kylinv10（kylinv10进入单用户模式）

## Kylin V10：新一代分布式分析引擎### 简介Kylin V10 是 Apache Kylin 的一个重要里程碑版本，标志着 Kylin 正式迈入“Modern Query Engine”阶段。Kylin V10 在架构、性能、易用性等方面进行了全面升级，旨在为用户提供更快、更强、更易用的数据分析体验。### 主要特性#### 1. 新一代查询引擎 - Spark Cube Engine-

基于 Spark 的全新计算引擎：

相比之前的 MapReduce 引擎，Spark Cube Engine 拥有更快的计算速度、更低的资源消耗以及更灵活的扩展性。 -

向量化执行：

利用 Apache Arrow 内存格式和向量化计算，大幅提升数据处理效率。 -

动态剪枝：

根据查询条件动态优化执行计划，减少不必要的数据扫描和计算。 -

Native Parquet 读取：

直接读取 Parquet 文件，无需数据转换，提高查询性能。#### 2. 云原生架构-

Kubernetes 原生支持：

Kylin V10 可以无缝部署到 Kubernetes 平台，并利用 Kubernetes 的弹性伸缩和资源管理能力。 -

存储计算分离：

支持将数据存储在云对象存储服务（如 AWS S3、Azure Blob Storage 等）中，实现存储与计算的解耦。#### 3. 增强的易用性-

可观测性增强：

提供更丰富的监控指标和日志信息，方便用户了解系统运行状态和排查问题。 -

一键部署：

提供 Helm Chart 等工具，简化部署流程。 -

Web UI 升级：

更加现代化的界面设计，提升用户体验。### 优势-

更快的查询速度：

Spark Cube Engine 和向量化执行等技术的应用，使得 Kylin V10 的查询性能得到显著提升。 -

更低的资源消耗：

Spark 引擎和动态剪枝等技术的优化，有效降低了资源消耗。 -

更强的扩展性：

云原生架构和 Spark 引擎的加持，使得 Kylin V10 能够更灵活地扩展以应对更大的数据量和更高的并发查询需求。 -

更易用：

一键部署、可观测性增强等功能的加入，降低了用户使用门槛。### 适用场景Kylin V10 适用于需要对海量数据进行快速分析的场景，例如：- 电商平台的用户行为分析 - 金融行业的风险控制 - 物联网设备数据的实时监控 - 企业级数据仓库的构建### 总结Kylin V10 是 Apache Kylin 的一次重大升级，标志着 Kylin 进入了一个全新的发展阶段。新一代查询引擎、云原生架构以及增强的易用性，使得 Kylin V10 能够更好地满足用户对大数据分析的需求，为企业提供更加高效、便捷的数据分析服务。

Kylin V10：新一代分布式分析引擎

简介Kylin V10 是 Apache Kylin 的一个重要里程碑版本，标志着 Kylin 正式迈入“Modern Query Engine”阶段。Kylin V10 在架构、性能、易用性等方面进行了全面升级，旨在为用户提供更快、更强、更易用的数据分析体验。

主要特性

1. 新一代查询引擎 - Spark Cube Engine- **基于 Spark 的全新计算引擎：** 相比之前的 MapReduce 引擎，Spark Cube Engine 拥有更快的计算速度、更低的资源消耗以及更灵活的扩展性。 - **向量化执行：** 利用 Apache Arrow 内存格式和向量化计算，大幅提升数据处理效率。 - **动态剪枝：** 根据查询条件动态优化执行计划，减少不必要的数据扫描和计算。 - **Native Parquet 读取：** 直接读取 Parquet 文件，无需数据转换，提高查询性能。

2. 云原生架构- **Kubernetes 原生支持：** Kylin V10 可以无缝部署到 Kubernetes 平台，并利用 Kubernetes 的弹性伸缩和资源管理能力。 - **存储计算分离：** 支持将数据存储在云对象存储服务（如 AWS S3、Azure Blob Storage 等）中，实现存储与计算的解耦。

3. 增强的易用性- **可观测性增强：** 提供更丰富的监控指标和日志信息，方便用户了解系统运行状态和排查问题。 - **一键部署：** 提供 Helm Chart 等工具，简化部署流程。 - **Web UI 升级：** 更加现代化的界面设计，提升用户体验。

优势- **更快的查询速度：** Spark Cube Engine 和向量化执行等技术的应用，使得 Kylin V10 的查询性能得到显著提升。 - **更低的资源消耗：** Spark 引擎和动态剪枝等技术的优化，有效降低了资源消耗。 - **更强的扩展性：** 云原生架构和 Spark 引擎的加持，使得 Kylin V10 能够更灵活地扩展以应对更大的数据量和更高的并发查询需求。 - **更易用：** 一键部署、可观测性增强等功能的加入，降低了用户使用门槛。

适用场景Kylin V10 适用于需要对海量数据进行快速分析的场景，例如：- 电商平台的用户行为分析 - 金融行业的风险控制 - 物联网设备数据的实时监控 - 企业级数据仓库的构建

总结Kylin V10 是 Apache Kylin 的一次重大升级，标志着 Kylin 进入了一个全新的发展阶段。新一代查询引擎、云原生架构以及增强的易用性，使得 Kylin V10 能够更好地满足用户对大数据分析的需求，为企业提供更加高效、便捷的数据分析服务。