这么有趣的Kylin入门实操，你值得一试!大数据Alice菌的博客-

写在前面： 博主是一名软件工程系大数据应用开发专业大二的学生，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:https://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/
尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一天的生活就是一生的缩影。我希望在最美的年华，做最好的自己！

        上一篇博客已经为各位朋友带来了Kylin的简介以及安装部署(👉第一个”国产”Apache顶级项目——Kylin，了解一下!)。本篇博客，博主为大家带来的是关于Kylin的实际应用操作!

        码字不易，先赞后看，养成习惯

入门案例

测试数据表结构介绍

1、（事实表）dw_sales

2、（维度表_渠道方式）dim_channel

3、（维度表_产品名称）dim_product

4、（维度表_区域）dim_region

导入测试数据

为了方便后续学习Kylin的使用，需要准备一些测试表、测试数据。

1.Hive中创建表
2.将数据从本地文件导入到Hive

操作步骤

1、使用 beeline 连接Hive

!connect jdbc:hive2://node1:10000 

2、创建并切换到 itcast_dw 数据库

create database itcast_kylin_dw; use itcast_kylin_dw; 

3、找到资料中的hive.sql文件，执行sql、创建测试表

-- 查看表是否创建成功 show tables; 

4、在home目录创建~/dat_file 文件夹，并将测试数据文件上传到该文件夹中
mkdir ~/dat_file

导入数据到表中

-- 导入数据 LOAD DATA LOCAL INPATH '/root/dat_file/dw_sales_data.txt' OVERWRITE INTO TABLE dw_sales; LOAD DATA LOCAL INPATH '/root/dat_file/dim_channel_data.txt' OVERWRITE INTO TABLE dim_channel; LOAD DATA LOCAL INPATH '/root/dat_file/dim_product_data.txt' OVERWRITE INTO TABLE dim_product; LOAD DATA LOCAL INPATH '/root/dat_file/dim_region_data.txt' OVERWRITE INTO TABLE dim_region; 

5、执行一条SQL语句，确认数据是否已经成功导入

指标和维度

在完成了上面的数据准备操作后，我们就开始进行kylin的实际操作了。但我们还需要先了解什么是指标和维度？

先来看下面这个问题

相信各位朋友已经有了自己的答案，这里提供一种思路：

红色字体是指标/度量？还是维度？
答案：指标/度量【到底要看什么？获取什么？】

蓝色字体是指标/度量？还是维度？
答案：维度【怎么看！怎么获取！】

结论：需求决定哪些是维度，哪些是指标。

好了，明确了什么是维度，什么是指标之后，我们就可以开启kylin的使用之旅了~

按照日期统计订单总额/总数量（Kylin方式）

要使用Kylin进行OLAP分析，需要按照以下方式来进行。

1、创建项目（Project）

2、创建数据源（DataSource）

• 指定有哪些数据需要进行数据分析

3、创建模型（Model）

• 指定具体要对哪个事实表、那些维度进行数据分析

4、创建立方体（Cube）

• 指定对哪个数据模型执行数据预处理，生成不同维度的数据

5、执行构建、等待构建完成

6、再执行SQL查询，获取结果

• 从Cube中查询数据

具体步骤：

1、创建项目（Project）

2、创建数据源（DataSource）

3、创建模型（Model）

设置model名称

直接下一步

save保存完毕，就可以看见一个已经创建好了的Model

4、创建立方体（Cube）

保存完毕，我们可以看见一个新的Cube已经创建好了~

5、执行构建、等待构建完成

此时进度条还是灰色的，稍等片刻，等到加载完毕~


待加载完毕，我们可以发现此时的cube状态已经变成READY了。

6、再执行SQL查询，获取结果

从Cube中查询数据

我们可以发现用Kylin执行HQL语句的速度最早为3.88s，第二次执行就变成了0.01s

那如果在Hive的命令行窗口执行相同的HQL语句，耗时将为多少呢？

可以看到Hive将HQL转化成MapReduce程序去执行后，查询的时间为12.764s，这个速度与上面用Kylin执行的速度相比，差了近100倍。如果数据量更大一些，Kylin的优势将会更加明显。

下面我们来总结一下上面这个入门案例：

如果有认真执行上面演示的案例
我相信推导出下面的关系应该不难

        因为我们在设置Model的时候，会选择事实表中所有有可能用到的维度，而在设置Cube的时候，就需要根据实际的SQL需求，选择确定使用到的维度。

        在创建一个Cube的时候，第一步就需要选择依赖于一个Model，所以Model和Cube的对应关系应该是一对多，且Model包含Cube的关系。

        另外，在Cube内的元素，也是可以重复的，不同的Cube就相当于一个Model的子集。

        关于前面的步骤中，设置维度—维度就是sql中GroupBY后面的字段.

        设置指标/度量—指标/度量就是sql中select 后面的字段.
        整个配置过程都来源于SQL,来源于需求。

        运用所学这里再回顾一下刚介绍Kylin时所介绍的架构图

        可以看出，整个流程分为创建项目—引入数据—创建模型—创建cube –编译 – 查询

        另外，我们在最后查看最终计算完毕的结果数据时，可以发现一些额外的信息。

        Kylin将查询后的结果写入到了HBase的表中

        我们根据显示的信息，去HBase中查询

可以发现虽然内容被加密了，但是能证明有数据

说明初次体验Kylin体验还是不错的~

总结

        本篇博客用一个入门案例为大家演示了Kylin的基本操作，关于Kylin的进阶操作会在后续的博文中为大家揭晓，敬请期待!

        如果以上过程中出现了任何的纰漏错误，烦请大佬们指正😅

        受益的朋友或对大数据技术感兴趣的伙伴记得关注支持一波🙏