Lemcoden

前言

昨天半夜啃书时，笔者突发奇想，要开一个新的系列主题，没错，如标题所言，关于jvm虚拟机的爽口简介，众所周知jvm虚拟机的底层知识相当枯燥，就像是发柴的鸡肉，即使嚼烂也难以下咽，究其原因，是看书的时候问题不明确，只能被博客文章，书中大量知识点牵着鼻子走，因此，笔者准备以问题驱动作为主线，我们先明确要问的问题，整理好问题之间的引用链路，然后再集中解答的方式，先给知识裹一层糖色（shai），让问题变得诱人，再去吃的话就没有那么柴了。那么废话不多说，本系列篇章开始（本篇博客所有问题将有蓝色字体标出，并在博客的最后重复给出，想挑战记忆力的小伙伴可以试着去解答）。

前情提要:
hexo + github 搭建教程
记录一次github + hexo 文件的迁徙

前言

	填一下之前搭建博客的坑，之前发布了一篇搭建hexo的博客，有读者(无中生读者)反应，博客搭建完之后，网站访问很慢，的确，在这样的快节奏时代，超过5秒的网页大家都不想打开，所以笔者写了这篇关于博客的优化(感觉不能算作优化，只是填坑)。

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![taking_the_work_out_of_networking]{cover_of_book} 人际交往更多的是长久的培养种植而不是即时的狩猎

--伊万·米斯纳

人际交是我们大多数人认为比较繁琐的多数事之一----它是一项需要从事的艰巨的任务，当我们需要一些东西:比如一份新工作，更好的事业指导，更优越的教育，或者其有用的信息时。 当我谈起发展这个想法的时候，几乎我提到的每个人都说同样的话：“我恨人际交往，任何可以帮助我逃避它，逃离它的东西都是极好的”，当我问起我在FaceBook或者Twitter的朋友什么东西是他们尤其仇恨的对于人际交往，他们的回复如下： “每个人都尝试他们自己做不到的事” “目标驱动的虚假性，对话是为了实现目标，而不是为了建立联系而感到假。”

为什么要使用Kylin

在使用一个框架之前我们都要问问自己为什么要使用这个框架，他要解决什么问题，这个框架在解决这方面问题有什么样的优势，Kylin也如此。
那么他是解决什么问题的呢？他是解决数据仓库工程的最后阶段，OLAP（联机分析处理）的查询慢的问题。
在实际的数据仓库项目中，我们需要在几亿甚至上百亿条的数据当中聚合查询我们所需要的信息，但是这对于批处理来说是非常缓慢的查询过程。但是kylin不同，它通过自己所独有的预计算功能，将原来查询所需的几个小时缩短为秒内返回。

使用kylin前的几个概念

起因

事情是这样子的，我很早之前注册的名为longzuzero的github账号，当时名字是随便想，用《龙族》小说名的汉语拼音加上英文的零，当时n年后，我准备开始写属于自己的技术博客时，才发现，这个名字没有任何意义，所以建立博客之初我把名字定义为
Lemcoden

本篇博客分为三部分

• github 账号注册，创建库，本地链接远程库
• hexo 的安装，主题以及博文的部署
• 域名的注册，设置转发

介绍

Apache Kylin是Hadoop大数据平台上的一个开源OLAP引擎。它采用多维立方体预计算技术，可以将大数据的SQL查询速度提升到亚秒级别。相对于之前的分钟乃至小时级别的查询速度，亚秒级别速度是百倍到千倍的提升，该引擎为超大规模数据集上的交互式大数据分析打开了大门。
笔者作为一个大数据工程师，kylin这种查询速度极高的大数据OLAP引擎是必须需要学习掌握的，此文便是关于kylin的配置过程以及过程中遇到的一些问题，后续笔者可能会写多篇博客来阐述kylin开发遇到的问题以及如何解决。

1.在个人博客文件夹的/source/_post目录里添加新的md文件，编写格式如下

1.介绍

这篇文章主要分两个部分：

• postergresql的搭建
• powerdesigner远程连接postergtresql
  读者可以根据自己的需求读取