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簡短介紹
之前apache kylin相關分享
安裝篇：cdh集群下apache kylin3.1.0安裝
問題篇：關於kylin安裝過程遇到的5個問題
小白篇(十五)：大資料kylin介紹和使用
說明：kylin從2023年到現今，進行了4次大版本的迭代。其中引入了很多新特性，還是值得我們關注的。
說明：有動手實操過cube設計，或者看過之前我分享的kylin使用的小夥伴們應該知道。在建立cube時：
說明：當我們的cube設計體現到物理上時，就是如圖中顯示的。
先是表關聯，之後計算cube，最後結果根據不同維度組合落入多張hbase表中。
說明：在cube構建過程中，其實是很多次，不同維度的組合計算。最終將所有預計算的結果存放到hbase中。
說明：kylin支援多種資料來源的接入。當資料接入後，採用不同的計算引擎進行預計算。之後將資料儲存到hbase中，最後可通過bi工具對kylin計算結果資料查詢。
說明：kylin是單節點部署模式，同時kylin的部署分為2種型別的節點。一種是job，一種是query。
如果乙個節點同時承擔job和query的工作，那麼型別設定為all。
說明：如果針對一種產品。我們想知道：產品在什麼時間，什麼地點，銷售了多少。如果我們提前進行了預計算，是不是可以立馬從中定位到資料呢？圖中設計的維度：產品、時間、地點。針對維度進行預計算，得出所有的結果資訊，就是我們的資料立方體。之後我們可以通過任意組合就能很快的獲取到所需的資料。
說明：那麼kylin是如何做的呢？kylin將所有維度組合，分別進行組合計算，之後生成不同的組合表，存入到hbase中。也就形成了我們所說的立方體。這裡可以理解為2^n種組合。
說明：顯然，如果進行所有維度的組合計算，將要進行2^n次計算。這是乙個幾何倍數的運算，非常的恐怖。那麼kylin為了優化計算方法，進行維度的部分計算。從而大大減少計算次數。但是在後續查詢時，還是需進行少量的查詢計算。這就是kylin剪枝維度的過程。
說明：部分計算是kylin cube中乙個很重要的優化點。這樣有效的控制了維度組合的**。圖中白色部分是預計算的結果，灰色部分可以通過白色部分的結果來重新獲取。所以有時不用計算所有維度。只是部分維度預計算，這樣也大大縮短了我們預計算的時間。同時也節省了一些磁碟空間。
kylin目前作為一款olap工具還是非常耀眼的。很多廠都在用它。所以小夥伴們可以多了解下哦。特別是cube優化這塊。國產大資料元件還是蠻香的 ^_^
架構概述圖
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