作用：（创建cude）多维度分析 压秒级别

数据源使用 hive 的星型模型 通过手动指定需要分析的维度 把分析结果储存到hbase中

web 使用流程：

1、 创建project（点击加号）

书写 project 的名字 和 描述信息 点击提交生产项目；
2、指定hive中的数据源

通过选择 第二个来选择库和表；（第一个默认是使用 default库 表使用 ， 分割； 第三个为对接kafka的时候使用的）
最后点击syc（同步）；此时hive中的表的元数据就会同步到kylin中；
在kylin cudeid为分析的维度的组合
总共的cudeid = 2^n -1 （n是选择字段的总数）
3、定义模型
点击model - new model(只支持星型模型)定义模型：即那个是你的事实表（fact table）（），那个是你的维度表（look up table）
定义模型的使用可以fiter 数据 并选择增量的partition

4 、 创建cude （通过跑MR来创建的）
点击model 中的 new 选择 new cude

cube的构建算法：

1. 逐层构建：
   从维度多的层开始 -》 维度少的层 逐层构建cube
   每层都会生成一个MR
2. 快速构建：1.5以后开始使用
   所有的维度都在一个MR中构建出来；

构建cube的优化

1. 衍生维度
   使用外键维度来代替所有的衍生维度；
   使用衍生维度会需要在查询衍生维度的指标的时候跑聚合，因此会变慢，所以需要考虑使用的衍生维度和聚合任务的均衡问题
   配置：advance setting

2. 强制维度
   去除不包括强制维度的cube
   配置： advance setting

3. rowkey的优化
   把将来可能用做条件过滤的值放在前面来组件rowkey
   基数大的放最基数小的前面 （由于在做集合的时候使用的结果都是选用cubeid id 差的小的进行聚合）
   配置：高级设置中直接拖动

4. 并发粒度的优化
   hbase 的region的数量的优化（通过调参的方式）
   kylin.hbase.region.cut 默认 5 GB
   kylin.hbase.region.count.min 最小分区数 1
   kylin.hbase.region.count.max 最大分区数 500
   页面中的配置 configration overwrite kv形式配置

增量构建cube（measures 中指定partition）Model (edit)

列表 --》 选列 -》 格式
（应对时间和日期不在同一个字段中选yes）

自动合并cube
Resfrsh setting 设置合并 ：
小合并
大合并
以及开始合并的时间
流式cube的构建
带补充

BI工具的集成

resfule API的集成
需要修改 sql 和 project
jdbc 连接 kylin