1 前言
在使用Kylin的时候，最重要的一步就是创建cube的模型定义，即指定度量和维度以及一些附加信息，然后对cube进行build，当然我们也可以根据原始表中的某一个string字段（这个字段的格式必须是日期格式，表示日期的含义）设定分区字段，这样一个cube就可以进行多次build，每一次的build会生成一个segment，每一个segment对应着一个时间区间的cube，这些segment的时间区间是连续并且不重合的，对于拥有多个segment的cube可以执行merge，相当于将一个时间区间内部的segment合并成一个。下面开始分析cube的build过程。
2 Cube示例
以手机销售为例，表SALE记录各手机品牌在各个国家，每年的销售情况。表PHONE是手机品牌，表COUNTRY是国家列表，两表通过外键与SALE表相关联。这三张表就构成星型模型，其中SALE是事实表，PHONE、COUNTRY是维度表。
现在需要知道各品牌手机于2010-2012年，在中国的总销量，那么查询sql为：
SELECT b.`name`, c.`NAME`, SUM(a.count) FROM SALE AS a LEFT JOIN PHONE AS b ON a.`pId`=b.`id` LEFT JOIN COUNTRY AS c ON a.`cId`=c.`id` WHERE a.`time` >= 2010 AND a.`time` <= 2012 AND c.`NAME` = "中国" GROUP BY b.`NAME`
其中时间(time), 手机品牌(b.name，后文用phone代替)，国家(c.name，后文用country代替)是维度，而销售数量(a.count)是度量。手机品牌的个数可用于表示手机品牌列的基度。各手机品牌在各年各个国家的销量可作为一个cuboid，所有的cuboid组成一个cube，如下图所示：
上图展示了有3个维度的cube，每个小立方体代表一个cuboid，其中存储的是度量列聚合后的结果，比如苹果在中国2010年的销量就是一个cuboid。
3 入口介绍
在kylin的web页面上创建完成一个cube之后可以点击action下拉框执行build或者merge操作，这两个操作都会调用cube的rebuild接口，调用的参数包括：
- cube名，用于唯一标识一个cube，在当前的kylin版本中cube名是全局唯一的，而不是每一个project下唯一的；
- 本次构建的startTime和endTime，这两个时间区间标识本次构建的segment的数据源只选择这个时间范围内的数据；对于BUILD操作而言，startTime是不需要的，因为它总是会选择最后一个segment的结束时间作为当前segment的起始时间。
- buildType标识着操作的类型，可以是”BUILD”、”MERGE”和”REFRESH”。
4 构建Cube过程
Kylin中Cube的Build过程，是将所有的维度组合事先计算，存储于HBase中，以空间换时间，HTable对应的RowKey，就是各种维度组合，指标存在Column中，这样，将不同维度组合查询SQL，转换成基于RowKey的范围扫描，然后对指标进行汇总计算，以实现快速分析查询。整个过程如下图所示：
主要的步骤可以按照顺序分为几个阶段：
- 根据用户的cube信息计算出多个cuboid文件;
- 根据cuboid文件生成htable;
- 更新cube信息;
- 回收临时文件。
每一个阶段操作的输入都需要依赖于上一步的输出，所以这些操作全是顺序执行的。下面对这几个阶段的内容细分为11步具体讲解一下：
4.1 创建Hive事实表中间表（Create Intermediate Flat Hive Table）
这一步的操作会新创建一个hive外部表，然后再根据cube中定义的星状模型，查询出维度和度量的值插入到新创建的表中，这个表是一个外部表，表的数据文件（存储在HDFS）作为下一个子任务的输入。
4.2 重新分配中间表（Redistribute Flat Hive Table）
在前面步骤，hive会在HDFS文件夹中生成数据文件，一些文件非常大,一些有些小,甚至是空的。文件分布不平衡会导致随后的MR作业不平衡:一些mappers作业很快执行完毕，但其它的则非常缓慢。为了平衡作业，kylin增加这一步“重新分配”数据。首先，kylin获取到这中间表的行数,然后根据行数的数量,它会重新分配文件需要的数据量。默认情况下，kylin分配每100万行一个文件。
4.3 提取事实表不同列值 （Extract Fact Table Distinct Columns）
在这一步是根据上一步生成的hive中间表计算出每一个出现在事实表中的维度列的distinct值，并写入到文件中，它是启动一个MR任务完成的，它关联的表就是上一步创建的临时表，如果某一个维度列的distinct值比较大，那么可能导致MR任务执行过程中的OOM。
4.4 创建维度字典（Build Dimension Dictionary）
这一步是根据上一步生成的distinct column文件和维度表计算出所有维度的子典信息，并以字典树的方式压缩编码，生成维度字典，子典是为了节约存储而设计的。
每一个cuboid的成员是一个key-value形式存储在hbase中，key是维度成员的组合，但是一般情况下维度是一些字符串之类的值（例如商品名），所以可以通过将每一个维度值转换成唯一整数而减少内存占用，在从hbase查找出对应的key之后再根据子典获取真正的成员值。
4.5 保存Cuboid的统计信息（Save Cuboid Statistics）
计算和统计所有的维度组合，并保存，其中，每一种维度组合，称为一个Cuboid。理论上来说，一个N维的Cube，便有2的N次方种维度组合，参考网上的一个例子，一个Cube包含time, item, location, supplier四个维度，那么组合（Cuboid）便有16种：
4.6 创建HTable
创建一个HTable的时候还需要考虑一下几个事情：
- 列簇的设置。
- 每一个列簇的压缩方式。
- 部署coprocessor。
- HTable中每一个region的大小。
在这一步中，列簇的设置是根据用户创建cube时候设置的，在HBase中存储的数据key是维度成员的组合，value是对应聚合函数的结果，列簇针对的是value的，一般情况下在创建cube的时候只会设置一个列簇，该列包含所有的聚合函数的结果；
在创建HTable时默认使用LZO压缩，如果不支持LZO则不进行压缩，在后面kylin的版本中支持更多的压缩方式；
kylin强依赖于HBase的coprocessor，所以需要在创建HTable为该表部署coprocessor，这个文件会首先上传到HBase所在的HDFS上，然后在表的元信息中关联，这一步很容易出现错误，例如coprocessor找不到了就会导致整个regionServer无法启动，所以需要特别小心；region的划分已经在上一步确定了，所以这里不存在动态扩展的情况，所以kylin创建HTable使用的接口如下：
public void createTable(final HTableDescriptor desc , byte [][] splitKeys)
4.7 用Spark引擎构建Cube(Build Cube with Spark)
在Kylin的Cube模型中，每一个cube是由多个cuboid组成的，理论上有N个普通维度的cube可以是由2的N次方个cuboid组成的，那么我们可以计算出最底层的cuboid，也就是包含全部维度的cuboid（相当于执行一个group by全部维度列的查询），然后在根据最底层的cuboid一层一层的向上计算，直到计算出最顶层的cuboid（相当于执行了一个不带group by的查询），其实这个阶段kylin的执行原理就是这个样子的，不过它需要将这些抽象成mapreduce模型，提交Spark作业执行。
使用Spark，生成每一种维度组合（Cuboid）的数据。
Build Base Cuboid Data；
Build N-Dimension Cuboid Data : 7-Dimension；
Build N-Dimension Cuboid Data : 6-Dimension；
……
Build N-Dimension Cuboid Data : 2-Dimension；
Build Cube。
4.8 将Cuboid数据转换成HFile(Convert Cuboid Data to HFile)
创建完了HTable之后一般会通过插入接口将数据插入到表中，但是由于cuboid中的数据量巨大，频繁的插入会对Hbase的性能有非常大的影响，所以kylin采取了首先将cuboid文件转换成HTable格式的Hfile文件，然后在通过bulkLoad的方式将文件和HTable进行关联，这样可以大大降低Hbase的负载，这个过程通过一个MR任务完成。
4.9 导HFile入HBase表(Load HFile to HBase Table)
将HFile文件load到HTable中，这一步完全依赖于HBase的工具。这一步完成之后，数据已经存储到HBase中了，key的格式由cuboid编号+每一个成员在字典树的id组成，value可能保存在多个列组里，包含在原始数据中按照这几个成员进行GROUP BY计算出的度量的值。
4.10 更新Cube信息（Update Cube Info）
更新cube的状态，其中需要更新的包括cube是否可用、以及本次构建的数据统计，包括构建完成的时间，输入的record数目，输入数据的大小，保存到Hbase中数据的大小等，并将这些信息持久到元 数据库中。
4.11 清理Hive中间表(Hive Cleanup)
这一步是否成功对正确性不会有任何影响，因为经过上一步之后这个segment就可以在这个cube中被查找到了，但是在整个执行过程中产生了很多的垃圾文件，其中包括：
- 临时的hive表;
- 因为hive表是一个外部表，存储该表的文件也需要额外删除；
- fact distinct这一步将数据写入到HDFS上为建立子典做准备，这时候也可以删除了;
- rowKey统计的时候会生成一个文件，此时可以删除；
- 生成HFile时文件存储的路径和hbase真正存储的路径不同，虽然load是一个remove操作，但是上层的目录还是存在的，也需要删除。
至此整个Build过程结束。
