Kylin构建Cube算法 Kylin中Cube的思想是用空间换时间, 通过预先的计算,把索引及结果存储起来,以换取查询时候的高性能。在Kylin v1.5以前,Kylin中的Cube只有一种算法:layered cubing,也称逐层算法,它是逐层由底向上,把所有组合算完的过程。Kylin v1.5以后,推出Fast Cubing,也称快速数据立方算法,是一个新的Cube算法。
Aggregation Groups: Cube 中的维度可以划分到多个聚合组中。默认 kylin 会把所有维度放在一个聚合组,当维度较多时,产生的组合数可能是巨大的,会造成 Cube 爆炸;如果你很好的了解你的查询模式,那么你可以创建多个聚合组。在每个聚合组内,使用 “Mandatory Dimensions”, “Hierarchy Dimensions” 和“Joint Dimensions”...
我们首先需要在kylin成功提交任务后,有个日志记录说明,跟踪CubeController中的buildCube方法后发现JobService中的submitJob方法是任务提交的方法。218行 - 223行是成功提交任务后回写日志的功能。 MapReduce引擎构建cube的实现类CubingJob,在job任务状态改变时,都会调用该类的onStatusChange函数,在ScheduleIntegratedService业...
下面来看下如何构建一个cube: 首先,我们要明白kylin的数据源主要来自Hive里面的各种表,如果想要进行测试,那么首先我们要在hive中有自己的表,注意,表的类型基本有两种,一种是事实表,一种是维度表,kylin使用的是星型模型,通常一个事实表会关联多个维度表,表的数据有了,下面就是通过kylin的ui界面来完成整个流程。除...
为了缓解 Cube 的构建压力,减少生成的 Cuboid 数目,Apache Kylin 引入了一系列的高级设置,帮助用户筛选出真正需要的 Cuboid。这些高级设置包括聚合组(Aggregation Group)、联合维度(Joint Dimension)、层级维度(Hierachy Dimension)和必要维度(Mandatory Dimension)等,本系列将深入讲解这些高级设置的含义及其适用的场景。
2、Cube构建算法介绍 2.1 逐层算法(Layer Cubing) 我们知道,一个N维的Cube,是由1个N维子立方体、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,总共有2^N个子立方体组成,在逐层算法中,按维度数逐层减少来计算,每个层级的计算(除了第一层,它是从原始...
Kylin Cube的主要目标是加速对大规模数据集的多维分析查询,特别是适用于Hadoop生态系统中的数据。它通过将数据预计算为多维度的数据立方体(Cube),并提供对这些Cube的快速查询,从而实现了高性能的OLAP分析。 Kylin Cube的核心概念包括多维数据建模、Cube构建和查询加速。在多维数据建模方面,Kylin Cube支持用户定义多维度的...
在使用Kylin的时候,最重要的一步就是创建cube的模型定义,即指定度量和维度以及一些附加信息,然后对cube进行build,当然我们也可以根据原始表中的某一个string字段(这个字段的格式必须是日期格式,表示日期的含义)设定分区字段,这样一个cube就可以进行多次build,每一次的build会生成一个segment,每一个segment对应着...
1.创建一个立方体(cube) 2.创建一个立方体(sphere) 下一节,添加材质,灯光和阴影 Apache kylin内部解剖 简单介绍一下逐层算法:一个完整的数据立方体,由N-dimension立方体,N-1dimension立方体,N-2维立方体,0 dimension立方体这样的层关系组成,除了N...保存在hbase中,对外暴露JDBC、ODBC、Rest API的查询接口,即可实...
在Kylin中,Cube是一个多维分析数据集,通常包含了一个或多个维度(Dimensions)和一个或多个指标(Measures),可以用来进行快速查询和聚合分析。Cuboid是Cube的一个子集...