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Kudu（已更完）
Druid（已更完）
Kylin（正在更新…）
章节内容
上节我们完成了如下的内容：
Apache Kylin 安装
Apache Kylin 部署
Apache Kylin 集群模式
Cube 介绍
Apache Kylin 是一个开源的分布式分析引擎，专注于提供大数据的实时OLAP（在线分析处理）能力。Cube（立方体）是 Apache Kylin 的核心概念之一，通过预计算大规模数据的多维数据集合，加速复杂的 SQL 查询。下面详细介绍 Cube 的关键点：
Cube 的基本概念
Kylin 中的 Cube 是通过对一组事实表（通常是业务数据表）进行多维建模后，生成的预计算数据结构。Cube 涉及对多维数据的度量和维度的组合，从而可以在查询时通过检索预先计算的结果来显著减少计算开销。
维度（Dimension）：数据中用于分组、筛选和切片的数据字段，例如时间、地区、产品等。
度量（Measure）：通常是需要进行聚合计算的数据字段，例如销售额、订单数等。
Cuboid：每个 Cube 由多个 Cuboid 构成，Cuboid 是一个特定维度组合的子集。Cube 中每种维度组合都会生成一个 Cuboid，每个 Cuboid 存储了该组合下的预聚合结果。
Cube 的创建过程
数据建模：首先在 Kylin 中创建一个数据模型（Data Model），这个模型定义了事实表和维度表之间的关系，类似于星型或雪花型模式。模型中也定义了需要聚合的度量字段。
Cube 设计：基于数据模型设计 Cube，指定 Cube 的维度和度量。Kylin 会根据定义自动计算所有可能的维度组合（Cuboid）。
构建 Cube：构建过程会读取底层数据源（如 Hive、HBase、Kafka），然后根据指定的维度和度量生成每个 Cuboid 的预计算数据。这些预计算结果存储在 HBase 或其他存储引擎中。
Cube 的查询与优化
查询加速：当有 SQL 查询请求到达时，Kylin 会根据查询所涉及的维度组合，选择合适的 Cuboid 返回结果，避免了实时计算，极大地提高了查询性能。
Cube 优化：为了控制 Cube 大小和加速构建，Kylin 支持裁剪 Cube，通过配置仅生成部分 Cuboid，这称为“Aggregation Group”，可以减少冗余计算。
实时 OLAP
Kylin 4.0 引入了对实时 OLAP 的支持，使用 Kafka 作为实时数据流输入，构建实时 Cube。通过使用 Lambda 架构，Kylin 可以支持实时和批处理数据的整合分析。
Cube 的典型应用场景
大规模数据分析：Cube 适用于分析超大规模的数据集，通过预计算方式加速查询。
实时分析：实时 Cube 允许用户在近乎实时的基础上分析流数据。
商业智能（BI）工具的集成：Kylin 提供与 Tableau、Power BI 等常见 BI 工具的集成，用户可以使用熟悉的 SQL 查询语言进行复杂的多维分析。
前置要求
需要你配置并且启动好了 Kylin！
由于我是在 h122.wzk.icu 节点上启动的，所以下面的操作都在 h122 节点上，后续没有详细说明就是在该机器上了。
准备数据
将4个数据文件：
- dw_sales_data.txt
- dim_channel_data.txt
- dim_product_data.txt
- dim_region_data.txt
- 我写了几个脚本来辅助生成数据
dw_sales_data
import random import datetime # 设置参数 num_records = 1000 output_file = 'dw_sales_data.txt' # 定义可能的值 channel_ids = ['C001', 'C002', 'C003', 'C004'] product_ids = ['P001', 'P002', 'P003', 'P004'] region_ids = ['R001', 'R002', 'R003', 'R004'] base_date = datetime.date(2024, 1, 1) # 生成数据 with open(output_file, 'w') as f: for i in range(num_records): record_id = f"{i+1:04d}" date1 = (base_date + datetime.timedelta(days=random.randint(0, 365))).strftime('%Y-%m-%d') channel_id = random.choice(channel_ids) product_id = random.choice(product_ids) region_id = random.choice(region_ids) amount = random.randint(1, 100) price = round(random.uniform(10.0, 500.0), 2) line = f"{record_id},{date1},{channel_id},{product_id},{region_id},{amount},{price}\n" f.write(line) print(f"{num_records} records have been written to {output_file}")
生成数据如下图所示：
dim_channel_data
# 设置参数 output_file = 'dim_channel_data.txt' # 定义渠道ID和渠道名称 channels = [ ('C001', 'Online Sales'), ('C002', 'Retail Store'), ('C003', 'Wholesale'), ('C004', 'Direct Sales') ] # 生成数据 with open(output_file, 'w') as f: for channel_id, channel_name in channels: line = f"{channel_id},{channel_name}\n" f.write(line) print(f"Channel data has been written to {output_file}")
生成数据如下图所示：
