上一篇文章（ ）介绍了Kylin的基本概念和原理。下面介绍Kylin的基本使用。
完整的新建Cube完整流程如下：
从0开始新建Cube流程
新建Project
由顶部菜单栏进入 Model 页面，然后点击 【Manage Projects】：
点击 【+ Project 】按钮添加一个新的项目：
填写Project信息表单：
点击 【submit 】按钮提交：
同步Hive表
在顶部菜单栏点击 【Model】，然后点击左边的【Data Source】 标签，它会列出所有加载进 Kylin 的表。有两种方式导入表：
- 通过指定表名导入
点击 【Load Table】 按钮：
输入表名并点击 【Sync 】按钮提交请求：
- 浏览Hive数据库选择表名导入
点击 【Load Table From Tree】 按钮：
展开数据库节点，点击选择要加载的表，然后点击 【Sync】按钮：
说明：同步表定义的界面有一个选择框 【Calculate column cardinality】，勾选后系统会计算 Hive 表每一列的基数，基数是指数据集中出现的不同值的个数，例如“国家”是一个维度，如果有 200 个不同的值，那么此维度的基数就是 200
同步成功后，在左边的 Tables 部分，新加载的表已经被添加进来。点击表将会展开列：
在后台，Kylin 将会执行 MapReduce 任务计算新同步表的基数（cardinality），任务完成后，刷新页面并点击表名，基数值将会显示在表信息中。
新建 Data Model
创建 cube 前，需定义一个数据模型。数据模型定义了一个星型（star schema）或雪花（snowflake schema）模型。一个模型可以被多个 cube 使用。
Model Info
点击顶部的 【Model】，然后点击 【Models】标签。点击 【+New】 按钮，在下拉框中选择 【New Model】：
输入 model 的名字和可选的描述：
Model Info主要是填写Model的基本信息，其中Model Name是必填项，模型名称有两点需要注意：
- 模型名称是全局唯一的，也就是说即便你新建了一个工程，你的模型名称也不能够重复；
- 模型一旦创建后，模型名称无法被修改。
Data Model
Data Model 主要是构建整体的数据模型，无论你的数据是星型模型或者是雪花模型，需要在这个地方建立数据表之间的关系。
1、选择事实表
输入Model Info之后点击【Next】，在 Fact Table 中，为模型选择事实表：
2、建立数据关系
【可选】点击 【Add Lookup Table】 按钮设置事实表与维度表之间的关系：
点击 【New Join Condition】按钮，左边选择事实表的外键，右边选择 lookup 表的主键。如果有多于一个 join 列重复执行。
点击 “OK”，重复4，5步来添加更多的 lookup 表。完成后，点击 “Next”。
对 “Add Lookup Table” 页面的几点说明：
- 数据关系不仅仅是事实表与维度表之间（星型模型），维度表和维度表之间（雪花模型）也可以建立联系；
- 表与表之间的连接添加有三种：“Left Join”、“Inner Join”、“Right Join”；
- Skip snapshot for this lookup table 选项指的是是否跳过生成 snapshotTable，由于某些 Lookup 表特别大（大于 300M），如果某一个维度的基数比较大 ，可能会导致内存出现 OOM，所以在创建 snapshotTable 的时候会限制原始表的大小不能超过配置的一个上限值（kylin.snapshot.max-mb，默认值300）;
- 跳过构建 snapshot 的 lookup 表将不能搜索，同时不支持设置为衍生维度（Derived）；
- 大部分情况下都是使用 “Left Join”，其他两种 Join 方式不是很常用。
3、完成表关系构建
通过上述的操作即可将事实表以及维度表联系起来，构成一个数据模型：
Dimensions
Dimensions 页面允许选择在子 cube 中用作维度的列，然后点击 Columns 列，在下拉框中选择需要的列：
在 Dimensions 页面选择可能参与计算的维度，这里被选择的只是在 Cube 构建的时候拥有被选择资格的维度，并不是最后参与Cube构建的维度，建议将维度表中的字段全部选择。
Measures
点击 【Next】到达Measures页面，在Measures页面选择可能用于计算的度量。选择作为 measure 的列，其只能从事实表中选择：
Settings
1. 点击【Next】到达Settings页面，如果事实表中的数据每日增长，Kylin 支持基于日期的分区，选择 Partition Date Column 中相应的日期列以及日期格式，否则就将其留白。
2. 【可选】选择是否需要time of the day列，默认情况下为 No。如果选择 Yes, 选择 Partition Time Column 中相应的 time 列以及 time 格式
3. 【可选】如果在从 hive 抽取数据时候想做一些筛选，可以在 Filter 中输入筛选条件。
需要注意的几点：
- 时间分区列可以支持日期或更细粒度的时间分区；
- 时间分区列支持的数据类型有 time/date/datetime/integer等；
- 过滤条件不需要写 WHERE；
- 过滤条件不能包含日期维度。
Save
点击 【Save 】然后选择 【Yes 】来保存 data model。创建完成，data model 就会列在左边 Models 列表中。
可以打开Model中的Visualization标签页查询模型的表连接情况：
新建 Cube
创建完 data model，可以开始创建 cube。点击顶部 【Model】，然后点击 【Models】标签。点击 【+New】按钮，在下拉框中选择 【New Cube】。
Cube Info
Cube Info 界面主要填写 Cube 的一些基本信息，首先要选择一个Data Model，然后填写 Cube 名称，cube 名字可以使用字母，数字和下划线（空格不允许），Cube 名称全局唯一不能重复。Notification Email List 是运用来通知job执行成功或失败情况的邮箱列表。Notification Events 是触发事件的状态。
Cube 信息填写完成后点击【Next】进入下一步。
Dimensions
Dimensions 是维度选择界面，从数据模型的维度中选择一些列作为 Cube 的维度，这个算是 Cube 构建过程中第一个比较重要的环节，这里的设置会影响到生成的 Cuboid 数量，进而影响 Cube 的数据量大小。
点击 【Add Dimension】，在弹窗中显示的事实表和 lookup 表里勾选输入需要的列。Lookup 表的列有2个选项：“Normal” 和 “Derived”（默认）。“Normal” 添加一个普通独立的维度列，“Derived” 添加一个 衍生维度，衍生维度不会计算入 cube，衍生维度对应的外键（FK）参与维度Cuboid，从而降低Cuboid数。在查询时，对衍生维度的查询会首先转换为对外键所在维度的查询，因此会牺牲少量性能（大部分情况下可以接受）。
选择所有维度后点击 “Next”。
1、维度选择的建议：
- 作为 Cube 的维度需要满足下面的条件：可能存在于 where 条件中或者 groupBy 中的维度；
- 事实表（Fact Table）只选择参与查询的字段，不参与查询的一定不要勾选（即便是外键）；
- 维度表（Lookup Table）中的主键与事实表的外键一一对应，推荐勾选事实表的外键，维度表的主键勾选后选择为衍生（Derived）维度；
- 对于星型模型而言，维度表的字段往往可以全部为衍生字段；
- 对于雪花模型而言，如果维度表存在子表，则维度表对于子表的外键推荐作为普通（Normal）维度。
2、特别注意的事项：
- 表连接的字段并非一定要参与 Cuboid 计算；
- 表连接的字段如果没有被勾选，且其外键表中没有任何字段作为衍生维度，则该表连接字段是不会参与 Cuboid 的；
- 一旦被设置为 Normal 类型，则一定会参与 Cuboid 计算；
- 如果维度表存在层级（例如省市县、日月年等），则推荐分层级的相关字段选择为普通（Normal）维度。
Measures
点击 【+Measure】按钮添加一个新的度量。
根据它的表达式共有8种不同类型的度量：SUM、MAX、MIN、COUNT、COUNT_DISTINCT TOP_N, EXTENDED_COLUMN 和 PERCENTILE。请合理选择 COUNT_DISTINCT 和 TOP_N 返回类型，它与 cube 的大小相关。
Refresh Setting
这一步骤是为增量构建 cube 而设计的。
Auto Merge Thresholds: 自动合并小的 segments 到中等甚至更大的 segment。如果不想自动合并，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。假设 Volatile Range 设置为 7，则最近 7 天内生成的 cube segments 不会被自动合并。
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 Start Date: cube 的开始日期。
Advanced Setting
聚合组（Aggregation Group）
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。
例如查询需求为：污染物排放量在特定的时间范围内，各个区域（省、市、区县三个级别）的排名以及各个流域（一、二、三级流域）的排名。该查询需求就可以氛围两个聚合组：
- 根据区域维度、时间维度查询污染物排放量；
- 根据流域维度、时间维度查询污染物排放量。
如果只使用一个聚合组，区域维度和流域维度就很产生很多组合的 Cuboid，然而这些组合对查询毫无用处，此时就可以使用两个聚合组把区域和流域分开，这样便可以大大减少无用的组合。
必要维度（Mandatory Dimension）
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。
层级维度 （Hierachy Dimension）
层级维度是一组有层级关系的维度，例如：国家->省->市，这里的“国家”是高级别的维度，“省”“市”依次是低级别的维度；用户会按高级别维度进行查询，也会按低级别维度进行查询，但在查询低级别维度时，往往都会带上高级别维度的条件，而不会孤立地审视低级别维度的数据。也就是说，用户对于这三个维度的查询可以归类为以下三类:
- group by country
- group by country, province（等同于group by province）
- group by country, province, city（等同于group by country, city 或者group by city）
联合维度（Joint Dimension）
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。
就 Joint Dimension (A, B) 来说，在 group by 时 A, B 最好同时出现，这样不损失性能。但如果只出现 A 或者 B，那么就需要在查询时从 group by A,B 的结果做进一步聚合运算，会降低查询的速度。
Rowkeys
Rowkeys是由维度编码值组成。”Dictionary” （字典）是默认的编码方式; 字典只能处理中低基数（少于一千万）的维度；如果维度基数很高（如大于1千万), 选择 “false” 然后为维度输入合适的长度，通常是那列的最大长度值; 如果超过最大值，会被截断。请注意，如果没有字典编码，cube 的大小可能会非常大。
你可以拖拽维度列去调整其在 rowkey 中位置; 位于rowkey前面的列，将可以用来大幅缩小查询的范围。通常建议将 mandantory 维度放在开头, 然后是在过滤 ( where 条件)中起到很大作用的维度；如果多个列都会被用于过滤，将高基数的维度（如 user_id）放在低基数的维度（如 age）的前面。
编码
Kylin 以 Key-Value 的方式将 Cube 存储到 HBase 中，HBase 的 key，也就是 Rowkey，是由各维度的值拼接而成的；为了更高效地存储这些值，Kylin 会对它们进行编码和压缩；每个维度均可以选择合适的编码（Encoding）方式，默认采用的是字典（Dictionary）编码技术；字段支持的基本编码类型如下：
- dict：适用于大部分字段，默认推荐使用，但在超高基情况下，可能引起内存不足的问题；
- boolean：适用于字段值为true, false, TRUE, FALSE, True, False, t, f, T, F, yes, no, YES, NO, Yes, No, y, n, Y, N, 1, 0；
- integer：适用于字段值为整数字符，支持的整数区间为[ -2^(8N-1), 2^(8N-1)]；
- date：适用于字段值为日期字符，支持的格式包括yyyyMMdd、yyyy-MM-dd、yyyy-MM-dd HH:mm:ss、yyyy-MM-dd HH:mm:ss.SSS，其中如果包含时间戳部分会被截断；
- time：适用于字段值为时间戳字符，支持范围为[ 1970-01-01 00:00:00, 2038/01/19 03:14:07]，毫秒部分会被忽略，time编码适用于 time, datetime, timestamp 等类型；
- fix_length：适用于超高基场景，将选取字段的前 N 个字节作为编码值，当 N 小于字段长度，会造成字段截断，当 N 较大时，造成 RowKey 过长，查询性能下降，只适用于 varchar 或 nvarchar 类型；
- fixed_length_hex：适用于字段值为十六进制字符，比如 1A2BFF 或者 FF00FF，每两个字符需要一个字节，只适用于 varchar 或 nvarchar 类型。
顺序
各维度在 Rowkeys 中的顺序，对于查询的性能会产生较明显的影响；在这里用户可以根据查询的模式和习惯，通过拖曳的方式调整各个维度在Rowkeys上的顺序。推荐的顺序为：Mandatory 维度、where 过滤条件中出现频率较多的维度、高基数维度、低基数维度。这样做的好处是，充分利用过滤条件来缩小在 HBase 中扫描的范围，从而提高查询的效率。
分片
指定 ShardBy 的列，明细数据将按照该列的值分片；没有指定 ShardBy 的列，则默认将根据所有列中的数据进行分片；选择适当的 ShardBy 列，可以使明细数据较为均匀的分散在多个数据片上，提高并行性，进而获得更理想的查询效率；建议选择基数较大的列作为 ShardBy 列，以避免数据分散不均匀。
其他设置
- Mandatory Cuboids: 维度组合白名单。确保你想要构建的 cuboid 能被构建。
- Cube Engine: cube 构建引擎。有两种：MapReduce 和 Spark。如果你的 cube 只有简单度量（SUM, MIN, MAX)，建议使用 Spark。如果 cube 中有复杂类型度量（COUNT DISTINCT, TOP_N），建议使用 MapReduce。
- Advanced Dictionaries: “Global Dictionary” 是用于精确计算 COUNT DISTINCT 的字典, 它会将一个非 integer的值转成 integer，以便于 bitmap 进行去重。如果你要计算 COUNT DISTINCT 的列本身已经是 integer 类型，那么不需要定义 Global Dictionary。 Global Dictionary 会被所有 segment 共享，因此支持在跨 segments 之间做上卷去重操作。请注意，Global Dictionary 随着数据的加载，可能会不断变大。
- “Segment Dictionary” 是另一个用于精确计算 COUNT DISTINCT 的字典，与 Global Dictionary 不同的是，它是基于一个 segment 的值构建的，因此不支持跨 segments 的汇总计算。如果你的 cube 不是分区的或者能保证你的所有 SQL 按照 partition_column 进行 group by, 那么你应该使用 “Segment Dictionary” 而不是 “Global Dictionary”，这样可以避免单个字典过大的问题。
- 请注意：”Global Dictionary” 和 “Segment Dictionary” 都是单向编码的字典，仅用于 COUNT DISTINCT 计算(将非 integer 类型转成 integer 用于 bitmap计算)，他们不支持解码，因此不能为普通维度编码。
- Advanced Snapshot Table: 为全局 lookup 表而设计，提供不同的存储类型。
- Advanced ColumnFamily: 如果有超过一个的COUNT DISTINCT 或 TopN 度量, 你可以将它们放在更多列簇中，以优化与HBase 的I/O。
Configuration Overwrites
Kylin 使用了很多配置参数以提高灵活性，用户可以根据具体的环境、场景等配置不同的参数进行调优；Kylin 全局的参数值可在 kylin.properties 文件中进行配置；如果 Cube 需要覆盖全局设置的话，则需要在此页面中指定，这些配置项将覆盖项目级别和配置文件中的默认值。
Overview
你可以概览你的 cube 并返回之前的步骤进行修改。点击 Save 按钮完成 cube 创建。
经过以上步骤，就从0开始完整的创建了一个Cube，下一篇我们将说明如果构建Cube。
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