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Apache Kylin 社区于日前宣布:Apache Kylin v2.0.0 Beta版发布。 此次Apache Kylin v2.0.0 Beta升级的功能有:
升级功能
(KYLIN-1875)支持雪花数据模型 (KYLIN-2467)支持TPC-H查询 (KYLIN-2331)Spark cubing引擎 (KYLIN-2006)工作引擎HA (KYLIN-2396)百分位数的措施 (KYLIN-2351)云测试
目前由于元数据不兼容,所以Apache Kylin v2.0.0 Beta暂时不能在v1.6.0上升级,需要一个新的安装环境,但是底层多维数据集是向后兼容的。Apache Kylin技术团队正在开发一个升级工具来转换元数据,以便后续可以顺利升级。
下载测试链接: https://kylin.apache.org/download/
源代码: https://github.com/apache/kylin/tree/kylin-2.0.0-beta
运行TPC-H基准
运行TPC-H基准在Apache Kylin社区可以找到,请点击这里:https://github.com/kyligence/kylin-tpch
Spark Cubing引擎
基于Apache Spark,Apache Kylin v2.0.0引入了一个新的cubing引擎,可以选择替换原来的MR引擎。初步测试表明:在大多数情况下,Spark引擎可以将时间缩短到50%。
在跑Spark引擎配置的时候需要在kylin.properties里设置好 确保HADOOP_CONF_DIR里包含:核心网站的XML, Yarn, Hive, 和Hbase 根据您的环境去调试这些数据:Spark的执行情况、cores和内存 Hive on Tez并没有按照我们测试的期望的样子运行,具体原因不明,只能切换到Hive on MR 去跑。
创建新多维数据集时,需要在“高级设置”选项卡中选择“Spark 引擎”。 感谢大家对Apache Kylin v2.0.0 Beta的使用,我们非常希望可以收集到您的意见和建议,您的意见和建议对于Apache Kylin后续产品的更新和优化来说非常重要。
如果您在使用过程中遇到任何问题,请发送反馈至dev@kylin.apache.org 想要知道更多请阅读:Apache Kylin v2.0.0 beta announcement
最后,感谢每一位朋友的参与和贡献。
快速构建研发效能度量的指标体系
本文我们将从一个企业级产品研发经理的角度出发,结合 Kyligence 的实践,探讨影响研发效能最核心的四大因素:技术架构、研发流程、指标体系、数字化工具,希望对大家有所启发。
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