不多說，直接上乾貨！
1、 cube的物理模型
cube物理模型
如上圖所示，乙個常用的3維立方體，包含：時間、地點、產品。假如data cell 中存放的是產量，則我們可以根據時間、地點、產品來確定產量，同時也可以根據時間、地點來確定所有產品的總產量等。
apache kylin就將所有（時間、地點、產品）的各種組合實現算出來，data cell 中存放度量，其中每一種組合都稱為cuboid。估n維的資料最多有2^n個cuboid，不過kylin通過設定維度的種類，可以減少cuboid的數目。
2 、cube構建演算法介紹
2.1 逐層演算法(layer cubing)
我們知道，乙個n維的cube，是由1個n維子立方體、n個(n-1)維子立方體、n*(n-1)/2個(n-2)維子立方體、......、n個1維子立方體和1個0維子立方體構成，總共有2^n個子立方體組成，在逐層演算法中，按維度數逐層減少來計算，每個層級的計算（除了第一層，它是從原始資料聚合而來），是基於它上一層級的結果來計算的。
比如，[group by a, b]的結果，可以基於[group by a, b, c]的結果，通過去掉c後聚合得來的；這樣可以減少重複計算；當 0維度cuboid計算出來的時候，整個cube的計算也就完成了。
逐層演算法
演算法優點
演算法缺點
2 .2 快速cube演算法(fast cubing)
快速cube演算法（fast cubing）是麒麟團隊對新演算法的乙個統稱，它還被稱作「逐段」(by segment) 或「逐塊」(by split) 演算法。
快速cube演算法
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。
子立方體生成樹的遍歷
上圖是乙個四維cube的完整生成樹；按照dfs的次序，在0維cuboid 輸出前的計算次序是 abcd -> bcd -> cd -> d -> ， abcd, bcd, cd和d需要被暫存；在被輸出後，d可被輸出，記憶體得到釋放；在c被計算並輸出後，cd就可以被輸出； abcd最後被輸出。
4.3 、cube構建流程
cube構建流程圖
主要步驟如下：
構建乙個中間平表(hive table)：將model中的fact表和look up表構建成乙個大的flat hive table。
重新分配flat hive tables。
從事實表中抽取維度的distinct值。
對所有維度表進行壓縮編碼，生成維度字典。
計算和統計所有的維度組合，並儲存，其中，每一種維度組合，稱為乙個cuboid。
建立htable。
構建最基礎的cuboid資料。
利用演算法構建n維到0維的cuboid資料。
構建cube。
將cuboid資料轉換成hfile。
將hfile直接載入到hbase table中。
更新cube資訊。
清理hive。
Apache Kylin Cube構建演算法
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