Kylin操作指南：从创建Project到构建Cube

"这篇文档提供了一个关于Apache Kylin的操作实例，包括如何创建项目、添加数据源、构建模型以及创建立方体的关键步骤。Kylin是一个开源的、高性能的在线分析处理（OLAP）系统，用于大数据分析。通过这个实例，用户可以快速上手并理解Kylin的基本操作流程。" 在深入探讨Kylin操作实例之前，让我们先了解下Apache Kylin的基本概念。Kylin是一个预计算框架，旨在提供亚秒级的查询性能在PB级别的大数据上。它主要面向Hadoop生态系统，利用立方体技术进行大数据分析，提供SQL接口，使得用户可以方便地进行大数据查询。 ### 创建Project 项目（Project）是Kylin中的基本组织单元，用于管理不同的业务分析。在Kylin的管理界面中，你可以创建新的Project，为不同的业务需求设定独立的环境。填写Project Name，可选填Description，然后提交即可创建。 ### 添加数据源 数据源（DataSource）是Kylin连接到Hive表的桥梁。在项目中加载Hive表，需要指定库名和表名，同步后，数据源会被导入到Kylin中，便于后续的建模操作。 ### 创建Model Model是Kylin中数据建模的核心。首先定义Model Name，然后选择事实表和可能存在的查找表。维度（Dimension）和指标（Metric）是模型的关键部分。Partition Date Column用于指定时间分区字段，而DateFormat则定义时间的解析格式。模型创建完成后，可以添加过滤条件（Filter）来限制数据源中的数据。 ### 创建Cube Cube是预计算的数据结构，用于加速查询。选择已创建的Model，输入Cube Name，可选填报警邮件列表。在维度和指标选择阶段，可以手动添加或自动生成维度，并选择相应的指标函数，如SUM。Kylin对字段类型有特定要求，维度字段应为String，聚合字段需为bigint或decimal。设置Merge时间可以帮助优化存储和查询性能。Partition Start Date定义了数据的起始时间。 ### 设置Mandatory Dimensions Mandatory Dimensions是指在每次查询时都会用到的维度，例如时间分区字段。这些维度将被强制包含在每个查询中，有助于提高查询效率。 总结来说，这个操作实例详细介绍了Kylin的基本操作流程，对于初学者来说，是一个很好的学习资源，可以帮助他们快速掌握Kylin的使用方法，进行高效的大数据分析。