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Apache Kylin : Analytical Data Warehouse for Big Data

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Kylin用户大家好,转眼间八月份又过去了,我们在这里和大家更新一下八月份的工作进度,以下是Kylin社区八月份的主要工作内容:


Apache Kylin 3.1.0发布后续

在七月份发布Kylin3.1.0之后,我们陆续收到了社区用户的反馈和咨询,也陆续发现了一些Bug,这个在后续的Kylin3.1.1版本中会修复,发布时间应该会在Kylin4.0.0-alpha之后,具体时间后续会在社区通知大家。


Apache Kylin 4.0.0-alpha进展

本月我们的重点工作内容还是Kylin4.0发布前的准备工作,包括文档的补充,技术文章,bug修复,回归测试等等。我们通过JIRA来追踪开发进度,主要内容如下:

  1. Kylin 4.0文档更新,User Manual 4.X
    1. 补充了Kylin 4.0新增配置项的说明,Configuration Kylin 4.X
    2. Restful API接口说明,REST API
    3. 常见问题及相关解答,FAQ Kylin 4.X CN
    4. 关键特性的介绍和使用指导,包括shard by配置,查询spark pool隔离和读写分离,详细内容请见Tutorial
    5. 关键功能的技术文章,包括全局字典的设计和实现,自动调参,架构设计和接口设计等,详细内容请见Technical Articles
  2. 优化Kylin 4.0 代码:
    1. 查询结果添加更多信息,包括扫描文件数量,经由Spark处理的时间等,
      Jira
      serverASF JIRA
      serverId5aa69414-a9e9-3523-82ec-879b028fb15b
      keyKYLIN-4722
    2. 启动Kylin的时候启动查询的Spark Context,之前默认为懒加载,
      Jira
      serverASF JIRA
      serverId5aa69414-a9e9-3523-82ec-879b028fb15b
      keyKYLIN-4695
    3. 在合并、删除Segment和删除cube的时候,清理相关segment的存储数据,
      Jira
      serverASF JIRA
      serverId5aa69414-a9e9-3523-82ec-879b028fb15b
      keyKYLIN-4698
    4. 构建完成后清除构建过程产生的临时文件,
      Jira
      serverASF JIRA
      serverId5aa69414-a9e9-3523-82ec-879b028fb15b
      keyKYLIN-4699