写在前面： 博主是一名软件工程系大数据应用开发专业大二的学生，昵称来源于《爱丽丝梦游仙境》中的Alice和自己的昵称。作为一名互联网小白，
写博客一方面是为了记录自己的学习历程，一方面是希望能够帮助到很多和自己一样处于起步阶段的萌新。由于水平有限，博客中难免会有一些错误，有纰漏之处恳请各位大佬不吝赐教！个人小站:http://alices.ibilibili.xyz/ , 博客主页:https://alice.blog.csdn.net/ 尽管当前水平可能不及各位大佬，但我还是希望自己能够做得更好，因为一天的生活就是一生的缩影。我希望在最美的年华，做最好的自己！
上一篇博客已经为各位朋友带来了Kylin的简介以及安装部署(?第一个"国产"Apache顶级项目——Kylin，了解一下!)。本篇博客，博主为大家带来的是关于Kylin的实际应用操作!
码字不易，先赞后看，养成习惯
入门案例
测试数据表结构介绍
1、（事实表）dw_sales
列名 | 列类型 | 说明 |
|---|---|---|
id | string | 订单id |
date1 | string | 订单日期 |
channelid | string | 订单渠道（商场、京东、天猫） |
productid | string | 产品id |
regionid | string | 区域名称 |
amount | int | 商品下单数量 |
price | double | 商品金额 |
2、（维度表_渠道方式）dim_channel
列名 | 列类型 | 说明 |
|---|---|---|
channelid | string | 渠道id |
channelname | string | 渠道名称 |
3、（维度表_产品名称）dim_product
列名 | 列类型 | 说明 |
|---|---|---|
productid | string | 产品id |
productname | string | 产品名称 |
4、（维度表_区域）dim_region
列名 | 列类型 | 说明 |
|---|---|---|
regionid | string | 区域id |
regionname | string | 区域名称 |
导入测试数据
为了方便后续学习Kylin的使用，需要准备一些测试表、测试数据。
1.Hive中创建表 2.将数据从本地文件导入到Hive
操作步骤
1、使用 beeline 连接Hive
代码语言：javascript复制!connect jdbc:hive2://node1:100002、创建并切换到 itcast_dw 数据库
代码语言：javascript复制create database itcast_kylin_dw;
use itcast_kylin_dw;3、找到资料中的hive.sql文件，执行sql、创建测试表
代码语言：javascript复制-- 查看表是否创建成功
show tables;
4、在home目录创建~/dat_file 文件夹，并将测试数据文件上传到该文件夹中
mkdir ~/dat_file
导入数据到表中
代码语言：javascript复制-- 导入数据
LOAD DATA LOCAL INPATH '/root/dat_file/dw_sales_data.txt' OVERWRITE INTO TABLE dw_sales;
LOAD DATA LOCAL INPATH '/root/dat_file/dim_channel_data.txt' OVERWRITE INTO TABLE dim_channel;
LOAD DATA LOCAL INPATH '/root/dat_file/dim_product_data.txt' OVERWRITE INTO TABLE dim_product;
LOAD DATA LOCAL INPATH '/root/dat_file/dim_region_data.txt' OVERWRITE INTO TABLE dim_region;5、执行一条SQL语句，确认数据是否已经成功导入
指标和维度
在完成了上面的数据准备操作后，我们就开始进行kylin的实际操作了。但我们还需要先了解什么是指标和维度？
先来看下面这个问题
相信各位朋友已经有了自己的答案，这里提供一种思路：
红色字体是指标/度量？还是维度？ 答案：指标/度量【到底要看什么？获取什么？】 蓝色字体是指标/度量？还是维度？ 答案：维度【怎么看！怎么获取！】
结论：需求决定哪些是维度，哪些是指标。
好了，明确了什么是维度，什么是指标之后，我们就可以开启kylin的使用之旅了~
按照日期统计订单总额/总数量（Kylin方式）
要使用Kylin进行OLAP分析，需要按照以下方式来进行。
1、创建项目（Project）
2、创建数据源（DataSource）
- 指定有哪些数据需要进行数据分析
3、创建模型（Model）
- 指定具体要对哪个事实表、那些维度进行数据分析
4、创建立方体（Cube）
- 指定对哪个数据模型执行数据预处理，生成不同维度的数据
5、执行构建、等待构建完成
6、再执行SQL查询，获取结果
- 从Cube中查询数据
具体步骤：
1、创建项目（Project）
2、创建数据源（DataSource）
3、创建模型（Model）
设置model名称
直接下一步
save保存完毕，就可以看见一个已经创建好了的Model
4、创建立方体（Cube）
保存完毕，我们可以看见一个新的Cube已经创建好了~
5、执行构建、等待构建完成
此时进度条还是灰色的，稍等片刻，等到加载完毕~
待加载完毕，我们可以发现此时的cube状态已经变成READY了。
6、再执行SQL查询，获取结果
从Cube中查询数据
我们可以发现用Kylin执行HQL语句的速度最早为3.88s，第二次执行就变成了0.01s
那如果在Hive的命令行窗口执行相同的HQL语句，耗时将为多少呢？
可以看到Hive将HQL转化成MapReduce程序去执行后，查询的时间为12.764s，这个速度与上面用Kylin执行的速度相比，差了近100倍。如果数据量更大一些，Kylin的优势将会更加明显。
下面我们来总结一下上面这个入门案例：
如果有认真执行上面演示的案例 我相信推导出下面的关系应该不难
因为我们在设置Model的时候，会选择事实表中所有有可能用到的维度，而在设置Cube的时候，就需要根据实际的SQL需求，选择确定使用到的维度。
在创建一个Cube的时候，第一步就需要选择依赖于一个Model，所以Model和Cube的对应关系应该是一对多，且Model包含Cube的关系。
另外，在Cube内的元素，也是可以重复的，不同的Cube就相当于一个Model的子集。
关于前面的步骤中，设置维度—维度就是sql中GroupBY后面的字段.
设置指标/度量—指标/度量就是sql中select 后面的字段. 整个配置过程都来源于SQL,来源于需求。
运用所学这里再回顾一下刚介绍Kylin时所介绍的架构图
可以看出，整个流程分为创建项目—引入数据—创建模型—创建cube –编译 – 查询
另外，我们在最后查看最终计算完毕的结果数据时，可以发现一些额外的信息。
Kylin将查询后的结果写入到了HBase的表中
我们根据显示的信息，去HBase中查询
可以发现虽然内容被加密了，但是能证明有数据
说明初次体验Kylin体验还是不错的~
总结
本篇博客用一个入门案例为大家演示了Kylin的基本操作，关于Kylin的进阶操作会在后续的博文中为大家揭晓，敬请期待!
如果以上过程中出现了任何的纰漏错误，烦请大佬们指正?
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