Apache Kylin的核心概念

1、表(table)：This is definition of hive tables as source of cubes，在build cube 之前，必须同步在 kylin中。
2、模型(model)：模型描述了一个星型模式的数据结构，它定义了一个事实表（Fact Table）和多个查找表（Lookup Table）的连接和过滤关系。
3、 Cube 描述：描述一个Cube实例的定义和配置选项，包括使用了哪个数据模型、包含哪些维度和度量、如何将数据进行分区、如何处理自动合并等等。
4、Cube实例：通过Cube描述Build得到，包含一个或者多个Cube Segment。
5、分区(Partition)：用户可以在Cube描述中使用一个DATA/STRING的列作为分区的列，从而将一个Cube按照日期分割成多个segment。
6、立方体段(cube segmetn)：它是立方体构建（build）后的数据载体，一个 segment 映射hbase中的一张表，立方体实例构建（build）后，会产生一个新的segment，一旦某个已经构建的立方体的原始数据发生变化，只需刷新（fresh）变化的时间段所关联的segment即可。
7、聚合组：每一个聚合组是一个维度的子集，在内部通过组合构建cuboid。
8、作业(job)：对立方体实例发出构建（build）请求后，会产生一个作业。该作业记录了立方体实例build时的每一步任务信息。作业的状态信息反映构建立方体实例的结果信息。如作业执行的状态信息为RUNNING 时，表明立方体实例正在被构建；若作业状态信息为FINISHED ，表明立方体实例构建成功；若作业状态信息为ERROR ，表明立方体实例构建失败！

DIMENSION & MEASURE的种类

• Mandotary：强制维度，所有cuboid必须包含的维度。
• Hierarchy：层次关系维度，维度之间具有层次关系性，只需要保留一定层次关系的cuboid即可。
• Derived：衍生维度，在lookup 表中，有一些维度可以通过它的主键衍生得到，所以这些维度将不参加cuboid的构建。
• Count Distinct(HyperLogLog) ：直接进行count distinct是很难去计算的，一个近似的算法HyperLogLog可以保持错误率在一个很低的范围内。
• Count Distinct(Precise)：将基于RoaringBitMap进行计算，目前只支持int和BigInt。

 

Cube Action种类

• BUILD：给定一个分区列指定的时间间隔，对Cube进行Build，创建一个新的cube Segment。
• REFRESH：这个操作，将在一些分期周期内对cube Segment进行重新build。
• MERGE：这个操作将合并多个cube segments。这个操作可以在构建cube时，设置为自动完成。
• PURGE：清理一个Cube实例下的segment，但是不会删除HBase表中的Tables。

 

Job状态

　　NEW：表示一个job已经被创建。 PENDING：表示一个job已经被job Scheduler提交，等待执行资源。
RUNNING：表示一个job正在运行。 FINISHED：表示一个job成功完成。
ERROR：表示一个job因为错误退出。 DISCARDED：表示一个job被用户取消。

 

Job执行

　　RESUME：这个操作将从失败的Job的最后一个成功点继续执行该Job。 DISCARD：无论工作的状态,用户可以结束它和释放资源。

本文转自大数据躺过的坑博客园博客，原文链接：http://www.cnblogs.com/zlslch/p/7404416.html，如需转载请自行联系原作者