前言
Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，最初由eBay开发贡献至开源社区。它提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持大规模数据，能够处理TB乃至PB级别的分析任务，能够在亚秒级查询巨大的Hive表，并支持高并发。
Kylin的理论基础：空间换时间。
Kylin从数据仓库中最常用的Hive中读取源数据，使用 MapReduce作为Cube构建的引擎，并把预计算结果保存在HBase中，对外暴露Rest API/JDBC/ODBC的查询接口。
部署Kylin
(一)下载安装
写这篇博客时，最新版为2.0.0 beta版,最新的正式版为1.6.0,所以我使用的1.6.0。
可以直接下载源码包编译安装，也可以根据自己的hadoop环境版本下载对应的二进制安装包。
我使用的是HDP2.4.2，Hbase版本是1.1.2。直接下载的是二进制包安装。
$ cd /opt
$ wget
$ tar xf apache-kylin-1.6.0-hbase1.x-bin.tar.gz
$ vim /etc/profile
export KYLIN_HOME=/opt/apache-kylin-1.6.0-hbase1.x-bin
$ source /etc/profile
（二）环境检查
$cd /opt/apache-kylin-1.6.0-hbase1.x-bin
$./bin/check-env.sh
KYLIN_HOME is set to /opt/apache-kylin-1.6.0-hbase1.x-binmkdir: Permission denied: user=root, access=WRITE, inode="/kylin":hdfs:hdfs:drwxr-xr-xfailed to create /kylin, Please make sure the user has right to access /kylin
#提示使用hdfs用户
#check-env.sh脚本执行的是检查本地hive，hbase，hadoop等环境情况。
#并会在hdfs中创建一个kylin的工作目录。
$ su hdfs
$ ./bin/check-env.sh
KYLIN_HOME is set to /opt/apache-kylin-1.6.0-hbase1.x-bin
$ hadoop fs -ls / #多了一个/kylin的目录drwxr-xr-x - hdfs hdfs 0 2017-01-19 10:08 /kylin
（三）启动
$ chown hdfs.hadoop /opt/apache-kylin-1.6.0-hbase1.x-bin
$ ./bin/kylin.sh start
A new Kylin instance is started by hdfs, stop it using "kylin.sh stop"Please visit
You can check the log at /opt/apache-kylin-1.6.0-hbase1.x-bin/logs/kylin.log
（四）进入页面
:7070/kylin
user：ADMIN passwd：KYLIN
使用Kylin
(一)添加新的项目
给项目起一个名字，添加项目描述。
给项目添加数据源（加载hive数据表）
在数据源的页面，可以手动填写hive表名
成功加载了resource表的数据
这时就可以看到对应表的字段属性。
（二）创建model（模型）
新建model
编辑model名字和描述
选择数据表
接下来选择维度和度量，这是构建预计算模型cube中最为重要的两个属性。
度量： 度量是具体考察的聚合数量值，例如：销售数量、销售金额、人均购买量。计算机一点描述就是在SQL中就是聚合函数。
例如：select cate,count(1),sum(num) from fact_table where date>’20161112’ group by cate;
count(1)、sum(num)是度量
维度： 维度是观察数据的角度。例如：销售日期、销售地点。计算机一点的描述就是在SQL中就是where、group by里的字段
例如：select cate,count(1),sum(num) from fact_table where date>’20161112’ group by cate;
date、cate是维度
选择要分析的维度字段
选择要分析的度量字段
设置表中的时间字段
（三）创建cube（立方体）
Cube构建需要依赖前面创建的model。选择model，设置cube名。
从上面model设置的维度字段中选择你需要分析的字段。
选择度量。
第一个_COUNT_是默认要计算的。
第二个COUNT_DISTINCT，可以去重计算得到有多少个IP地址，即通常的UV。
（COUNT_DISTINCT计算时是有精确度选择的，计算越精准需要的时间就越长）
第三个TOP_N，是用来计算排名的。
第四个MAX，是用来计算最大值的
还有其他的MIN，SUM等各种计算表达式。
后面的几个基本上就没有什么要设置的了，直接Next了，最后保存cube就好了。
（四）构建cube
创建好cube之后，我们只是得到了一个计算模型。需要将数据按照我们设定的模型去计算，才能得到相应的结果。
下面开始构建cube，在Action中选择Build
选择要构建的时间范围（如果数据是持续写入hive表，那么可以使用cube持续构建）
进入Monitor中查看正在构建的Cube，和历史构建的cube
（五）查询
cube构建成功后，数据就已经计算过，并将计算结果存储到了Hbase。那么这时候我们可以使用SQL在kylin中进行查询。
比较一下在kylin中查询和直接在hive中查询的速度。
执行一个group by order by的查询。