kylin对接hive实现实时查询

前提：

安装kylin之前，需要安装hadoop2.0、hbase、hive，并且对版本有要求，可以参照官网链接

http://kylin.apache.org/cn/docs/install/index.html

我这边用的版本为：

hadoop2.7.5

hbase1.4.1

hive2.3.2

安装可以参考我前面的博客

kylin安装：

wget http://www.apache.org/dyn/closer.cgi/kylin/apache-kylin-2.4.1/apache-kylin-2.4.1-bin-hbase1x.tar.gz -C /usr/local/src
tar -zxvf apache-kylin-2.4.1-bin-hbase1x.tar.gz
mv apache-kylin-2.4.1-bin /usr/local/kylin

加入到环境变量：

vim ~/.bashrc
KYLIN_HOME=/usr/local/kylin
PATH=$PATH:$KYLIN_HOME/bin

#刷新环境变量
source ~/.bashrc

检测kylin环境是否有问题：

/usr/local/kylin/bin/check-env.sh

启动kylin：

/usr/local/kylin/bin/kylin.sh start

kylin登录：

链接：192.168.1.99:7070/kylin/
用户名：ADMIN
密码：KYLIN

添加一个project：

添加完之后，选择该project

同步hive表到kylin：

点击之后，同步自己需要操作数据库的表

构建一个model：

1. Models->new->New Model

2. Model Info

3. Data Model (添加 Fact Table）

其中Add Lookup Table可以做一些表与表之间的关联，如同这种格式（以下我是同一张表进行join，Table Alias可以自己设置，不要重名）

4. 构建维度表

维度表是与事实表相对应的一种表；它保存了维度的属性值，可以跟事实表做关联；相当于将事实表上经常重复的属性抽取、规范出来用一张表进行管理

选择维度表的字段：

假如我现在要计算每天（datetime）各种频道（channelid）下，不同节目（p1）对应的事件（eventid）的数量，其中datetime作为条件，其它三种为group by/order by必须字段，得这四种必须作为维度表中的字段，才能得到最后结果

5. 构建度量

说明：如果是上面只需得到数量（count），则measures不需要添加任何字段；

如果得到的结果需要涉及某个字段，如：需统计每天（datetime）各种频道（channelid）下，不同节目（p1）对应的总收入（price），则需要把price字段添加进来（dimensions和measures都必须是事实表中的字段，还不能重复）

6. Settings

说明：主要是针对增量构建，其中事实表中需要有对应的日期字段，下图中事实表SODA_REPORT有日期字段DATETIME（yyyyMMdd），格式需要对应一致；如果你还有时间字段并且需要添加，则如下图所示：

其中还有过滤条件，如果我只需要eventid为101和102，则

最后保存即可

构建一个cube：

说明：对于N个维度来说，组合所有可能性共有2的N次方种。对于每一种维度的组合，将度量做聚合计算，然后将运算的结果保存为一个物化视图，称为Cuboid。所有维度组合的Cuboid作为一个整体，被称为Cube。

如：xxx_report包含datetime/channeled/p1/eventid四个维度，那么所有维度的组合就有2的4次方，即16种，计算Cubiod，即按维度来聚合

Select channeled, eventid, p1, count(*) as c_count from xxx_report \

where datetime=’20180918’ group by channeled, eventid, p1

将计算的结果保存为物化视图，所有Cuboid物化视图的总称就是Cube。

1. Cube Info

2. Dimensions

说明：增加你需要用到维度表的字段，我这里全选

3. Measures

说明：按默认求count就行，因为之前构建model的时候，measure（度量）我们没有添加任何字段，如果前面添加过，我们可以用SUM、MAX、MIN等函数

4. Refresh Setting

说明：这一步主要是为增量构建cube设计的

Auto Merge Thresholds：自动合并小的segments到中等甚至更大的segment。如果不想合并，则删除默认2个选项

Volatile Range：默认为0，会自动合并所有可能的cube segments，或者用“Auto Merge”将不会合并最新的[Volatile Range]天的cube segments

Retention Threshold：只会保存cube过去几天的segment，旧的segment将会自动从头部删除，0表示不启用这个功能

Partition State Date：cube的开始日期

5. Advanced Setting （高级设置）

说明：

Aggregation Groups: Cube 中的维度可以划分到多个聚合组中。默认 kylin 会把所有维度放在一个聚合组，当维度较多时，产生的组合数可能是巨大的，会造成 Cube 爆炸；如果你很好的了解你的查询模式，那么你可以创建多个聚合组。在每个聚合组内，使用 “Mandatory Dimensions”, “Hierarchy Dimensions” 和 “Joint Dimensions” 来进一步优化维度组合。

Mandatory Dimensions: 必要维度，用于总是出现的维度。例如，如果你的查询中总是会带有 “ORDER_DATE” 做为 group by 或过滤条件, 那么它可以被声明为必要维度。这样一来，所有不含此维度的 cuboid 就可以被跳过计算。（比如，Mandatory Dimensions设置为p1，所有不包含该维度p1的cuboid会被跳过计算，当我们查询select channeled, count(*) from soda_report where datetime=’20180919’ group by channeled时，没有现成的完全匹配的 Cuboid，Kylin 会通过在线计算的方式，从现有的 Cuboid 中计算出最终结果）

Hierarchy Dimensions: 层级维度，例如 “国家” -> “省” -> “市” 是一个层级；不符合此层级关系的 cuboid 可以被跳过计算，例如 [“省”], [“市”]. 定义层级维度时，将父级别维度放在子维度的左边。

Joint Dimensions: 联合维度，有些维度往往一起出现，或者它们的基数非常接近（有1:1映射关系）。例如 “user_id” 和 “email”。把多个维度定义为组合关系后，所有不符合此关系的 cuboids 会被跳过计算。