Apache Kylin是Hadoop大数据平台上的一个开源OLAP引擎，将大数据的查询速度和并发性能提升至原来的百倍以上，为超大规模数据集上的交互式大数据分析打开了大门。　　本书由Apache Kylin核心团队编写，系统地介绍了Apache Kylin安装、入门、调优、可视化、运维管理、流式计算、Spark构建、扩展开发、跟主流云平台的集成，以及经典案例等方面，是目前市面上学习Apache Kylin的材料。　　本书第1章和第2章是基本概念和快速入门，为初学者打下坚实基础。第3章和第4章介绍基本的Cube优化手段和增量构建。第5章展示丰富的查询接口和其上的可视化能力。第6章介绍了基于CubePlanner的自动优化的核心算法和原理。第7章是进阶的流式准实时构建，以将构建的批次间隔缩短到分钟级。第8章介绍如何使用Spark进行Cube构建，以及如何调优性能。第9章通过介绍若干Kylin的重点案例，帮助读者理解Kylin的使用场景和重要价值。第10章介绍可扩展架构和二次开发接口，适合高级开发者。第11章则介绍企业级功能、用户的认证和授权相关知识。第12章着重于问题的排查诊断、日常的运维管理，以及如何通过社区获得帮助等内容。第13章分别以AWS，微软Azure和阿里云为例，介绍如何在主流云平台上部署和使用Kylin。第14章说明如何参与和贡献到开源项目。第15章介绍了Apache Kylin的未来发展方向。