kylin編譯源碼
『壹』 linux ubuntu kylin系統，想使用g++ 編譯C++程序，運行命令：sudo apt-get install g++不好使。
注意：安裝好g++軟體包後，要確定有g++的軟連接，你可以運行c++命令進行編譯，如果能夠的話那麼自己創建一個g++的鏈接就行了。
『貳』 Linux裡面/var/www/html是哪個應用自帶的
此應用叫阿帕奇，默認的網站根目錄就在此目錄，希望可以幫助你，請採納，謝謝
『叄』 大數據分析界的「神獸」Apache Kylin有多牛
1.Apache Kylin是什麼？
在現在的大數據時代，越來越多的企業開始使用Hadoop管理數據，但是現有的業務分析工具（如Tableau，Microstrategy等）
往往存在很大的局限，如難以水平擴展、無法處理超大規模數據、缺少對Hadoop的支持；而利用Hadoop做數據分析依然存在諸多障礙，例如大多數分析
師只習慣使用SQL，Hadoop難以實現快速互動式查詢等等。神獸Apache Kylin就是為了解決這些問題而設計的。
Apache Kylin，中文名麒（shen）麟（shou） 是Hadoop動物園的重要成員。Apache
Kylin是一個開源的分布式分析引擎，最初由eBay開發貢獻至開源社區。它提供Hadoop之上的SQL查詢介面及多維分析（OLAP）能力以支持大
規模數據，能夠處理TB乃至PB級別的分析任務，能夠在亞秒級查詢巨大的Hive表，並支持高並發。
Apache
Kylin於2014年10月在github開源，並很快在2014年11月加入Apache孵化器，於2015年11月正式畢業成為Apache頂級項
目，也成為首個完全由中國團隊設計開發的Apache頂級項目。於2016年3月，Apache
Kylin核心開發成員創建了Kyligence公司，力求更好地推動項目和社區的快速發展。
Kyligence是一家專注於大數據分析領域創新的數據科技公司，提供基於Apache
Kylin的企業級智能分析平台及產品，以及可靠、專業、源碼級的商業化支持；並推出Apache Kylin開發者培訓，頒發全球唯一的Apache
Kylin開發者認證證書。
2.Kylin的基本原理和架構
下面開始聊一聊Kylin的基本原理和架構。簡單來說，Kylin的核心思想是預計算，即對多維分析可能用到的度量進行預計算，將計算好的結果保
存成Cube，供查詢時直接訪問。把高復雜度的聚合運算、多表連接等操作轉換成對預計算結果的查詢，這決定了Kylin能夠擁有很好的快速查詢和高並發能
力。
上圖所示就是一個Cube的例子，假設我們有4個dimension，這個Cube中每個節點（稱作Cuboid）都是這4個dimension
的不同組合，每個組合定義了一組分析的dimension（如group
by），measure的聚合結果就保存在這每個Cuboid上。查詢時根據SQL找到對應的Cuboid，讀取measure的值，即可返回。
為了更好的適應大數據環境，Kylin從數據倉庫中最常用的Hive中讀取源數據，使用
MapRece作為Cube構建的引擎，並把預計算結果保存在HBase中，對外暴露Rest
API/JDBC/ODBC的查詢介面。因為Kylin支持標準的ANSI
SQL，所以可以和常用分析工具（如Tableau、Excel等）進行無縫對接。下面是Kylin的架構圖。
說到Cube的構建，Kylin提供了一個稱作Layer Cubing的演算法。簡單來說，就是按照dimension數量從大到小的順序，從Base
Cuboid開始，依次基於上一層Cuboid的結果進行再聚合。每一層的計算都是一個單獨的Map Rece任務。如下圖所示。
MapRece的計算結果最終保存到HBase中，HBase中每行記錄的Rowkey由dimension組成，measure會保存在
column
family中。為了減小存儲代價，這里會對dimension和measure進行編碼。查詢階段，利用HBase列存儲的特性就可以保證Kylin有
良好的快速響應和高並發。
有了這些預計算的結果，當收到用戶的SQL請求，Kylin會對SQL做查詢計劃，並把本該進行的Join、Sum、Count Distinct等操作改寫成Cube的查詢操作。
Kylin提供了一個原生的Web界面，在這里，用戶可以方便的創建和設置Cube、管控Cube構建進度，並提供SQL查詢和基本的結果可視化。
根據公開數據顯示，Kylin的查詢性能不只是針對個別SQL，而是對上萬種SQL 的平均表現，生產環境下90%ile查詢能夠在在3s內返回。在上個月舉辦的Apache Kylin
Meetup中，來自美團、京東、網路等互聯網公司分享了他們的使用情況。例如，在京東雲海的案例中，單個Cube最大有8個維度，最大數據條數4億，最
大存儲空間800G，30個Cube共占存儲空間4T左右。查詢性能上，當QPS在50左右，所有查詢平均在200ms以內，當QPS在200左右，平均
響應時間在1s以內。
北京移動也在meetup上展示了Kylin在電信運營商的應用案例，從數據上看，Kylin能夠在比Hive/SparkSQL在更弱的硬體配置下獲得更好的查詢性能。 目前，有越來越多的國內外公司將Kylin作為大數據生產環境中的重要組件，如ebay、銀聯、網路、中國移動等。大家如果想了解更多社區的案例和動態，可以登錄Apache Kylin官網或Kyligence博客進行查看。
3.Kylin的最新特性
Kylin的最新版本1.5.x引入了不少讓人期待的新功能，可擴展架構將Kylin的三大依賴（數據源、Cube引擎、存儲引
擎）徹底解耦。Kylin將不再直接依賴於Hadoop/HBase/Hive，而是把Kylin作為一個可擴展的平台暴露抽象介面，具體的實現以插件的
方式指定所用的數據源、引擎和存儲。
開發者和用戶可以通過定製開發，將Kylin接入除Hadoop/HBase/Hive以外的大數據系統，比如用Kafka代替Hive作數據源，用
Spark代替MapRece做計算引擎，用Cassandra代替HBase做存儲，都將變得更為簡單。這也保證了Kylin可以隨平台技術一起演
進，緊跟技術潮流。
在Kylin
1.5.x中還對HBase存儲結構進行了調整，將大的Cuboid分片存儲，將線性掃描改良為並行掃描。基於上萬查詢進行了測試對比結果顯示，分片的存
儲結構能夠極大提速原本較慢的查詢5-10倍，但對原本較快的查詢提速不明顯，綜合起來平均提速為2倍左右。
除此之外，1.5.x還引入了Fast
cubing演算法，利用Mapper端計算先完成大部分聚合，再將聚合後的結果交給Recer，從而降低對網路瓶頸的壓力。對500多個Cube任務
的實驗顯示，引入Fast cubing後，總體的Cube構建任務提速1.5倍。
目前，社區正在著手准備Apache Kylin 1.5.2版本的發布，目前正處於Apache Mailing list投票階段，預計將會在本周在Kylin官網發布正式下載。
在本次的1.5.2版本中，Kylin帶來了總計
36個缺陷修復、33個功能改進、6個新功能。一些主要的功能改進包括對HyperLogLog計算效率的提升、在Cube構建時對Convert
data to hfile步驟的提速、UI上對功能提示的體驗優化、支持hive view作為lookup表等等。
另一個新消息是Kylin將支持MapR和CDH的Hadoop發行版，具體信息可見KYLIN-1515和KYLIN-1672。相應的測試版本是MapR5.1和CDH5.7。
UI上提供了一個重要更新，即允許用戶在Cube級別進行自定義配置，以覆蓋kylin.properties中的全局配置。如在cube中定義kylin.hbase.region.count.max 可以設置該cube在hbase中region切分的最大數量。
另
一個重要的功能是Diagnosis。用戶經常會遇到一些棘手的問題，例如Cube構建任務失敗、SQL查詢失敗，或Cube構建時間過長、SQL查詢時
間過長等。但由於運維人員對Kylin系統了解不深，很難快速定位到root cause所在地。我們在mailing
list里也經常看到很多用戶求助，由於不能提供足夠充分的信息，社區也很難給出一針見血的建議。
當用戶遇到查詢、Cube/Model管理的問題，單擊System頁面的Diagnosis按鈕，系統會自動抓取當前Project相關的信息並打包成
zip文件下載到用戶本地。這個包會包含相關的Metadata、日誌、HBase配置等。當用戶需要在mailing
list求助，也可以附上這個包。
『肆』 linux中關於kylin啟動jdk版本問題
1.8.0_191算是1.8版本里比較低的了，可能kylin需要的版本比這個更高，所以才會出現這個提示，可以嘗試升級一下java版本，到java的官網上去下載最新版本的java下載安裝好，然後再次嘗試即可。
另外需要注意的是，如果是直接通過java安裝包安裝的話，那麼新版本的java命令會自動覆蓋掉舊版本，如果是自己編譯安裝的話，需要手動將編譯好的java命令路徑添加到系統路徑中。
希望可以幫助到你。
『伍』 kylin 是國產的而linux 不是國產
kylin 研發時間很長，可是真正面世的產品問題很多，還有許多未解決的問題存在。
而linux雖然不是國產的，但是是國際流行的開源操作系統，許多國內軟體廠商都通過源碼製作出相應的linux操作系統，如紅旗 小紅帽 等等，都是比較知名而且好用的操作系統。
國家和公民的支持是很重要，但是首先要建立在這個東西確實沒有多大問題的情況下。才可以吧？不說跟微軟媲美，起碼大部分操作應用不能出問題，否則，動不動就出問題。。這個情況可大可小，而linux成熟的系統，問題還是比較少的。
你最後的問題是不一定。這個軟體的兼容性與否，還是看軟體本身。每個軟體不同，所以不能一概而論，兼容性好的話，問題不大。
『陸』 在 Ubuntu kylin 14.04 下，安裝個g++怎麼就這么難呢，誰能幫幫我，告訴我怎麼裝
Ctrl+Alt+T打開終端
輸入sudo apt-get install build-essential
回車，然後輸入密碼
就開始安裝了
如果僅僅想安裝g++而不安裝庫文件或者頭文件的話sudo apt-get install g++即可
編譯cpp文件的命令
g++ -o yyyy xxxx.cpp
yyyy是你要生成的可執行文件的名字
xxxx.cpp是源文件名字
運行生成的yyyy的命令
./yyyy
『柒』 大數據分析應該掌握哪些基礎知識
Java基礎語法
· 分支結構if/switch
· 循環結構for/while/do while
· 方法聲明和調用
· 方法重載
· 數組的使用
· 命令行參數、可變參數
IDEA
· IDEA常用設置、常用快捷鍵
· 自定義模板
· 關聯Tomcat
· Web項目案例實操
面向對象編程
· 封裝、繼承、多態、構造器、包
· 異常處理機制
· 抽象類、介面、內部類
· 常有基礎API、集合List/Set/Map
· 泛型、線程的創建和啟動
· 深入集合源碼分析、常見數據結構解析
· 線程的安全、同步和通信、IO流體系
· 反射、類的載入機制、網路編程
Java8/9/10/11新特性
· Lambda表達式、方法引用
· 構造器引用、StreamAPI
· jShell(JShell)命令
· 介面的私有方法、Optional加強
· 局部變數的類型推斷
· 更簡化的編譯運行程序等
MySQL
· DML語言、DDL語言、DCL語言
· 分組查詢、Join查詢、子查詢、Union查詢、函數
· 流程式控制制語句、事務的特點、事務的隔離級別等
JDBC
· 使用JDBC完成資料庫增刪改查操作
· 批處理的操作
· 資料庫連接池的原理及應用
· 常見資料庫連接池C3P0、DBCP、Druid等
Maven
· Maven環境搭建
· 本地倉庫&中央倉庫
· 創建Web工程
· 自動部署
· 持續繼承
· 持續部署
Linux
· VI/VIM編輯器
· 系統管理操作&遠程登錄
· 常用命令
· 軟體包管理&企業真題
Shell編程
· 自定義變數與特殊變數
· 運算符
· 條件判斷
· 流程式控制制
· 系統函數&自定義函數
· 常用工具命令
· 面試真題
Hadoop
· Hadoop生態介紹
· Hadoop運行模式
· 源碼編譯
· HDFS文件系統底層詳解
· DN&NN工作機制
· HDFS的API操作
· MapRece框架原理
· 數據壓縮
· Yarn工作機制
· MapRece案例詳解
· Hadoop參數調優
· HDFS存儲多目錄
· 多磁碟數據均衡
· LZO壓縮
· Hadoop基準測試
Zookeeper
· Zookeeper數據結果
· 內部原理
· 選舉機制
· Stat結構體
· 監聽器
· 分布式安裝部署
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· 實戰案例
· 面試真題
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HA+新特性
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· 低級API
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· 函數式編程
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· 面向對象編程
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· 註解&類型參數
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· SparkSQL
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· DataSet
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· SparkStreaming
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· Receiver和Direct模式原理
· Window原理及案例實操
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Spark內核&優化
· 內核源碼詳解
· 優化詳解
Hbase
· Hbase原理及架構
· 數據讀寫流程
· API使用
· 與Hive和Sqoop集成
· 企業級調優
Presto
· Presto的安裝部署
· 使用Presto執行數倉項目的即席查詢模塊
Ranger2.0
· 許可權管理工具Ranger的安裝和使用
Azkaban3.0
· 任務調度工具Azkaban3.0的安裝部署
· 使用Azkaban進行項目任務調度，實現電話郵件報警
Kylin3.0
· Kylin的安裝部署
· Kylin核心思想
· 使用Kylin對接數據源構建模型
Atlas2.0
· 元數據管理工具Atlas的安裝部署
Zabbix
· 集群監控工具Zabbix的安裝部署
DolphinScheler
· 任務調度工具DolphinScheler的安裝部署
· 實現數倉項目任務的自動化調度、配置郵件報警
Superset
· 使用SuperSet對數倉項目的計算結果進行可視化展示
Echarts
· 使用Echarts對數倉項目的計算結果進行可視化展示
Redis
· Redis安裝部署
· 五大數據類型
· 總體配置
· 持久化
· 事務
· 發布訂閱
· 主從復制
Canal
· 使用Canal實時監控MySQL數據變化採集至實時項目
Flink
· 運行時架構
· 數據源Source
· Window API
· Water Mark
· 狀態編程
· CEP復雜事件處理
Flink SQL
· Flink SQL和Table API詳細解讀
Flink 內核
· Flink內核源碼講解
· 經典面試題講解
Git&GitHub
· 安裝配置
· 本地庫搭建
· 基本操作
· 工作流
· 集中式
ClickHouse
· ClickHouse的安裝部署
· 讀寫機制
· 數據類型
· 執行引擎
DataV
· 使用DataV對實時項目需求計算結果進行可視化展示
sugar
· 結合Springboot對接網路sugar實現數據可視化大屏展示
Maxwell
· 使用Maxwell實時監控MySQL數據變化採集至實時項目
ElasticSearch
· ElasticSearch索引基本操作、案例實操
Kibana
· 通過Kibana配置可視化分析
Springboot
· 利用Springboot開發可視化介面程序
『捌』 如何搭建看apache kylin源代碼
Kylin 意思是麒麟,這對英語來說是外來詞 80%人會把這個詞讀成kailin 這樣聽的話很女性化(我知道好幾個女孩叫kylie keelie等等的) 弄個相近點的吧,叫Calvin
『玖』 linux使用apache kylin怎麼使用
解壓源文件：
1 tar zvxf httpd-2.2.21.tar.gz
2 cd httpd-2.2.21
3 ./configure --prefix=/usr/local/apache2 --enable-so --enable-rewrite
4 make
5 make install
運行./configure 命令進行編譯源代碼，
--prefix=/usr/local/apach2 是設置編譯安裝到的系統目錄，
--enable-s 參數是使httpd服務能夠動態載入模塊功能，
--enable-rewrite 是使httpd服務具有網頁地址重寫功能。
『拾』 linux系統分為哪幾類
第一類：root（超級管理員），UID為0，這個用戶有極大的許可權，可以直接無視很多的限制，包括讀寫執行的許可權。
第二類：系統用戶，UID為1～499。一般是不會被登入的。
第三類就是普通用戶，UID范圍一般是500～65534。這類用戶的許可權會受到基本許可權的限制，也會受到來自管理員的限制。不過要注意nobody這個特殊的帳號，UID為65534，這個用戶的許可權會進一步的受到限制，一般用於實現來賓帳號。
當前市面上流行的Linux系統主要分為Readhat和Debian兩大系列，而android底層直接用linux原版內核。
一、Redhat系列
Redhat：主要是伺服器型Linux，商用收費；RHEL是Red Hat Enterprise Linux的縮寫。
CentOS：Redhat的100%復製版本，不收版權費用。
二、Debian系列
Debian：主要是桌面型Linux，代表為Ubuntu。這只是簡單的概括，專更詳細的分類總結及Linux知識介紹和應用可以看看相屬關書籍及資料，推薦一本Linux書籍《Linux就該這么學》。
CentOS：可靠的伺服器發行版。是一個重新編譯可安裝的Red Hat Enterprise Linux(RHEL)代碼，並提供及時的安全更新的所有套裝軟體升級為目標的社區項目。目前很多互聯網企業在用的發行版本。
Red Hat(紅帽)：培訓、學習、應用、知名度比較高的Linux發行版本。對硬體兼容性來說也比較不錯，版本更新很快，對新硬體和新技術支持較好。Red Hat的開放源碼模式提供跨物理、虛擬和雲端環境的企業運算解決方案，以幫助企業降低成本並提升效能、穩定性與安全性。
Ubuntu：流行的桌面Linux發行版。朝著發展一種「易用和免費」的桌面操作系統做出了極大的努力和貢獻，能夠與市場上任何一款個人操作系統相競爭。Ubuntu的優勢是固定的發布周期和支持期限、易於初學者學習、具有豐富的文檔。
SUSE：擁有讓用戶滿意的漂亮的桌面環境，優秀的系統 管理工具，同時為那些購買盒裝版的用戶提供最好的印刷品與任何可用的文檔。
Debian：優勢是非常穩定、擁有卓越的質量控制、超過20,000數量的軟體、比任何其他的Linux發行支持更多的處理器架構。