kylin元数据结构

Kylin元数据结构是Apache Kylin项目中用于存储和管理多维数据模型和查询的元数据信息的组织方式。它包含了数据源的连接信息、数据模型的定义、Cube的配置、分区信息以及其他相关的元数据信息。

在Kylin中，元数据结构主要由以下几个关键组件组成：

1. 数据源配置（Source Configuration）：包含了连接到数据源的相关信息，例如数据库连接字符串、用户名密码等。

2. 数据模型定义（Model Definition）：定义了多维数据模型的结构，包括维度（Dimensions）和度量（Measures）的定义、维度表和事实表的关联关系等。

3. Cube配置（Cube Configuration）：定义了Cube的构建和查询相关的配置信息，例如Cube的名称、维度和度量的选择、分区策略、聚合策略等。

4. 分区信息（Partition Information）：指定了数据在Cube中的分区方式，例如按照时间进行分区。

5. 其他元数据信息：包括了Cube的状态信息、查询语句的缓存信息、权限控制等其他相关的元数据信息。

这些元数据信息被存储在Kylin项目中使用的元数据库中，例如HBase或者MySQL等。通过管理和维护这些元数据信息，Kylin可以实现多维数据模型的快速构建和查询，提供高性能的OLAP分析能力。

相关问题

kylin 清除数据

对于Kylin清除数据，你可以执行以下步骤：

1. 进入Kylin的安装目录，一般为`/opt/apache-kylin-x.x.x-bin`。
2. 打开命令行终端，切换到Kylin的安装目录。
3. 运行以下命令清除Kylin的元数据和缓存数据：

bin/kylin.sh org.apache.kylin.tool.StorageCleanupJob --delete true --delete true --delete true

这个命令会清除Kylin中的元数据、HBase中的数据和本地缓存。

请注意，清除数据操作是不可逆的，一旦执行将无法恢复，请谨慎操作并备份重要数据。

OLAP+KYLIN+数据仓库

Kylin是一个开源的OLAP（联机分析处理）引擎，它能够提供高性能的多维分析能力。Kylin主要用于构建和查询大规模数据集的数据仓库，特别适用于面向业务智能（BI）和在线分析处理（OLAP）的场景。

Kylin的核心思想是将大规模的数据集预计算为多维数据模型，并使用预计算的数据模型来提供快速的查询响应。它实现了一种称为“Cube”的概念，其中包含了预计算的聚合数据以及多维度的数据切片。用户可以使用类似SQL的查询语言来查询这些Cube，并获得快速的结果。

Kylin支持低延迟、高并发的查询，能够处理大规模数据集。它还提供了丰富的数据模型设计和管理工具，使得构建和维护OLAP数据仓库变得更加容易。

总结来说，Kylin是一个用于构建和查询大规模数据集的OLAP引擎，它能够提供高性能的多维分析能力，适用于面向业务智能和在线分析处理的场景。