本文作者：李栋，来自Kyligence公司，也是Apache Kylin Committer & PMC member，在加入Kyligence之前曾就职于eBay、微软。1.Apache Kylin是什么？ 在现在的大数据时代，越来越多的企业开始使用Hadoop管理数据，但是现有的业务分析工具（如Tableau，Microstrategy等）往往存在很大的局限，如难以水平

安装centos7并配置上网和安装ftp1、下载VMware Workstation虚拟机下载地址：https://my.vmware.com/web/vmware/downloads下载完成后自行安装，如果解压不成功，可以用管理员身份运行，安装完成后可以到网上找序列号进行激活2、下载centos7自行下载一个iso镜像文件，下载完成后用VMware Workstati

关键字：kylin、streaming tableKylin从1.5版本开始，引入了Streaming Table，目的是为了减低OLAP分析的延时（比如Druid、ElasticSearch都支持实时数据流）。Streaming Table周期性的从Kafka中读取数据，根据Model和Cube的定义，将计算好的数据写入HBase，以供查询。从1.5.2版本开始，官网上给

kafka的PageCache读写不同于Redis和MemcacheQ等内存消息队列，Kafka的设计是把所有的Message都要写入速度低容量大的硬盘，以此来换取更强的存储能力。实际上，Kafka使用硬盘并没有带来过多的性能损失（这一点是有条件限制的，这个条件是，消费者的消费速度要高于或等于生产者的速度）。kafka重度依赖底层操作系统提供的PageCache功能。（文件缓存，速

场景 mysql的数据-->通过canal-->发送到kafka-->mysql、hive在做canal集成kafka的时候，发现一个问题，多分区的情况下，跨分区的数据消费是无序的。这时候就会出现问题，如果消费端消费的更新日志在插入日志之前，就会因为数据缺失导致异常（这样的情况随着并发出现的概率会增大），所以，需要保证新增的日志和更新的日志是有序的被消费。kafka发送数据是支持指定分