kylin的cube原理

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转载最新推荐文章于 2026-03-12 00:26:04 发布 685 阅读 AI 写同款· GEO 优化 ›

Kylin系列6-Cube构建原理文章目录一. 维度和度量二. Cube和Cuboid三. Cube存储原理四. Cube的构建算法4.1 逐层构建算法（layer）4.2 快速构建算法（inmem）一. 维度和度量维度：即观察数据的角度。比如员工数据，可以从性别角度来分析，也可以更加细化，从入职时间或者地区的维度来观察。维度是一组离散的值，比如说性别中的男和女，或者时间维度上的每一个独立的日期。因此在统计时可以将维度值相同的记录聚合在一起，然后应用聚合函数做累加、平均、最大和最小值等聚合计算。度量：即被聚合（观察）的统计值，也就阅读详情

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kylin的Cube构建原理及优化 Kylin的Cube构建原理 cube的构建主要有两种算法：逐层构建算法、快速构建算法，无论是采用哪种算法，首先是从Hive表中拉取数据，根据配置的星型模型，把hive中涉及的表关联起来，并拉取所有的字段形成一个中间层的宽表，如图然后根据落地中间表的数据生成cube 逐层构建算法：一个N维的Cube,是由1个N维的立方体、N个（N-1）维子立方体、N*(N-1)/2个（N-2)维子立方体、.....、N个1维子立方体和1个0维子立方体构成，总共由2^N个子立方体组成，逐层算法中，就是按照阅读详情

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维度：即观察数据的角度。比如员工数据，可以从性别角度来分析，也可以更加细化，从入职时间或者地区的维度来观察。维度是一组离散的值，比如说性别中的男和女，或者时间维度上的每一个独立的日期。因此在统计时可以将维度值相同的记录聚合在一起，然后应用聚合函数做累加、平均、最大和最小值等聚合计算。度量：即被聚合（观察）的统计值，也就是聚合运算的结果。比如说员工数据中不同性别员工的人数，又或者说在同一年入职的员工有多少。有了维度跟度量，一个数据表或者数据模型上的所有字段就可以分类了，它们要么是维度，要么是度量（可以被聚合）

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Apache Kylin Cube 构建原理

转载于： http://blog.bcmeng.com/post/kylin-cube.html 谢谢原作者分享作者: 康凯森日期: 2016-10-06 分类: OLAP Apache Kylin 是什么OLAP 是什么Kylin如何实现超大数据集的秒级多维分析查询Kylin的预计算是如何实现的Cube 和 Cuboid是什么Cuboid 的维度

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