永远好奇，无限进步！

上节我们完成了如下的内容：实时数据更新是一种普遍的需求，快速分析趋势才能做正确的决策。KylinV1.6发布了扩展StreamingCubing功能，它利用Hadoop消费Kafka数据的方式构建Cube，这种方式构建的Cube能满足分钟级的更新需求。步骤：项目 => 定义数据源（Kafka）=> 定义Model => 定义Cube => Build Cube => 作业调度（频率高）从Kafka消费消息，每条消息都需要包含。

省略Model等操作。构建前面Cube4类似的Cube7，仅在维度定义有区别。(我这里是Clone Cube4，然后修改的)wzk_test_kylin_cube_7的字段中，都是Normal：在单个聚合组中，可以对维度进行设置，包括强制维度、层级维度、联合维度。强制维度：指的是那些总会出现在Where条件或者GROUP BY子句中的维度层级维度：一组具有层级关系的维度（如：国家、省、市）联合维度：将多个维度看成一个角度，要么一起出现，要么都不出现。

上节我们完成了如下的内容：Cuboid 特指 Kylin 中在某一种维度组合下所计算的所有数据，以减少Cuboid数量为目的的优化统称为Cuboid剪枝。在没有采取任何优化措施的情况下，Kylin会对每一种维度的组合进行预计算。Cube的剪枝优化是一种试图减少额外空间占用的方法，这种方法的前提是不会明显影响查询时间，在做剪枝优化的时候：Kylin提供了一系列简单的工具来帮助他们完成Cube的剪枝优化。ApacheKylin 提供了一个简单的工具，检查Cube中哪些Cuboid最终被预计算了，称这些Cubo

要将数据以可视化方式展示出来，需要使用Kylin的JDBC方式连接执行SQL，获取Kylin的执行结果使用Kylin的JDBC与JDBC操作MySQL一致。选择要合并的 Cube 和 Segments： 进入 Kylin Web UI，选择你要操作的 Cube，进入该 Cube 的详情页面。在“Segments”标签页下，可以看到当前 Cube 的所有 Segments。选择你希望合并的 Segments。合并 Segments： 点击页面上的 “Merge Segment” 按钮。通常情况下，Ky

增量构建的Cube需要指定分割时间列，例如：将日期分区字段添加到维度列中：Data Model：New Join Condition，需要配置好几个：配置成如下的结果：维度配置如下图所示：填写名字等跳过，维度需要添加 DT、其他都要：配置完的结果如下图：度量配置如下：（Bulk Add Measures 快速配置）全量构建与增量构建的Cube查询的方式对比：全量构建Cube：- 查询引擎只需要向存储引擎访问单个Segment所对应的数据，无需进行Segment之间的聚合- 为了加强性能，单个Segme

Apache Kylin 是一个开源的分布式分析引擎，专注于提供大数据的实时OLAP（在线分析处理）能力。Cube（立方体）是 Apache Kylin 的核心概念之一，通过预计算大规模数据的多维数据集合，加速复杂的 SQL 查询。Kylin Cube 查询与优化的关键在于利用预计算和裁剪技术最大化查询性能，同时通过增量构建、维度裁剪、Cuboid 裁剪等优化策略来减少 Cube 的构建时间和存储空间占用。通过合理的 Cube 设计和调优，可以在大规模数据环境中实现快速响应的复杂 OLAP 查询，并支持实时

Apache Kylin 是一个开源的分布式分析引擎，专注于提供大数据的实时OLAP（在线分析处理）能力。Cube（立方体）是 Apache Kylin 的核心概念之一，通过预计算大规模数据的多维数据集合，加速复杂的 SQL 查询。

Apache Kylin 是一个开源的分布式分析引擎，专注于提供大数据的实时OLAP（在线分析处理）能力。Cube（立方体）是 Apache Kylin 的核心概念之一，通过预计算大规模数据的多维数据集合，加速复杂的 SQL 查询。

需要注意：要求HBase的hbase.zookeeper.quorum值必须只能是 host1、host2这种，不允许host1:2181、host2:2181这种。你可以通过wegt或者本地下载完传到服务器上，按照需求，我这里是上传到 h122 节点上。修改完的结果为如下：（这里我暂时注释了，防止我的FlinkYRAN以后不能用了）我这里就不根据上图来做了，因为我的服务器资源比较紧张，我就自由安排了。h121运行即可，但是要检查确认。h121运行即可，但是要检查确认。h121运行即可，但是要检查确认。

在线查询离线构建在线查询模式主要处于上半部分，离线构建处于下半部分。数据源主要是Hadoop Hive，数据以关系表的形式输入，保存着待分析的数据，根据元数据的定义，构建引擎从数据源抽取数据，并构建CubeKylin可以使用MapReduce或Spark作为构建引擎，构建后的Cube保存在右侧的存储引擎中，一般选用HBase作为存储完成了离线的构建后，用户可以从查询系统发送SQL进行查询分析Kylin提供了各种RestAPI，JDBC、ODBC接口。