Apache Kylin 是一個開源的分布式分析引擎，專為交互式 OLAP (聯機分析處理) 而設計，它允許用戶在大規模數據集上進行多維數據分析和查詢。以下是使用 Kylin 進行數據建模的步驟：
- 數據建模：
- 創建數據模型：在 Kylin 中，數據建模是通過創建 Cube 來實現的。Cube 是由多個維度（Dimension）和度量（Measure）組成的數據模型，用于對數據進行多維分析和聚合。
- 定義維度：在“Dimensions”選項卡中定義模型的維度，可以選擇已有的維度表或創建新的維度表。
- 定義度量：在“Measures”選項卡中定義模型的度量，可以選擇已有的度量列或創建新的度量列。
- 定義 Cube 的 Cuboid：在“Cuboid”選項卡中定義 Cube 的 Cuboid，即 Cube 的聚合層級，可以選擇維度和度量的組合。
- 構建 Cube：
- 構建 Cube 的過程：完成模型的定義后，點擊“Save”按鈕保存模型。在模型管理頁面選擇已創建的模型，點擊“Build”按鈕構建 Cube。
- 數據預處理：
- 數據預處理的重要性：在構建立方體之前，需要進行數據預處理，主要包括數據清洗、數據轉換、數據加載等步驟。
- 數據加載方式：Kylin 提供了多種數據加載方式，包括全量加載和增量加載，可以根據實際需求選擇合適的加載方式。
- 優化策略：
- 優化數據模型設計：維度的基數不宜過大，主鍵唯一，維度表最好不是 Hive 的視圖。
- 優化 Cube 構建：設置自動合并的閾值、數據保留的最短時間，以及第一個 segment 的起點時間。
通過以上步驟，可以有效地在 Kylin 中進行數據建模，并進行多維數據分析。
