1 新建项目
- 由顶部菜单栏进入 Model 页面，然后点击 Manage Projects。
2 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，点击 Load Table 按钮。
- 【可选】如果你想要浏览 hive 数据库来选择表，点击
Load Table From Tree 按钮。
- 【可选】展开数据库节点，点击选择要加载的表，然后点击
Sync 按钮。
- 成功的消息将会弹出，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。
3 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。
- 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。
- 【可选】点击
Add Lookup Table 按钮添加一个 lookup 表。选择表名和关联类型（内连接或左连接）
- 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”。
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。
- 点击 “Next” 到达 “Measures” 页面，选择作为 measure 的列，其只能从事实表中选择。
- 点击 “Next” 到达 “Settings” 页面，如果事实表中的数据每日增长，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。
- 【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。
- 【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。
- 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。
4 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。
步骤1. Cube 信息
- 选择 data model，输入 cube 名字；点击
Next 进行下一步。
cube 名字可以使用字母，数字和下划线（空格不允许）。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。
步骤2. 维度
- 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 derived 维度，derived 维度不会计算入 cube，将由事实表的外键推算出。阅读更多【如何优化 cube】（/docs15/howto/howto_optimize_cubes.html）。
- 选择所有维度后点击 “Next”。
步骤3. 度量
- 点击
+Measure 按钮添加一个新的度量。
- 根据它的表达式共有7种不同类型的度量：
SUM、MAX、MIN、COUNT、COUNT_DISTINCT TOP_N 和 PERCENTILE。请合理选择 COUNT_DISTINCT 和 TOP_N 返回类型，它与 cube 的大小相关。
这个度量有两个实现：
1）近似实现 HyperLogLog，选择可接受的错误率，低错误率需要更多存储；
2）精确实现 bitmap（具体实现请看 Global Dictionary on Kylin 4）
注意：distinct 是一种非常重的数据类型，和其他度量相比构建和查询会更慢。
TopN 度量在每个维度结合时预计算，它比未预计算的在查询时间上性能更好；需要两个参数：一是被用来作为 Top 记录的度量列，Kylin 将计算它的 SUM 值并做倒序排列；二是 literal ID，代表最 Top 的记录，例如 seller_id；
合理的选择返回类型，将决定多少 top 记录被监察：top 10, top 100, top 500, top 1000, top 5000 or top 10000。
注意：如果您想要使用 TOP_N，您需要为 “ORDER | SUM by Column” 添加一个 SUM 度量。例如，如果您创建了一个根据价格的总和选出 top100 的卖家的度量，那么也应该创建一个 SUM(price) 度量。
Percentile 代表了百分比。值越大，错误就越少。100为最合适的值。
步骤4. 更新设置
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。
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。
步骤5. 高级设置
Aggregation Groups: 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。
Mandatory Dimensions: 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。
Hierarchy Dimensions: 层级维度，例如 “国家” -> “省” -> “市” 是一个层级；不符合此层级关系的 cuboid 可以被跳过计算，例如 [“省”], [“市”]. 定义层级维度时，将父级别维度放在子维度的左边。
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。
Rowkeys: 是由维度编码值组成。
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。
此外，你还可以在这里指定使用某一列作为 shardBy 列，kylin4.0 会根据 shardBy 列对存储文件进行分片，分片能够使查询引擎跳过不必要的文件，提高查询性能，最好选择高基列并且会在多个 cuboid 中出现的列作为 shardBy 列。
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。Spark构建。
步骤6. 重写配置
Kylin 允许在 Cube 级别覆盖部分 kylin.properties 中的配置，你可以在这里定义覆盖的属性。如果你没有要配置的，点击 Next 按钮。
步骤7. 概览 & 保存
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。
至此，cube就创建好了。
