93行 - 97行封装submit cube功能,cubeName是从元数据中解析出的cube字段;body是上面操作解析出的String对象。Build URL PATH:/kylin/api/cubes/{cubeName}/build 3、Kylin执行Cube任务时状态捕获 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...
Partition Start Date: cube 的开始日期。 步骤5. 高级设置 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 ...
为了支持在构建Cube,无需重复处理历史数据,引入增量构建功能 Segment Kylin将Cube划分为多个Segment(对应就是HBase中的一个表) 一个Cube可能由1个或多个Segment组成,Segment是指定时间范围的Cube,可以理解为Cube的分区 Segment是针对源数据中的某个片段计算出来的Cube数据,代表一段时间内源数据的预计计算结果 每个Segmen...
值得一提的还有一个改动,就是子立方体生成树(Cuboid Spanning Tree)的遍历次序;在旧算法中,Kylin按照层级,也就是广度优先遍历(Broad First Search)的次序计算出各个Cuboid;在快速Cube算法中,Mapper会按深度优先遍历(Depth First Search)来计算各个Cuboid。深度优先遍历是一个递归方法,将父Cuboid压栈以计算子Cuboid,直到...
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...
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。
Apache Kylin 安装 Apache Kylin 部署 Apache Kylin 集群模式 Cube 介绍 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。下面详细介绍 Cube 的关键点: ...
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...
当我跟 Kylin PMC 史少锋交流并提出这一想法后,他对此表示非常欢迎,这里我们必须要称赞一下 Kylin 社区对于接受新技术所持有的积极、开放的心态。 Flink Cube 引擎的开发就从 2019 年 1 月开始了,对我而言这是一个跨领域的过程,我需要从头了解 Kylin 以及 OLAP 领域的一些核心思想和概念(毕竟之前一直在做计算框...
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...