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章节内容
上节我们完成了如下的内容：
Cube 的优化
案例 2 定义衍生维度及对比
聚合组 详细讲解
RowKeys 详细讲解
基本概念
实时数据更新是一种普遍的需求，快速分析趋势才能做正确的决策。
KylinV1.6发布了扩展StreamingCubing功能，它利用Hadoop消费Kafka数据的方式构建Cube，这种方式构建的Cube能满足分钟级的更新需求。
实现步骤
步骤：项目 => 定义数据源（Kafka）=> 定义Model => 定义Cube => Build Cube => 作业调度（频率高）
生成数据
从Kafka消费消息，每条消息都需要包含：
维度信息
度量信息
业务时间戳
每条消息的数据结构都应该相同，并且可以用同一个分析器将每条消息中的维度、度量和时间戳信息提取出来。
目前默认的分析器为：org.apache.kylin.source.kafka.TimedJsonStreamParser
创建数据
# 创建名为kylin_streaming_topic的topic kafka-topics.sh --create --zookeeper h121.wzk.icu:2181 --replication-factor 1 --partitions 1
执行结果如下图所示：
数据采样
设置采样器
kylin.sh org.apache.kylin.source.kafka.util.KafkaSampleProducer --topic kylin_streaming_topic1
发了一大批数据，如下图所示：
检查数据
检查数据是否发送成功：
kafka-console-consumer.sh --bootstrap-server h121.wzk.icu:9092 --topic kylin_streaming_topic
数据样例如下所示：
{"country":"INDIA","amount":44.47793969871658,"qty":3,"currency":"USD","order_time":1723358207350,"category":"TOY","device":"iOS","user":{"gender":"Female","id":"1c54f68e-f89a-b5d2-f802-45b60ffccf60","first_name":"unknown","age":15}} {"country":"AUSTRALIA","amount":64.86505054935878,"qty":9,"currency":"USD","order_time":1723358207361,"category":"TOY","device":"iOS","user":{"gender":"Female","id":"de11d872-e843-19c9-6b35-9263f1d1a2a1","first_name":"unknown","age":19}} {"country":"CANADA","amount":90.1591854077722,"qty":4,"currency":"USD","order_time":1723358207371,"category":"Other","device":"Andriod","user":{"gender":"Male","id":"4387ee8b-c8c1-1df4-f2ed-c4541cb97621","first_name":"unknown","age":26}} {"country":"INDIA","amount":59.17956535472526,"qty":2,"currency":"USD","order_time":172335820738
定义数据源
数据源选择Add Streaming Table：
点击之后，把刚才的JSON填写进去，就可以解析出来：
定义Kafka信息，填写对应的内容，如下图所示：
可以看到我们刚才添加的内容如下图所示：
定义Model
新建Model，如下图所示，名称随意：
原则DataModel，如下图所示：
选择维度Dimension信息：
选择度量Measures，如下图所示：
设置Setting中，设置对应的PartitionDateColumn信息，如下图：
定义Cube
名字随意，自己能分清就可以，如下图：
设置Dimensions信息如下图所示：
设置度量Measure信息如下图所示：
RefreshSetting设置信息如下图所示：
设置Aggregation Groups信息：
RowKeys的设置如下图所示：
StreamingCube 和 普通的Cube大致上一样，以下几点需要注意：
分区时间列应该Cube的一个Dimension，在SteamingOLAP中时间总是一个查询条件，Kylin利用它来缩小扫描分区的范围
不要使用order time作为dimmension 因为它非常精细，建议使用minute_start、hour_start或其他，取决于用户如何查询数据
定义 year_start、quarter_start、month_start、day_start、hour_start、minute_start或其他，取决于用户如何查询数据
在RefreshSetting设置中，创建更多合并的范围，如0.5时、4小时、1天、7天，这样设置有助于控制CubeSegment的数量
在RowKeys部分，拖拽minute_start到最上面的位置，对于Streaming查询，时间条件会一直显示，将其放到前面将会缩小扫描范围。
构建Cube
可以通过 HTTP 的方式完成构建
curl -X PUT --user ADMIN:KYLIN -H "Content-Type: application/json;charset=utf-8" -d '{ "sourceOffsetStart": 0, "sourceOffsetEnd": 92233720368
也可以使用WebUI，我比较喜欢用页面来构建：
执行查询
select minute_start, count(*), sum(amount), sum(qty) from streamingds1 group by minute_start order by minute_start
自动构建
用 crontab 来定时任务，让其定时执行：
crontab -e */20 * * * * curl -X PUT --user ADMIN:KYLIN -H "Content-Type:application/json;cha
