Kyligence 产品认证大师

培训简介

通过讲师课堂的互动讲解和案例模拟的实操练习,学员将学习并掌握Kyligence产品在实际生产环境中从实施到调优等一系列高阶技能,以充分发挥产品的特性,具备根据不同的业务场景来规划和部署基于Kyligence Enterprise的系统架构和解决方案,同时快速定位问题和排错的能力。

培训对象及学员基础

  • 各行业的数据分析师、数据挖掘师,BI、数据仓库、大数据等相关技术人员。
  • 对于大数据分析、数据挖掘及其实践应用感兴趣的高等院校或研究机构师生。
  • 学员需有1~2年的数据仓库/OLAP和Hadoop平台的技术背景与实际经验,试用过Kyligence Enterprise并了解产品的基本原理和相关操作,拥有KCP认证者最佳。

培训时长:4天

认证证书

Kyligence Certified Master (KCM)

课程大纲

1. Kyligence 产品概述
  • Kyligence Enterprise 的定位和特性
  • 工作原理和技术架构
  • 新功能
2. Kyligence Enterprise 的安装部署
  • 环境要求和集群部署
  • 参数设置和优先级覆盖
  • 配置高可用和负载均衡
  • 使 用 Kyligence Cloud 在云端部署
3. 维度建模和 OLAP
  • 多维分析模型
  • 数据源的准备和导入
  • 表采样和基数
4. 建模和 Cube 设计
  • 模型设计
  • 可计算列
  • 维度和聚合组
  • 智能维度优化
  • 度量的使用
  • 明细表索引
5. Cube 的构建
  • 全量构建和增量构建
  • Cube 的构建过程
  • Cube 和 Segment 的管理
  • Cube 的存储形式
6. SQL 查询
  • 查询引擎和智能路由
  • SQL 的解析 、 优化和执行
  • Cube 的命中机制
  • 查询下压
7. 数据可视化
  • ODBC/JDBC 驱动
  • 与 BI 工具的集成
8. Cube 设计和查询的优 化
  • 维表快照和衍生维度
  • 高基维的处理
  • Rowkey 设置
  • Shard 策略
  • 缓存机制
  • 使用 Kyligence Robot 调优
9. 关键参数及调优
  • 产品主要配置项及优化
  • Hadoop 相关参数及优化
10. 启用 Spark 引擎
  • 使用 Spark 构建
  • 使用 Spark 查询
  • Spark 关键参数及动态资源配置
11. 产品的安全控制
  • 用户和登录验证
  • 项目权限管理
  • 数据访问权限管理
  • 与 LDAP 集成
  • 与 Kerberos 集成
12. 产品的高级运维和升级 迁移
  • 任务状态和追踪
  • 日志分析和诊断
  • 元数据管理和灾备
  • 垃圾清理
  • Hadoop 组件监控
  • 常见问题排错(知识库)
  • 产品版本升级
  • 跨集群迁移
13. 使用 REST API
  • 访问和安全认证
  • 主要功能的 REST API 接口
14. 高级特性
  • 自动建模
  • 读写分离部署
  • 流式数据分析 (Kafka)
15. 典型场景和最佳实践
  • 应用场景和案例分析
  • 多事实表的处理
  • 缓慢变化维度
  • Segment 合并策略
  • 精确去重优化
实操练习:
  • 部署和使用 Kyligence Enterprise 加速数据查询
  • 元数据的备份和恢复
  • Cube 设计最佳实践
  • 实时数据分析和流式 Cube 构建