在上一篇文章中介绍了kylin相关的基本知识，这篇文章的主要目的是针对kylin初学者，进行一次详细的kylin案例介绍，这里，我们还是以官方给定的数据为例。说明，我用的是kylin2.1.0. 与kylin1.x 可能有不一样的地方。
核心概念
事实表和维度表
- 事实表（Fact Table）是指存储有事实记录的表，如系统日志、销售记录等；事实表的记录在不断地动态增长，所以它的体积通常远大于其他表。
- 维度表（Dimension Table）或维表，有时也称查找表（Lookup Table），是与事实表相对应的一种表；它保存了维度的属性值，可以跟事实表做关联；相当于将事实表上经常重复出现的属性抽取、规范出来用一张表进行管理。常见的维度表有：日期表（存储与日期对应的周、月、季度等的属性）、地点表（包含国家、省／州、城市等属性）等
Cube、Cuboid和Cube Segment
- Cuboid在Kylin中特指在某一种维度组合下所计算的数据。
- Cube（或Data Cube），即数据立方体，是一种常用于数据分析与索引的技术；它可以对原始数据建立多维度索引。简单来说，一个Cube就是许多按维度聚合的物化视图的集合。
- Cube Segment是指针对源数据中的某一个片段，计算出来的Cube数据。通常数据仓库中的数据数量会随着时间的增长而增长，而CubeSegment也是按时间顺序来构建的。注意的是，在增量构建中，相邻两个segment的时间是连续的。
星型模型
- 数据挖掘有几种常见的多维数据模型，如星形模型（Star Schema）、雪花模型（Snowflake Schema）、事实星座模型（Fact Constellation）等。
- 星形模型中有一张事实表，以及零个或多个维度表；事实表与维度表通过主键外键相关联，维度表之间没有关联，就像很多星星围绕在一个恒星周围，故取名为星形模型。
特别注意：Kylin只支持星形模型的数据集
维度表的设计原则
除了数据模型只支持星型模型外，kylin对维度表还有一定的要求。- 要具有数据一致性，主键值必须是唯一的；Kylin会进行检查，如果有两行的主键值相同则会报错。
- 维度表越小越好，因为Kylin会将维度表加载到内存中供查询；过大的表不适合作为维度表，默认的阈值是300MB。
- 改变频率低，Kylin会在每次构建中试图重用维度表的快照，如果维度表经常改变的话，重用就会失效，这就会导致要经常对维度表创建快照。
- 维度表最好不要是Hive视图（View），虽然在Kylin1.5.3中加入了对维度表是视图这种情况的支持，但每次都需要将视图进行物化，从而导致额外的时间开销。
hive表中数据
运行$KYLIN_HOME/bin/sample.sh 就会在hive自动创建五张表。当然你可以用vim打开sample.sh看看这个脚本文件到底是怎么样执行的。
我们看到，它调用了sample_cube下的create_sample_tables.sql创建表以及加载数据，所有与官方例子有关的数据都在samp_cube文件夹下
导入后，可以在hive查看具体信息。红线框住的部分，这5张表构成一个星型模型，kylin_sales是事实表，其他的作为维度表。
导入表
打开kylin主界面，新建一个项目test_kylin
选择项目test_kylin, 点击Data Source标签，第一个图标load hive table 需手动输入hive表名（带数据库名），中间图标load hive table from tree可直接选择表，最后一个图标为流式数据，暂时不管。
选择对应的5张表。
导入成功后，可以看到以下表信息
创建数据模型
不废话，直接新型操作
输入模型名称，注意模型名在整个kylin应用下具有唯一性,而不是只在单个项目下的唯一性。
直接下一步，选择维度表和事实表。事实表是唯一的，这里我们选择kylin_sales. 单击 Add Lookup Table，选择维度表。
依次添加4个维度表。添加维度表的时候，需要选择连接的类型：是Inner还是Left，然后选择连接的主键和外键，这里也支持多主键。
所有维度表添加完成后如下：
接下来选择维度和度量列，度量只能在事实表中选择，维度表在事实表和维度表中选择，一个列只能是维度或度量中的一个。这里只是选择一个范围，不代表这些列将来一定要用作Cube的维度或度量，你可以把所有可能会用到的列都选进来，后续创建Cube的时候，将只能从这些列中进行选择。
最后一步，是为模型补充分割时间列信息和过滤条件。如果此模型中的事实表记录是按时间增长的，那么可以指定一个日期／时间列作为模型的分割时间列，从而可以让Cube按此列做增量构建，如果是想做全局构建，这一步就不用填，我们选择增量构建。
过滤（Filter）条件是指，如果想把一些记录忽略掉，那么这里可以设置一个过滤条件。Kylin在向Hive请求源数据的时候，会带上此过滤条件。比如要过滤掉价格小于0的列，只需要在filter中带上条件 price > 0.
最后，单击save，即可完成对数据模型的创建。
创建cube
model创建好以后，我们就可以根据它创建cube了。单击new，选择new cube。选择model，输入cube name，同理，cube name也是全局唯一的。这里还可以输入一个邮件通知列表，用于在构建完成或出错时收到通知。如果不想接收处于某些状态的通知，那么可以从“Notification Events”中将其去掉。
接下来，添加维度。这里和kylin1.5版本有一点不一样，在kylin2.1中，直接单击 Add Dimensions ，根据各个表，选择维度以及设置维度表中维度为normal 或者derived(衍生维度)。
添加完成后如下
如果是衍生维度的话，则必须是来自于某个维度表，由于这些列值都可以从该维度表的主键值中衍生出来，所以实际上只有主键列会被Cube加入计算。而在Kylin的具体实现中，往往采用事实表上的外键替代主键进行计算和存储。但是在逻辑上可以认为衍生列来自于维度表的主键。
接下来，添加度量。_COUNT_ 是默认的聚合函数。可以单击“+Measure”按钮来添加新的度量。Kylin支持的度量有：SUM、MIN、MAX、COUNT、COUNT DISTINCT、TOP_N、RAW等。请选择需要的度量
类型，然后再选择适当的参数（通常为列名）
如果param Type选择column的话，下拉列表里面只能是度量信息。Return Type也是根据hive表中字段的类型在自动生成的，当然，这里也有一些kylin自己封装的类型，比如hllc(10)等。
需要注意的是，在kylin2.1版本中已经支持normal维度的聚合。
所有度量聚合添加完成后：
是关于Cube数据刷新的设置。在这里可以设置自动合并的阈值、数据保留的最短时间，以及第一个Segment的起点时间（如果Cube有分割时间列的话）
- “Partition Start Date”是指Cube默认的第一个Segment的起始时间。同一个Model下不同的Cube可以指定不同的起始时间
- “Auto Merge Thresholds”用于指定Segment自动合并的阈值
- “Retention Threshold”则用于指定将过期的Segment自动抛弃
接下来是进行高级设置，维度的优化基本上通过这个这设置，在此页面上可以设置聚合组和Rowkey。
Kylin默认会把所有维度都放在同一个聚合组中；如果维度数较多（例如>10），那么建议用户根据查询的习惯和模式，单击“New AggregationGroup+”，将维度分为多个聚合组。通过使用多个聚合组，可以大大降低Cube中的Cuboid数量。下面来举例说明，如果一个Cube有（M+N）个维度，那么默认它会有2m+n 个Cuboid；如果把这些维度分为两个不相交的聚合组，那么Cuboid的数量将被减少为2m +2n 。
在单个聚合组中，可以对维度设置高级属性，如Mandatory、Hierarchy、Joint等
- Mandatory维度指的是那些总是会出现在Where条件或Group By语句里的维度；通过将某个维度指定为Mandatory，Kylin就可以不用预计算那些不包含此维度的Cuboid，从而减少计算量。
- Hierarchy是一组有层级关系的维度，例如“国家”“省”“市”，这里的“国家”是高级别的维度，“省”“市”依次是低级别的维度。用户会按高级别维度进行查询，也会按低级别维度进行查询，但在查询低级别维度时，往往都会带上高级别维度的条件，而不会孤立地审视低级别维度的数据。例如，用户会单击“国家”作为维度来查询汇总数据，也可能单击“国家”＋“省”，或者“国家”＋“省”＋“市”来查询，但是不会跨越国家直接Group By“省”或“市”。通过指定Hierarchy，Kylin可以省略不满足此模式的Cuboid。
- Joint是将多个维度组合成一个维度
Kylin以Key-Value的方式将Cube存储到HBase中。HBase的key，也就是Rowkey，是由各维度的值拼接而成的；为了更高效地存储这些值，Kylin会对它们进行编码和压缩；每个维度均可以选择合适的编（Encoding）方式，默认采用的是字典（Dictionary）编码技术；除了字典以外，还有整数（Int）和固定长度（Fixed Length）的编码。
在kylin1.5（记得清楚了，好像是1.5）之后，引入了spark引擎，所以现在可以选择mapreduce和spark构建引擎，Advance ColumnFamily里面对应hbase里面的信息，CF 相当于hbase的列簇，而measure就是其中的列。
下一步，为Cube配置参数。和其他Hadoop工具一样，Kylin使用了很多配置参数以提高灵活性，用户可以根据具体的环境、场景等配置不同的参数进行调优。Kylin全局的参数值可在conf/kylin.properties文件中进行配置；如果Cube需要覆盖全局设置的话，则需要在此页面中指定。单击“+Property”按钮，然后输入参数名和参数值。我们这里直接保持默认就好。
直接写一步，完成。
构建cube
cube的模型建立好以后，我们还需要对其进行构建。
设置segment的结束日期
提交成功。等待cube的完成。
搞定，下面就可以进行sql查询操作了。