什么是 Kylin Cube？

最新推荐文章于 2024-07-10 10:10:26 发布

maray

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文章标签： kylin 大数据

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/maray/article/details/137105731

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ApacheKylin是一种用于加速Hive数据查询的分布式分析引擎，通过预先对多维度数据进行聚合，生成数据立方体，显著提高SQL查询性能。它利用MapReduce或Spark作业处理数据，适用于离线或接近实时的OLAP分析。

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“Apache Kylin 提前将 Hive 数据做多维度聚合汇总生成一个数据立方体 (Cube)，当用 SQL 查询时转化为查询 Cube” 这句话是什么意思？能举例帮我分解一下理解吗？

ChatGPT:
这句话描述了Apache Kylin是如何加速对大数据的分析查询。Apache Kylin是开源的分布式分析引擎，它针对大规模数据集设计，特别适合针对Hive存储在Hadoop上的大型数据进行多维度的分析查询。下面我将逐部分解释这句话。

提前将 Hive 数据做多维度聚合汇总生成一个数据立方体 (Cube)：Apache Kylin通过预计算机制提升查询性能。在数据被查询之前，Kylin已经对Hive中的数据进行了聚合操作。它会取原始数据的各个维度，比如时间、地区、产品等，然后根据这些维度预先计算出多种可能的聚合结果。这就相当于创建了一个多维数据立方体，每个“格子”里存放的是不同维度组合下的汇总数据。

例如，假如你的数据包括销售记录，维度可能包括时间（年、月、日）、产品类别和地区。Kylin会生成一个数据立方体，在这个立方体中，你可以找到所有产品类别在时间每个切片上对应不同地区的销售总额。因此，当你需要查询2019年所有地区的特定产品销售总额时，Kylin可以直接在数据立方体中找到预先计算好的结果，而不需要去扫描原始的大量销售记录。

当用 SQL 查询时转化为查询 Cube：当用户提交一个查询请求时（比如使用SQL语言），Kylin不是去原始数据中逐条检索，而是直接查询已经预先计算好的数据立方体。这极大地提升查询速度，因为立方体的大小远比原始数据小，而且预处理聚合减少了计算量。

继续用上面的例子，如果有一个SQL查询是这样的：“SELECT SUM(sales) FROM records WHERE year=2019 AND category=‘Electronics’”，而不是在Hive中进行大规模的行扫描和聚合，Kylin可以直接查询它的立方体中2019年分类为"Electronics"的预先汇总的销售数据，这样查询就会快很多。

简单来说，Apache Kylin通过预先对数据进行多维度汇总，并创建了一个容易查询的立方体，使得面对复杂的分析查询时可以迅速给出结果，这大大提高了对大数据集的查询性能。

Kylin 创建 Cube 的 SQL 是怎样的？请结合上面的给我一些例子。

在Apache Kylin中创建Cube并不是通过传统的SQL语句，而是通过其提供的用户界面或REST API来定义维度、度量和其他Cube设置。然而，这个过程本质上是基于SQL概念的，因为你需要指定哪些字段将作为维度（类似于SQL的GROUP BY语句中的字段），哪些字段将作为度量（类似于聚合函数如SUM, COUNT等作用在的字段）。

在用户界面中执行Cube的构建时，Kylin底层会按照你指定的设置自动生成SQL语句并在Hadoop环境中执行，但这些SQL语句通常对用户不可见。

这里我给出的是一个逻辑上的例子，来说明如果是使用SQL语句来定义与Kylin中类似的数据立方体，它可能会是怎样的：

假设你有一个销售数据表&