面試官慘絕人寰輸出
1.kylin的優點和缺點？
優點:預計算，介面視覺化
缺點：依賴較多，屬於重量級方案，運維成本很高
不適合做即席查詢
預計算量大，非常消耗資源
2.kylin的rowkey如何設計？
kylin rowkey的編碼和壓縮選擇
維度在rowkey中順序的調整，
將過濾頻率較高的列放置在過濾頻率較低的列之前，
將基數高的列放置在基數低的列之前。
在查詢中被用作過濾條件的維度有可能放在其他維度的前面。
充分利用過濾條件來縮小在hbase中掃瞄的範圍， 從而提高查詢的效率。
3.kylin的cuboid,cube和segment的關係？
cube是所有cubiod的組合，乙個cube包含乙個或者多個cuboid
cuboid 在 kylin 中特指在某一種維度組合下所計算的資料。
cube segment 是指針對源資料中的某一片段，全量構建的cube只存在唯一的segment，該segment沒有分割時間的概念，增量構建的cube，不同時間的資料分布在不同的segment中
4.一張hive寬表有5個維度，kylin構建cube的時候我選了4個維度，我select *的時候會有幾個維度字段？
所以只能查詢出4個字段
5.其他olap工具有了解過嗎？
了解過，kylin，druid
6.kylin你一般怎麼調優
cube調優
l剪枝優化(衍生維度，聚合組，強制維度，層級維度，聯合維度)
l併發粒度優化
lrowkeys優化(編碼，按維度分片，調整維度順序)
l降低度量精度
l及時清理無用的segment
rowkey調優
lkylin rowkey的編碼和壓縮選擇
l維度在rowkey中順序的調整，
l將過濾頻率較高的列放置在過濾頻率較低的列之前，
l將基數高的列放置在基數低的列之前。
l在查詢中被用作過濾條件的維度有可能放在其他維度的前面。
充分利用過濾條件來縮小在hbase中掃瞄的範圍， 從而提高查詢的效率。
7.kylin的原理和優化？
原理：預計算
優化同上
8.為什麼kylin的維度不建議過多？
cube 的最大物理維度數量 (不包括衍生維度) 是 63，但是不推薦使用大於 30 個維度的 cube，會引起維度災難。
9.kylin cube的構建過程是怎麼樣的？
10.kylin維度優化有幾種型別？
11.kylin的構建演算法
快速構建演算法（inmem）
與舊演算法相比，快速演算法主要有兩點不同：
一輪mapreduce便會完成所有層次的計算，減少hadoop任務的調配。
12.cube優化？
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