kylin 创建cube步骤

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浓郁

10月19日发表在图文创作、问答社区 / My Coding Q&A Community 阅读 158 评论 20 | 免费使用 “AI大模型GPT4.0” 提问

Apache Kylin是一种开源的分布式分析引擎，提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，它能在亚秒内查询巨大的Hadoop数据集。

创建Kylin中的Cube涉及以下步骤：

建立数据源：在Kylin中，您需要有一个Hive表作为数据源。您可能需要创建一个新的Hive表，或者使用已经存在的Hive表。
创建项目：在Kylin中，所有的Cubes都必须归属于某个项目。您可以创建一个新的项目，或者在现有的项目中工作。
创建模型：这一步包括选择需要参与计算的Hive表，定义关联关系（如果有）以及指定要包含的列和度量。你可以通过Kylin的界面进行操作。
创建Cube：定义Cube的维度、度量和切片。你在这个步骤中实际定义了如何去预先聚合数据。
构建Cube：在所有定义完成后，你可以选择"构建"操作，此时Kylin会根据你的定义生成相应的MapReduce任务在Hadoop上运行。这个过程包括抽取Hive表数据，创建中间平面文件，以及构建Cube。
查询数据：构建好的Cube可以直接被查询。在Kylin的查询界面，你可以通过SQL查询来获取数据。

每一步的具体实现可能会根据你使用的Kylin版本、Hadoop环境和业务需求有所不同。

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20条评论

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-▲　抛弃

10月20日

文章对于Kylin Cube创建步骤讲解得清晰明了，适合初学者。

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遵循： @-▲　抛弃

在Kylin中创建Cube的过程确实是一个值得关注的主题，特别是对于刚接触这个工具的用户。除了对操作步骤的清晰讲解外，理解Cube的设计原则和最佳实践也同样重要。例如，合理的数据模型设计可以显著提高查询性能。

可以考虑以下方法来优化Cube的创建过程：

维度和指标选择：选择合适的维度和指标，可以避免数据冗余。例如，假设我们有一个销售数据的Cube，可以创建一个包含“产品类别”和“销售金额”的Cube，这样在查询时可以快速定位到需要的信息。
Partition策略：合理的分区策略有助于提高查询效率。比如，按月份分区可以让特定时间范围的查询更加高效。

使用Kylin REST API：可通过Kylin的REST API进行自动化的Cube创建。例如，使用以下Python代码可以快速创建Cube：

import requests
url = "http://<kylin-host>:<port>/kylin/api/cubes"
headers = {
    'Authorization': 'Basic <base64-encoded-credentials>',
    'Content-Type': 'application/json'
}
data = {
    "name": "my_cube",
    "project": "my_project",
    "model": "my_model",
    # 其他必要的Cube配置
}
response = requests.post(url, headers=headers, json=data)
print(response.json())

为了深入了解Kylin的最佳实践，可以访问官方文档：Kylin Documentation。这里有关于Cube创建的详细信息和示例，能够帮助更好地理解和应用这些概念。

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寻安定

10月28日

如果有更详细的代码示例就好了，这样可以更好地理解每一步实现。

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坠落： @寻安定

在创建Kylin Cube的过程中，细节的确非常重要，尤其是代码示例对于理解各个步骤的实现会有很大的帮助。

例如，在创建Cube的过程中，一般需要编写Kylin的模型与Cube描述文件。以下是一个简单的 Cube 创建示例：

{
  "name": "example_cube",
  "dataSource": "my_data_source",
  "project": "my_project",
  "dimensions": [
    {
      "name": "category",
      "table": "my_table",
      "column": "category"
    }
  ],
  "measures": [
    {
      "name": "total_sales",
      "expression": "SUM(sales)"
    }
  ],
  "coalesce": "1"
}

在这个示例中，定义了一个名为 example_cube 的 Cube，数据源为 my_data_source，并且包含了一个维度和一个度量。这样简单的示例能够帮助理解每一步的具体含义。

同时，建议可以参考Kylin的官方文档：Apache Kylin Documentation 来获取更多关于Cube创建的细节和示例，这样可以更全面深入地理解整个过程。

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韦锦华

11月06日

在Kylin中构建Cube的步骤是关键，尤其是定义Cube的维度和度量，这决定了分析的效率和结果的准确度。

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翠烟如织： @韦锦华

在构建Kylin的Cube时，维度和度量的定义确实至关重要，影响了最终的数据分析效果。可以尝试使用SQL语句来明确选择要包含的维度和度量，确保其满足业务需求。例如，以下是一个简单的示例，展示了如何定义维度和度量：

CREATE CUBE sales_cube 
DIMENSION 
    product_id,
    customer_id,
    region
MEASURE 
    SUM(sales_amount) AS total_sales,
    COUNT(*) AS number_of_sales

这个Cube通过product_id、customer_id和region这三个维度对销售数据进行分析，从而计算出总销售额和销售次数。构建Cube时，选择正确的维度和度量还能够确保查询过程中性能的提升。

此外，可以参考Apache Kylin官方文档，深入了解Cube的优化策略和设计思路，以提高数据查询的效率：Apache Kylin Documentation。

在设计Cube时，可以考虑将常用的查询场景与业务逻辑映射，提前评估这些维度和度量是否能满足未来的数据分析需求，这样可以避免在数据量增大后性能下降的问题。

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果子

11月17日

为了获得更好的性能，建议在创建模型时注意选择合适的列进行索引优化。可以参考Apache Kylin官网获取更多优化技巧。

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轻描淡写： @果子

对于选择列进行索引优化的建议，确实是提高性能的关键一步。在创建Kylin模型时，合理的使用索引可以显著提升查询效率。

考虑到数据的特点，选择低基数、高查询频率的列作为索引是一个不错的起点。例如，在一个电商平台的数据集中，可以将“用户ID”或“商品类别”作为索引列，因为它们的取值范围相对较小且经常用于查询。以下是一个简化的模型定义示例：

{
  "name": "sample_cube",
  "columns": [
    {
      "name": "user_id",
      "type": "STRING",
      "index": true
    },
    {
      "name": "order_amount",
      "type": "DOUBLE"
    },
    {
      "name": "category",
      "type": "STRING",
      "index": true
    }
  ]
}

在优化索引的同时，建议定期分析查询模式，适时地调整索引策略。例如，当发现某些新列被频繁查询时，可以考虑将其添加为索引列。此外，Apache Kylin的官方文档中有很多关于索引优化的深入策略，可以作为进一步的参考。

综合来看，索引优化应结合实际业务场景和数据使用情况，灵活调整，以确保能在不同查询需求下保持良好的性能表现。

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爵迹

11月24日

使用Kylin进行数据分析时，数据源定义和Cube构建是基础，结合业务场景合理选择维度和度量，将大大提高分析效果。

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洁白： @爵迹

对于Kylin的Cube构建，确实需要从数据源到维度和度量的选择进行综合考量。具体来说，合理的维度设计不仅能提高查询效率，还有助于更好地满足业务需求。例如，在分析销售数据时，可以将“时间”、“地区”和“产品类型”作为维度，而“销售额”和“交易数”则可以作为度量。

例如，假设我们有一个简单的销售数据表，我们可以创建一个维度表和一个事实表：

-- 创建维度表
CREATE TABLE sales_dim (
    sales_id INT,
    product_name STRING,
    region STRING,
    sales_date DATE
);

-- 创建事实表
CREATE TABLE sales_fact (
    sales_id INT,
    sales_amount DECIMAL(10, 2),
    transaction_count INT
);

在Cube中，可以通过以下方式定义度量：

{
    "measures": [
        {"name": "total_sales", "type": "SUM", "expression": "sales_amount"},
        {"name": "total_transactions", "type": "COUNT", "expression": "transaction_count"}
    ],
    "dimensions": [
        {"name": "product_name"},
        {"name": "region"},
        {"name": "sales_date"}
    ]
}

此外，进行Cube的调优同样不可忽视。定期进行维护和重建Cube，以应对数据的变化，可以大幅提升分析的实时性和准确性。同时，了解Kylin的查询性能优化策略，例如设置合适的分区和排序，也是非常重要的。

更多关于Kylin Cube设计的最佳实践和细节，可以参考Kylin官方文档以获取更深入的理解。

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松手

11月27日

如果能加入搭建环境及配置Hadoop的信息就更好了，这样可以帮助新用户完整地体验创建Cube的过程。

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梵吟唱： @松手

在理解Kylin创建Cube的步骤时，环境搭建和Hadoop的配置确实是不可或缺的一部分。从基础的环境部署到具体的配置细节，这些都能帮助新手用户更顺利地进行实践。

例如，在部署Hadoop时，可以使用以下命令快速启动伪分布式模式：

# 下载Hadoop
wget https://archive.apache.org/dist/hadoop/core/hadoop-3.3.0/hadoop-3.3.0.tar.gz
tar -xzvf hadoop-3.3.0.tar.gz
cd hadoop-3.3.0

# 配置环境变量
export HADOOP_HOME=$(pwd)
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin:$HADOOP_HOME/sbin

# 格式化HDFS
hdfs namenode -format

# 启动Hadoop
start-dfs.sh

在Hadoop配置完成后，可以参考Kylin的官方文档进行Cube的创建流程，确保每一步都能顺利进行。可以访问 Apache Kylin 官方文档获取更多关于配置和使用的详细信息。

将环境搭建和Cube创建过程结合起来，能够让新用户在实践中更好地理解整个数据处理流程。

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漠然╃╰

12月08日

Kylin的OLAP功能非常强大，尤其适合大数据场景中的实时分析需求。可以尝试结合其他工具如Tableau进行可视化分析。

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独来读网： @漠然╃╰

对于Kylin的OLAP功能，的确在处理大数据场景时表现优异。结合其他工具进行可视化分析，能更好地发挥Kylin的优势。例如，可以使用Python的pyspark库来连接Kylin并获取数据，再通过matplotlib或seaborn等库进行数据可视化。

示例代码如下：

from pyspark.sql import SparkSession

# 创建Spark会话
spark = SparkSession.builder \
    .appName("Kylin Example") \
    .config("spark.sql.shuffle.partitions", "10") \
    .getOrCreate()

# 读取Kylin中的数据
df = spark.read \
    .format("kylin") \
    .options(
        project="your_project",
        url="your_kylin_url",
        username="your_username",
        password="your_password"
    ) \
    .load("your_cube")

# 数据预处理和分析
df.createOrReplaceTempView("kylin_data")
result_df = spark.sql("SELECT column1, COUNT(*) FROM kylin_data GROUP BY column1")

# 可视化
result_df.show()

此外，建议根据实际需求掌握Kylin的查询优化技巧，如合理设置查询条件和选择合适的聚合函数，能进一步提升查询性能。在探索更多关于Kylin的使用和技巧方面，官方网站提供了详细的文档和指导，链接如下：Apache Kylin Documentation。

综合运用这些技术，可以充分利用Kylin的强大功能，加速数据驱动的决策过程。

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徒增

12月20日

文章介绍的步骤适合对Kylin有一定了解的人，配合官方文档学习效果更佳。

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薄荷梦： @徒增

在进行Kylin的Cube创建时，理解整个流程及各个环节的细节是至关重要的。可以考虑在实践中结合一些SQL示例来加深理解。比如，在创建Cube之前，可以通过运行一些基本的SQL查询来了解数据的分布情况，从而更好地设计Cube的维度和度量。

SELECT country, COUNT(*) AS user_count
FROM user_data
GROUP BY country
ORDER BY user_count DESC;

上述查询可以帮助识别用户分布的情况，从而使得Cube设计时的维度选择更为合理。同时，了解Kylin中的Cube设计原则，比如三大核心原则：“小型化、规范化和稀疏化”，对后续的性能优化和查询效率提升也大有裨益。

此外，官方文档中对的配置选项的详细说明也很值得仔细阅读，可以参考Kylin的官方文档 Apache Kylin Documentation。这样结合实践和文档，能够更全面地掌握Kylin的Cube创建和优化过程。

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星珊

12月28日

希望作者继续深入探讨Kylin的更多功能，比如如何进行性能调优和复杂查询优化。

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半夏： @星珊

在探讨Kylin的更多功能时，性能调优和复杂查询优化确实是非常重要的主题。可以考虑利用Kylin的参数配置来优化查询性能，例如调整kylin.engine.default.parallelism和kylin.engine.default.query.timeout等参数，以适应具体的负载需求。

例如，当面临复杂查询时，可以通过以下方式来提高性能：

使用JOIN视图：在Cube中预先定义JOIN视图，避免运行时的复杂计算，这样可以大大减少查询时间。
```
SELECT a.col1, b.col2
FROM tableA AS a
JOIN tableB AS b ON a.id = b.id
```
物化视图的应用：创建物化视图可以加速数据访问，尤其是在处理大数据集时。
按需构建Cube：在某些情况下，可以选择不构建某些不常用的Cube，而是根据业务需要动态构建，减少资源的浪费。

对于更深入的学习和参考，建议查看Kylin的官方文档 Apache Kylin Documentation 及其社区讨论，这样能帮助更全面地理解如何进行有效的性能调优和复杂查询的优化。

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错觉

01月03日

对于多维分析的新手，了解Cube的创建步骤是基础，但在实际应用中，需要结合不同场景进行调整和优化。

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凤舞翩翩： @错觉

在多维分析的过程中，创建Cube确实是一个重要的起点。通常情况下，我们不仅要关注Cube的结构设计，还应该根据业务需求进行相应的调整和优化。例如，在处理较大的数据集时，可以考虑使用聚合或预计算字段来提升查询性能。

CREATE CUBE sales_cube
DIMENSION product
DIMENSION customer
MEASURE total_sales AS SUM(sales_amount)

在这个示例中，基础的Cube设计是为了聚合销售数据，但如果面对的业务场景需要更复杂的分析，建议考虑引入分层维度，或将时间维度分割成年、季、月三个层级，以便进行更灵活的时间序列分析。

此外，可以参考 Apache Kylin 的官方文档，里面有关于Cube优化的深入讨论，帮助用户理解如何利用Hive的分区表或数据预聚合等技术来优化Cube的性能。具体可以查看这些资源：Apache Kylin Documentation。

运用这些技术和方法，可以大大提高Cube的实用性与性能，更好地满足多维分析的需要。

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