python00
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00