大数据之Kylin入门——第三章Kylin之cube构建原理_kylincube

上一章中讲了怎么创建cube，最后演示了一个cube怎么执行的，这一章来说说kylin到底是怎么来构建cube的。

点击我们的cube的最右边的箭头，页面右边展示了整个cube构建的详细步骤，查看每个步骤的log，显示详细构建过程。

 

 

1.构建中间表。

拿第二章的例子来说，就是构建由员工和部门组成的宽表。日志如下：

2.将中间表的数据均匀分配到不同的文件。

因为后面的程序是从中间表读取并运行mr程序的，如果你的中间表数据不均匀会造成后续的mr程序数据倾斜，降低效率。所以非常有必要将数据均匀分配。

我们来看看kylin到底是怎么均匀分配的。首先它会计算表中总共有多少行数据（total input rows），然后它默认每个文件1000000行数据（一百万行数据差不多不会超过hdfs一个块大小，也就是128M），然后计算有多少个文件（多少个reduce），total input rows/1000000。我们这里只有1个文件。然后设定reduce任务的个数，用distribute by重新将这些数据分配到不同的文件中。

3.创建维度字典表。

比如job，可能有很多值，去重后，每个值按照0到N，一一映射保存到各个维度表中，这样做便于以后查询效率高，下面你就能感受到这种设计的巧妙之处了。

job     value                        hiredate        value                                    dname      value

java      0                            2019-10-01      0                                        partA           0

c++       1                           2019-05-01      1                                         partB          1

python   2

4.多维度构建cube。

我这里为了省时就只写三个维度了，数据量也只写了4条。*代表无数据，也就是全体的意思，比如第二行表示了2019-05-01入职的C++的所有开发员工的薪水是30000。第三行代表了所有python员工的工资是200000。从一维到多维构建所有的情况，总共有2^n-1种情况，n表示维度。

job            hiredate         dname      sal

java          2019-10-01    partA        10000

c++          2019-05-01        *            30000

python     *                        *            200000

*                    *                partB        70000

5.Hbase K-V映射。

按照步骤3，4一一构建映射。rowkey是由维度id+维度值组成的。比如第一行   java，2019-10-01，partA，10000这条数据，每一维都有数据，所以每一维都记1，就是111，然后对照步骤3，维度值是000，结果就是111000。再举个例子，比如第二行，c++ ，2019-05-01， * ， 30000。只有前面两维有数据，所以是110，对照步骤3，维度值就是11，结果就是11011(注意，维度值是0就省略掉)。最终步骤4构建如下所示。（为了方便大家看，rowkey中写了‘+’，其实是没有‘+’）现在看看，数据全部都是数字存储，是不是简便了很多了。等会查询的时候你也会发现查询的效率也很高。

RowKey          value

111+000         10000

110+11           30000

100+2             200000

001+1             70000

6.将cube data转成HFile格式并导入HBase。

步骤5的结果实际上是以sequence格式保存在hive中，现在将hive中结果导入HBase中。