kylin构建全流程示例

kylin测试案例

• 测试建表（事实表）

drop table dws_pv_se;
create table dws_pv_se(
guid string,session_id string,pv_cnt int,device_type string,
province string,city string,region string,dtstr string,
page_id string,duration bigint
)
partitioned by (dt string)
row format delimited fields terminated by ','
;

• 事实表 测试数据如下

g01,s01,6,mi8,北京,北京,昌平区,2020-08-17,p01,300
g01,s02,8,mi8,北京,北京,昌平区,2020-08-17,p02,200
g02,s03,6,mi6,河北,石家庄,天心区,2020-08-17,p01,320
g01,s04,16,mi8,北京,北京,昌平区,2020-08-17,p01,300
g03,s05,20,mate7,河北,石家庄,天心区,2020-08-17,p03,180
g03,s06,6,mate7,河北,石家庄,天心区,2020-08-17,p04,260
g04,s07,12,iphone8,河北,保定,秀贤区,2020-08-17,p05,300
g04,s08,7,iphone8,河北,保定,秀贤区,2020-08-17,p04,300
g04,s09,14,iphone8,河北,保定,秀贤区,2020-08-17,p03,300
g05,s11,10,mate7,北京,北京,朝阳区,2020-08-17,p02,200
g05,s12,11,mate7,北京,北京,朝阳区,2020-08-17,p06,350
g06,s13,23,mi8,上海,上海,闵行区,2020-08-17,p01,600
g06,s14,32,mi8,上海,上海,闵行区,2020-08-17,p06,400
g07,s15,9,iphone8,上海,上海,闵行区,2020-08-17,p06,400
g08,s16,10,mi6,上海,上海,徐汇区,2020-08-17,p06,480


g01,s31,10,mi8,北京,北京,昌平区,2020-08-18,p01,300
g01,s32,22,mi8,北京,北京,昌平区,2020-08-18,p02,200
g02,s33,25,mi6,河北,石家庄,天心区,2020-08-18,p01,320
g02,s34,20,mi6,河北,石家庄,天心区,2020-08-18,p04,320
g10,s35,26,mate7,河北,石家庄,天心区,2020-08-18,p03,180
g10,s36,30,mate7,河北,石家庄,天心区,2020-08-18,p05,260
g04,s37,17,iphone8,河北,保定,秀贤区,2020-08-18,p02,300
g04,s20,20,iphone8,河北,保定,秀贤区,2020-08-18,p04,300
g04,s21,38,iphone8,河北,保定,秀贤区,2020-08-18,p03,300
g09,s22,20,mate7,北京,北京,朝阳区,2020-08-18,p02,200
g09,s23,40,mate7,北京,北京,朝阳区,2020-08-18,p06,350
g06,s24,20,mi8,上海,上海,闵行区,2020-08-18,p01,600
g06,s25,32,mi8,上海,上海,闵行区,2020-08-18,p06,400
g07,s26,13,iphone8,上海,上海,闵行区,2020-08-18,p05,400
g08,s27,20,mi6,上海,上海,徐汇区,2020-08-18,p06,480

• 导入数据

load data local inpath '/root/pvs1.txt' into table dws_pv_se partition (dt = '2020-08-17');
load data local inpath '/root/pvs2.txt' into table dws_pv_se partition (dt = '2020-08-18');

• 测试建表（维度表）

create table dim_page(page_id string,page_type string,pindao string)
row format delimited fields terminated by ','
;

• 维度表 测试数据如下：

p01,detail,日化
p02,recommend,新品
p03,activity,好货
p04,activity,好货
p05,detail,家电
p06,detail,家电
p07,detail,视频

• 查询示例

select
pindao,count(distinct guid) as uv
from dws_pv_se p join dim_page d on p.page_id=d.page_id
group by d.pindao


select
pindao,sum(pv_cnt) as pv_amt
from dws_pv_se p join dim_page d on p.page_id=d.page_id
group by d.pindao

select
pindao,sum(pv_cnt) as pv_amt
from pvs_cube p join dim_page d on p.page_id=d.page_id
group by d.pindao

构建project

添加数据源

构建模型

1、起名

2、选择主表维表

‘

3、添加关联条件

4、选择维度指标（地域、手机类型、食啊）

5、选择度量指标（与4维度指标不能重复）

6、选择分区字段

创建cube

1、cube名字、指定模型

2、选择维度指标（derived类型为衍生类型，这样的字段不会被维度组合，维度优化的一种方式）

3、构建分析度量项

4、设置segment的合并规则（一般来说 一个sagment根据partition来分，也就是一天一个，所以默认7个sagment和成一个，然后连续的28个sagment合成一个）

5、减枝优化

• 使用聚合组

将不同维度划分为不同主题

比如，

主题 1——聚合组 1：设备类型，操作系统，系统版本，网络类型

主题 2——聚合组 2：广告平台，广告系列，广告位置

主题 3——聚合组 3：频道，栏目，页面

主题 4——聚合组 4：国家，省，市，区

• 使用必选维度

因为每个要预计算的 cuboid 中必须包含设置的“必选维度”，也会成倍降低 cuboid 组合数

•  使用层级维度

设置了层级维度，比如：省，市，区

Cuboid 就只会有：（省） （省市） （省市区）

成倍降低了 cuboid 个数DOIT 北京多易教育科技有限公司

•  使用联合维度

一般针对 “一对一” 的维度字段，比如

device_type_id,device_type_name

Lanmu_id ,lanmu_name

那么，在预计算 cuboid 时，“device_type_id,device_type_name”必须同时出现

 

• Hbase RowKey设计

• 这个可以将两个 组中的维度强行合在一起计算

• 计算引擎，mr好一些 稳定

• 组织hbase列族

6、cube个性参数覆盖

开始生成cube数据

按照分区生成，每次生成一个sagment，下次再生成只需，build cube 不需要重新构建cube了

构建监控

’

异常 ，需要启动hadoop的jobhistory 服务

$HADOOP_HOME/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver