从头到尾构建一个 Kylin 多维分析 Cube

Kylin 多维分析 Cube：打造交互式分析引擎

简介

在海量数据集分析时代，查询性能变得至关重要。Apache Kylin，作为一款分布式多维分析引擎，通过预计算和存储聚合数据，显著提升复杂查询的执行速度。本文将分步指导您构建 Kylin 多维分析 Cube，助力您充分挖掘数据的价值。

数据准备

第一步是为 Cube 准备数据。我们将使用 Hive 创建一个名为 test_table 的表，其中包含以下模式：

CREATE TABLE test_table (
  id INT,
  name STRING,
  gender STRING,
  age INT,
  city STRING,
  amount DOUBLE
);

随后，向表中导入一些测试数据：

INSERT INTO test_table VALUES (1, 'Alice', 'female', 25, 'New York', 100.0);
INSERT INTO test_table VALUES (2, 'Bob', 'male', 30, 'London', 200.0);
INSERT INTO test_table VALUES (3, 'Charlie', 'male', 35, 'Paris', 300.0);
INSERT INTO test_table VALUES (4, 'Dave', 'male', 40, 'Rome', 400.0);

Cube 建模

数据准备就绪后，即可开始构建 Kylin Cube。Cube 是预先计算和存储聚合数据的核心数据结构。

让我们为 test_table 表创建一个名为 test_cube 的 Cube，并使用以下命令定义其结构：

CREATE CUBE test_cube ON test_table (
  ROWKEY(id),
  COLUMNS(
    age,
    gender,
    city,
    SUM(amount) AS total_amount
  )
);

Cube 构建

创建 Cube 后，需要构建它以生成预先计算的聚合数据。

BUILD CUBE test_cube;

查询优化

构建完成后，即可使用 SQL 查询 Cube。Kylin 会自动重写查询以利用预先计算的数据，极大提升查询速度。

例如，以下查询将获取特定年龄段每个城市的总金额：

SELECT city,
       SUM(total_amount) AS total_amount
FROM test_cube
WHERE age >= 30 AND age <= 40
GROUP BY city;

结论

Kylin 多维分析 Cube 是一个强大的工具，可显著提高海量数据集的查询性能。通过构建 Cube 和利用 Kylin 的自动查询优化，我们可以实现交互式分析，快速获得有价值的见解，为数据驱动决策提供支持。

常见问题解答

1. Kylin 与其他 BI 工具有什么区别？

Kylin 专注于大规模数据集的快速查询，而其他 BI 工具可能更侧重于数据可视化和报告。

2. Kylin 的预计算过程会影响数据完整性吗？

不会，预计算数据是原始数据的聚合，因此不会影响数据完整性。

3. 我可以随时更新 Cube 吗？

是的，可以通过重建 Cube 来更新数据，但这是一个耗时的过程。

4. Kylin 支持哪些数据源？

Kylin 支持多种数据源，包括 Hive、HBase 和关系型数据库。

5. Kylin 是开源的吗？

是的，Kylin 是一个开源项目，可免费使用和部署。