在構建Kylin的Cube時，需要注意以下事項：
數據模型設計：在構建Cube之前，需要設計好數據模型，包括選擇合適的維度和度量以及建立正確的關聯關系。
數據清洗和預處理：在構建Cube之前，需要對數據進行清洗和預處理，確保數據的準確性和完整性。
Cube設計：在設計Cube時，需要考慮數據的查詢需求，選擇合適的維度和度量，并確定Cube的聚合粒度和存儲策略。
數據分區：為了提高查詢性能，建議對Cube中的數據進行分區，根據時間等維度將數據分散存儲在不同的分區中。
調優和優化：在構建Cube之后，需要進行性能調優和優化，包括選擇合適的數據壓縮算法、調整Cube的并發度和資源配置等。
定期維護：定期維護Cube，包括更新Cube的數據、重新構建Cube以及監控Cube的性能和容量等。
