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如何使用kylin数据库进行数据建模(kylin构建cube)

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Apache Kylin 是一个专为交互式 OLAP(在线分析处理)而设计的开源分布式分析引擎,允许用户对大型数据集执行多维数据分析和查询。 使用 Kylin 进行数据建模的步骤如下:

  1. 数据建模
  • 创建数据模型:Kylin 通过创建 Cube 来完成数据建模。 Cube是一种由多个维度和度量组成的数据模型,用于数据的多维分析和聚合。
  • 定义尺寸:在“尺寸”选项卡上定义模型的尺寸。 您可以选择现有维度表或创建新维度表。
  • 定义度量:在“度量”选项卡上定义模型的度量。 您可以选择现有度量列或创建新度量列。
  • 定义多维数据集长方体:在“长方体”选项卡上定义多维数据集长方体或多维数据集的聚合级别。 您可以选择维度和度量的组合。
  1. 构建立方体
  • 多维数据集构建过程:完成模型定义后,单击“保存”按钮保存模型。 在模型管理页面选择创建好的模型,点击“Build”按钮构建Cube。
  1. 数据预处理:
  • 数据预处理的重要性:在构建cube之前,主要应该进行一些数据预处理是必需的。 数据清洗、数据转换、数据加载等步骤。
  • 数据加载方式:Kylin 提供了多种数据加载方式,包括全量加载和增量加载。 您可以根据自己的实际需要选择合适的加载方式。
  1. 优化策略
  • 优化数据模型设计:维度基数不能太大,主键不能唯一,维度表不能是Hive。 看法。
  • 多维数据集构建优化:设置自动合并阈值、最短数据保留时间和第一个分段开始时间。

通过以上步骤,您可以在 Kylin 中有效地进行数据建模和多维数据分析。

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