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1.6、将cube data转成HFile格式并导入HBase
一、Cube构建流程
1.1、创建中间表
1.2、将中间表的数据均匀分配到不同的文件
因为后面的程序是从中间表读取并运行mr程序的，如果你的中间表数据不均匀会造成后续的mr程序数据倾斜，降低效率。所以非常有必要将数据均匀分配。
我们来看看kylin到底是怎么均匀分配的。首先它会计算表中总共有多少行数据（total input rows），然后它默认每个文件1000000行数据（一百万行数据差不多不会超过hdfs一个块大小，也就是128M），然后计算有多少个文件（多少个reduce），total input rows/1000000。我们这里只有1个文件。然后设定reduce任务的个数，用distribute by重新将这些数据分配到不同的文件中。
1.3、创建维度字典表
比如job，可能有很多值，去重后，每个值按照0到N，一一映射保存到各个维度表中，这样做便于以后查询效率高，下面你就能感受到这种设计的巧妙之处了。
1.4、多维度构建cube（重要）
- *代表无数据，也就是全体的意思。
- 从一维到多维构建所有的情况，总共有2^n-1种情况，n表示维度。
1.5、Hbase K-V映射
按照步骤3，4一一构建映射。rowkey是由维度id+维度值组成的。比如第一行 java，2019-10-01，partA，10000这条数据，每一维都有数据，所以每一维都记1，就是111，然后对照步骤3，维度值是000，结果就是111000。再举个例子，比如第二行，c++ ，2019-05-01， * ， 30000。只有前面两维有数据，所以是110，对照步骤3，维度值就是11，结果就是11011(注意，维度值是0就省略掉)。最终步骤4构建如下所示。（为了方便大家看，rowkey中写了‘+’，其实是没有‘+’）现在看看，数据全部都是数字存储，是不是简便了很多了。等会查询的时候你也会发现查询的效率也很高。
RowKey value
111+000 10000
110+11 30000
100+2 200000
001+1 70000
1.6、将cube data转成HFile格式并导入HBase
步骤5的结果实际上是以sequence格式保存在hive中，现在将hive中结果导入HBase中。
二、Cube构建算法
2.1、逐层构建算法（layer）
我们知道，一个N维的Cube，是由1个N维子立方体、N个(N-1)维子立方体、N*(N-1)/2个(N-2)维子立方体、......、N个1维子立方体和1个0维子立方体构成，总共有2^N个子立方体组成，在逐层算法中，按维度数逐层减少来计算，每个层级的计算（除了第一层，它是从原始数据聚合而来），是基于它上一层级的结果来计算的。比如，[Group by A, B]的结果，可以基于[Group by A, B, C]的结果，通过去掉C后聚合得来的；这样可以减少重复计算；当 0维度Cuboid计算出来的时候，整个Cube的计算也就完成了。
每一轮的计算都是一个MapReduce任务，且串行执行；一个N维的Cube，至少需要N次MapReduce Job。
算法优点：
1）此算法充分利用了MapReduce的优点，处理了中间复杂的排序和shuffle工作，故而算法代码清晰简单，易于维护；
2）受益于Hadoop的日趋成熟，此算法非常稳定，即便是集群资源紧张时，也能保证最终能够完成。
算法缺点：
1）当Cube有比较多维度的时候，所需要的MapReduce任务也相应增加；由于Hadoop的任务调度需要耗费额外资源，特别是集群较庞大的时候，反复递交任务造成的额外开销会相当可观；
2）由于Mapper逻辑中并未进行聚合操作，所以每轮MR的shuffle工作量都很大，导致效率低下。
3）对HDFS的读写操作较多：由于每一层计算的输出会用做下一层计算的输入，这些Key-Value需要写到HDFS上；当所有计算都完成后，Kylin还需要额外的一轮任务将这些文件转成HBase的HFile格式，以导入到HBase中去；
总体而言，该算法的效率较低，尤其是当Cube维度数较大的时候。
2.2、快速构建算法（inmem）
也被称作“逐段”(By Segment) 或“逐块”(By Split) 算法，从1.5.x开始引入该算法，该算法的主要思想是，每个Mapper将其所分配到的数据块，计算成一个完整的小Cube 段（包含所有Cuboid）。每个Mapper将计算完的Cube段输出给Reducer做合并，生成大Cube，也就是最终结果。如图所示解释了此流程。
与旧算法相比，快速算法主要有两点不同：
1） Mapper会利用内存做预聚合，算出所有组合；Mapper输出的每个Key都是不同的，这样会减少输出到Hadoop MapReduce的数据量，Combiner也不再需要；
2）一轮MapReduce便会完成所有层次的计算，减少Hadoop任务的调配。
