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- Kylin（正在更新…）
章节内容
上节我们完成了如下的内容：
- 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：
Cube 的基本概念
Kylin 中的 Cube 是通过对一组事实表（通常是业务数据表）进行多维建模后，生成的预计算数据结构。Cube 涉及对多维数据的度量和维度的组合，从而可以在查询时通过检索预先计算的结果来显著减少计算开销。
- 维度（Dimension）：数据中用于分组、筛选和切片的数据字段，例如时间、地区、产品等。
- 度量（Measure）：通常是需要进行聚合计算的数据字段，例如销售额、订单数等。
- Cuboid：每个 Cube 由多个 Cuboid 构成，Cuboid 是一个特定维度组合的子集。Cube 中每种维度组合都会生成一个 Cuboid，每个 Cuboid 存储了该组合下的预聚合结果。
Cube 的创建过程
- 数据建模：首先在 Kylin 中创建一个数据模型（Data Model），这个模型定义了事实表和维度表之间的关系，类似于星型或雪花型模式。模型中也定义了需要聚合的度量字段。
- Cube 设计：基于数据模型设计 Cube，指定 Cube 的维度和度量。Kylin 会根据定义自动计算所有可能的维度组合（Cuboid）。
- 构建 Cube：构建过程会读取底层数据源（如 Hive、HBase、Kafka），然后根据指定的维度和度量生成每个 Cuboid 的预计算数据。这些预计算结果存储在 HBase 或其他存储引擎中。
Cube 的查询与优化
- 查询加速：当有 SQL 查询请求到达时，Kylin 会根据查询所涉及的维度组合，选择合适的 Cuboid 返回结果，避免了实时计算，极大地提高了查询性能。
- Cube 优化：为了控制 Cube 大小和加速构建，Kylin 支持裁剪 Cube，通过配置仅生成部分 Cuboid，这称为“Aggregation Group”，可以减少冗余计算。
实时 OLAP
Kylin 4.0 引入了对实时 OLAP 的支持，使用 Kafka 作为实时数据流输入，构建实时 Cube。通过使用 Lambda 架构，Kylin 可以支持实时和批处理数据的整合分析。
Cube 的典型应用场景
- 大规模数据分析：Cube 适用于分析超大规模的数据集，通过预计算方式加速查询。
- 实时分析：实时 Cube 允许用户在近乎实时的基础上分析流数据。
- 商业智能（BI）工具的集成：Kylin 提供与 Tableau、Power BI 等常见 BI 工具的集成，用户可以使用熟悉的 SQL 查询语言进行复杂的多维分析。
前置要求
需要你配置并且启动好了 Kylin！
由于我是在 h122.wzk.icu 节点上启动的，所以下面的操作都在 h122 节点上，后续没有详细说明就是在该机器上了。
准备数据
准备数据
将4个数据文件：
- dw_sales_data.txt
- dim_channel_data.txt
- dim_product_data.txt
- dim_region_data.txt
我写了几个脚本来辅助生成数据
dw_sales_data
import random
import datetime
# 设置参数
num_records = 1000
output_file = 'dw_sales_data.txt'
# 定义可能的值
channel_ids = ['C001', 'C002', 'C003', 'C004']
product_ids = ['P001', 'P002', 'P003', 'P004']
region_ids = ['R001', 'R002', 'R003', 'R004']
base_date = datetime.date(2024, 1, 1)
# 生成数据
with open(output_file, 'w') as f:
for i in range(num_records):
record_id = f"{i+1:04d}"
date1 = (base_date + datetime.timedelta(days=random.randint(0, 365))).strftime('%Y-%m-%d')
channel_id = random.choice(channel_ids)
product_id = random.choice(product_ids)
region_id = random.choice(region_ids)
amount = random.randint(1, 100)
price = round(random.uniform(10.0, 500.0), 2)
line = f"{record_id},{date1},{channel_id},{product_id},{region_id},{amount},{price}\n"
f.write(line)
print(f"{num_records} records have been written to {output_file}")
生成数据如下图所示：
dim_channel_data
# 设置参数
output_file = 'dim_channel_data.txt'
# 定义渠道ID和渠道名称
channels = [
('C001', 'Online Sales'),
('C002', 'Retail Store'),
('C003', 'Wholesale'),
('C004', 'Direct Sales')
]
# 生成数据
with open(output_file, 'w') as f:
for channel_id, channel_name in channels:
line = f"{channel_id},{channel_name}\n"
f.write(line)
print(f"Channel data has been written to {output_file}")
生成数据如下图所示：
dim_product_data
# 设置参数
output_file = 'dim_product_data.txt'
# 定义产品ID和产品名称
products = [
('P001', 'Smartphone'),
('P002', 'Laptop'),
('P003', 'Tablet'),
('P004', 'Smartwatch'),
('P005', 'Camera'),
('P006', 'Headphones'),
('P007', 'Monitor'),
('P008', 'Keyboard'),
('P009', 'Mouse'),
('P010', 'Printer')
]
# 生成数据
with open(output_file, 'w') as f:
for product_id, product_name in products:
line = f"{product_id},{product_name}\n"
f.write(line)
print(f"Product data has been written to {output_file}")
生成数据如下图所示：
dim_region_data
# 设置参数
output_file = 'dim_region_data.txt'
# 定义区域ID和区域名称
regions = [
('R001', 'North America'),
('R002', 'Europe'),
('R003', 'Asia'),
('R004', 'South America'),
('R005', 'Africa'),
('R006', 'Australia'),
('R007', 'Antarctica')
]
# 生成数据
with open(output_file, 'w') as f:
for region_id, region_name in regions:
line = f"{region_id},{region_name}\n"
f.write(line)
print(f"Region data has been written to {output_file}")
生成的数据如下图所示：
kylin_examples.sql
-- 创建订单数据库、表结构
create database if not exists `wzk_kylin`;
-- 1、销售表：dw_sales
-- id 唯一标识
-- date1 日期
-- channelId 渠道ID
-- productId 产品ID
-- regionId 区域ID
-- amount 数量
-- price 金额
create table wzk_kylin.dw_sales(
id string,
date1 string,
channelId string,
productId string,
regionId string,
amount int,
price double
)ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
-- 2、渠道表：dim_channel
-- channelId 渠道ID
-- channelName 渠道名称
create table wzk_kylin.dim_channel(
channelId string,
channelName string
)ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
-- 3、产品表：dim_product
create table wzk_kylin.dim_product(
productId string,
productName string
)ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
--4、区域表：dim_region
create table wzk_kylin.dim_region(
regionId string,
regionName string
)ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ',';
-- 导入数据
LOAD DATA LOCAL INPATH '/opt/wzk/kylin_test/dw_sales_data.txt'
OVERWRITE INTO TABLE wzk_kylin.dw_sales;
LOAD DATA LOCAL INPATH '/opt/wzk/kylin_test/dim_channel_data.txt'
OVERWRITE INTO TABLE wzk_kylin.dim_channel;
LOAD DATA LOCAL INPATH '/opt/wzk/kylin_test/dim_product_data.txt'
OVERWRITE INTO TABLE wzk_kylin.dim_product;
LOAD DATA LOCAL INPATH '/opt/wzk/kylin_test/dim_region_data.txt'
OVERWRITE INTO TABLE wzk_kylin.dim_region;
运行数据
我们需要把刚才的数据上传到指定目录上，/opt/wzk/目录下。
cd /opt/wzk/kylin_test
我已经上传到服务器上了：
SQL文件也记得上传上去
执行Hive：
hive -f kylin_examples.sql
执行结果如下图所示：
测试数据
我们需要启动Hive
hive
执行结果如下图所示：
执行如下的指令：
use wzk_kylin;
select date1, sum(price) as total_money, sum(amount) as
total_amount
from dw_sales
group by date1;
执行结果如下图所示：
![[考研数学]多元函数，向量函数，向量场辨析](https://i-blog.csdnimg.cn/direct/2ae63f4b15734477a470627575d9c3fd.jpeg)
