要么出众、要么出局！
Kylin沿用了原来的数据仓库技术中的Cube概念，把无限数据按有限的维度进行“预处理”，然后将结果（Cube）加载到Hbase里，供用户查询使用。
Kylin是通过空间换时间的方式，实现在亚秒级别延迟的情况下，对Hadoop上的大规模数据集进行交互式查询，Kylin通过预计算，把计算结果集保存到Hbase中，原有的基于行的关系模型被转化为基于键值对的列式存储，通过维度组合作为HBase的RowKey，在查询访问时不再需要昂贵的表扫描，这为高速高并发分析带来了可能；Kylin提供了标准SQL查询接口，支撑大多数的SQL函数，同时也支持ODBC/JDBC的方式和主流的BI产品无缝集成。
Kylin的工作原理
1、指定数据模型，定义维度和度量
2、预计算Cube，计算所有Cuboid并保存为物化视图
3、执行查询时，读取Cuboid，运算，产生查询结果
Kylin的的主要特点
1、标准SQL接口
2、支持超大数据集
3、亚秒级响应
4、可伸缩性和高吞吐率
5、BI及可视化工具集成
几个核心概念
数据仓库：（Data Warehouse）：大量历史性资料数据。
OLAP：联机分析处理，以多维度的方式分析数据，而且能够弹性的提供上卷、下钻和透视分析等操作。区别于联机交易处理（OLTP）：更侧重于日常事务处理，增删改查。
BI：商业智能
维度与度量：维度是指审视数据的角度，通常是数据记录的一个属性，eg：时间、地点等，度量是基于数据所计算出来的考量值。eg：销售额，用户数等
事实表和维度表：事实表存储有事实记录的表，eg：系统日志、销售记录等，事实表不断动态增长。维度表保存了维度的属性值，eg：日期表、地点表等
Cube、Cuboid和Cube Segment
Cube：数据立方体，常用于数据分析和索引的技术，他可以对原始数据建立多维度索引，通过Cube对数据进行数据进行分析，大大加快数据的查询效率。
Cuboid：在Kylin中特制某一中维度组合下所计算的数据
Cube Segment：是指针对源数据中的某一片段，计算出来的Cube数据。通常数据仓库中的数据会随着时间的增长而增长，而Cube Segment也是按时间顺序来构建的。
Apache Kylin的主要使用过程：
1、数据准备：符合星型模型、维度表设计（Kylin将维度表加载到内存中处理，所有维度表不能太大）、Hive表分区 。
2、设计Cube：导入Hive表定义、创建数据模型
3、创建Cube：Kylin是以Key-Value的方式将Cube存储到Hbase中，Hbase的Key也就是RowKey是由各个维度的值拼接而成的。
4、构建Cube：增量构建和全量构建
5、历史数据刷新、合并（Segment）
6、查询Cube，标准的SQL的select语句。
支持构建方式：
增量构建：分全量和增量
流式构建：实现实时数据更新，对接Kafka实现，目前存在丢失数据的风险
支持对接方式：
1、WEB GUI --- Insight页面
2、Rest API
3、ODBC/JDBC
4、通过Tableau（BI）访问Kylin。
