深入讲解Apache Kylin优化之—Cube的高级设置
欢迎大家观看本篇文章，今天跟大家一起探讨Apache Kylin优化之—Cube的高级设置，有需要的小伙伴，可以参考一下。对这方面有深入研究的大神，可以交流一下。文章有些细节内容，还望大家认真阅读哦！
随着维度数目的增加，Cuboid 的数量会爆炸式地增长。为了缓解 Cube 的构建压力，Apache Kylin 引入了一系列的高级设置，帮助用户筛选出真正需要的 Cuboid。这些高级设置包括聚合组(Aggregation Group)、联合维度(Joint Dimension)、层级维度(Hierachy Dimension)和必要维度(Mandatory Dimension)等。”
众所周知，Apache Kylin 的主要工作就是为源数据构建 N 个维度的 Cube，实现聚合的预计算。理论上而言，构建 N 个维度的 Cube 会生成 2N 个 Cuboid， 如图 1 所示，构建一个 4 个维度(A，B，C, D)的 Cube，需要生成 16 个Cuboid。
(图1)
随着维度数目的增加 Cuboid 的数量会爆炸式地增长，不仅占用大量的存储空间还会延长 Cube 的构建时间。为了缓解 Cube 的构建压力，减少生成的 Cuboid 数目，Apache Kylin 引入了一系列的高级设置，帮助用户筛选出真正需要的 Cuboid。这些高级设置包括聚合组(Aggregation Group)、联合维度(Joint Dimension)、层级维度(Hierachy Dimension)和必要维度(Mandatory Dimension)等，本系列将深入讲解这些高级设置的含义及其适用的场景。
聚合组(Aggregation Group)
用户根据自己关注的维度组合，可以划分出自己关注的组合大类，这些大类在 Apache Kylin 里面被称为聚合组。例如图 1 中展示的 Cube，如果用户仅仅关注维度 AB 组合和维度 CD 组合，那么该 Cube 则可以被分化成两个聚合组，分别是聚合组 AB 和聚合组 CD。如图 2 所示，生成的 Cuboid 数目从 16 个缩减成了 8 个。
(图2)
用户关心的聚合组之间可能包含相同的维度，例如聚合组 ABC 和聚合组 BCD 都包含维度 B 和维度 C。这些聚合组之间会衍生出相同的 Cuboid，例如聚合组 ABC 会产生 Cuboid BC，聚合组 BCD 也会产生 Cuboid BC。这些 Cuboid不会被重复生成，一份 Cuboid 为这些聚合组所共有，如图 3 所示。
(图3)
有了聚合组用户就可以粗粒度地对 Cuboid 进行筛选，获取自己想要的维度组合。
聚合组应用实例
假设创建一个交易数据的 Cube，它包含了以下一些维度：顾客 ID buyer_id 交易日期 cal_dt、付款的方式 pay_type 和买家所在的城市 city。有时候，分析师需要通过分组聚合 city、cal_dt 和 pay_type 来获知不同消费方式在不同城市的应用情况;有时候，分析师需要通过聚合 city 、cal_dt 和 buyer_id，来查看顾客在不同城市的消费行为。在上述的实例中，推荐建立两个聚合组，包含的维度和方式如图 4 ：
(图4)
聚合组 1： [cal_dt, city, pay_type]
聚合组 2： [cal_dt, city, buyer_id]
在不考虑其他干扰因素的情况下，这样的聚合组将节省不必要的 3 个 Cuboid: [pay_type, buyer_id]、[city, pay_type, buyer_id] 和 [cal_dt, pay_type, buyer_id] 等，节省了存储资源和构建的执行时间。
Case 1:
SELECT cal_dt, city, pay_type, count(*) FROM table GROUP BY cal_dt, city, pay_type 则将从 Cuboid [cal_dt, city, pay_type] 中获取数据。
Case2:
SELECT cal_dt, city, buy_id, count(*) FROM table GROUP BY cal_dt, city, buyer_id 则将从 Cuboid [cal_dt, city, pay_type] 中获取数据。
Case3 如果有一条不常用的查询:
SELECT pay_type, buyer_id, count(*) FROM table GROUP BY pay_type, buyer_id 则没有现成的完全匹配的 Cuboid。
此时，Apache Kylin 会通过在线计算的方式，从现有的 Cuboid 中计算出最终结果。
联合维度(Joint Dimension)
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用户有时并不关心维度之间各种细节的组合方式，例如用户的查询语句中仅仅会出现 group by A, B, C，而不会出现 group by A, B 或者 group by C 等等这些细化的维度组合。这一类问题就是联合维度所解决的问题。例如将维度 A、B 和 C 定义为联合维度，Apache Kylin 就仅仅会构建 Cuboid ABC，而 Cuboid AB、BC、A 等等Cuboid 都不会被生成。最终的 Cube 结果如图5所示，Cuboid 数目从 16 减少到 4。
(图5)
联合维度应用实例
假设创建一个交易数据的Cube，它具有很多普通的维度，像是交易日期 cal_dt，交易的城市 city，顾客性别 sex_id 和支付类型 pay_type 等。分析师常用的分析方法为通过按照交易时间、交易地点和顾客性别来聚合，获取不同城市男女顾客间不同的消费偏好，例如同时聚合交易日期 cal_dt、交易的城市 city 和顾客性别 sex_id来分组。在上述的实例中，推荐在已有的聚合组中建立一组联合维度，包含的维度和组合方式如图6：
(图6)
聚合组：[cal_dt, city, sex_id，pay_type]
联合维度： [cal_dt, city, sex_id]
Case 1：
SELECT cal_dt, city, sex_id, count(*) FROM table GROUP BY cal_dt, city, sex_id 则它将从Cuboid [cal_dt, city, sex_id]中获取数据
Case2如果有一条不常用的查询：
SELECT cal_dt, city, count(*) FROM table GROUP BY cal_dt, city 则没有现成的完全匹配的 Cuboid，Apache Kylin 会通过在线计算的方式，从现有的 Cuboid 中计算出最终结果。
层级维度(Hierarchy Dimension)
用户选择的维度中常常会出现具有层级关系的维度。例如对于国家(country)、省份(province)和城市(city)这三个维度，从上而下来说国家/省份/城市之间分别是一对多的关系。也就是说，用户对于这三个维度的查询可以归类为以下三类:
group by country
group by country, province(等同于group by province)
group by country, province, city(等同于 group by country, city 或者group by city)
HierachyDimension，一系列具有层次关系的Dimension组成一个Hierachy，比如年、月、日组成了一个Hierachy，在Cube中，如果不设置Hierarchy，会有年、月、日、年月、年日、月日6个cuboid，但是设置了Hierarchy之后Cuboid增加了一个约束，希望低Level的Dimension一定要伴随高Level的Dimension一起出现。设置了HierachyDimension能使得需要计算的维度组合减少一半。
DerivedDimension,如果在某张维度表上有多个维度，那么可以将其设置为DerivedDimension，在Kylin内部会将其统一用维度表的主键来替换，以此来达到降低维度组合的数目，当然在一定程度上DerivedDimension会降低查询效率，在查询时，Kylin使用维度表主键进行聚合后，再通过主键和真正维度列的映射关系做一次转换，在Kylin内部再对结果集做一次聚合后返回给用户
AggregationGroup，这是一个将维度进行分组，以求达到降低维度组合数目的手段。不同分组的维度之间组成的Cuboid数量会大大降低，维度组合从2的（k+m+n）次幂至多能降低到2的k次幂加2的m次幂加2的n次幂。Group的优化措施与查询SQL紧密依赖，可以说是为了查询的定制优化。如果查询的维度是夸Group的，那么Kylin需要以较大的代价从N－Cuboid中聚合得到所需要的查询结果，这需要Cube构建人员在建模时仔细地斟酌。
数据压缩：
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ApacheKylin针对维度字典以及维度表快照采用了特殊的压缩算法，对于Hbase中的聚合计算数据利用了Hadoop的LZO或者是Snappy，从而保证存储在Hbase以及内存中的数据尽可能的小。其中维度字典以及维度表快照的压缩考虑到DataCube中会出现非常多的重复的维度成员值，最直接的处理方式就是利用数据字典的方式将维度值映射成ID，Kylin中采用了Trie树的方式对维度值进行编码
distinctcount聚合查询优化：
ApacheKylin采用了HypeLogLog的方式来计算DistinctCount。好处是速度快，缺点是结果是一个近似值，会有一定的误差。在非计费等通常的场景下DistinctCount的统计误差应用普遍可以接受。
以图7所示的 Cube 为例，假设维度 A 代表国家，维度 B 代表省份，维度 C 代表城市，那么ABC 三个维度可以被设置为层级维度，生成的Cube 如图7所示。
(图7)
例如，Cuboid [A,C,D]=Cuboid[A, B, C, D]，Cuboid[B, D]=Cuboid[A, B, D]，因而 Cuboid[A, C, D] 和 Cuboid[B, D] 就不必重复存储。
图8展示了 Kylin 按照前文的方法将冗余的Cuboid 剪枝从而形成图 2 的 Cube 结构，Cuboid 数目从 16 减小到 8。
(图8)
层级维度应用实例
假设一个交易数据的 Cube，它具有很多普通的维度，像是交易的城市 city，交易的省 province，交易的国家 country， 和支付类型 pay_type等。分析师可以通过按照交易城市、交易省份、交易国家和支付类型来聚合，获取不同层级的地理位置消费者的支付偏好。在上述的实例中，建议在已有的聚合组中建立一组层级维度(国家country/省province/城市city)，包含的维度和组合方式如图9：
(图9)
聚合组：[country, province, city，pay_type]
层级维度： [country, province, city]
Case 1 当分析师想从城市维度获取消费偏好时：
SELECT city, pay_type, count(*) FROM table GROUP BY city, pay_type 则它将从 Cuboid [country, province, city, pay_type] 中获取数据。
Case 2 当分析师想从省级维度获取消费偏好时：
SELECT province, pay_type, count(*) FROM table GROUP BY province, pay_type 则它将从Cuboid [country, province, pay_type] 中获取数据。
Case 3 当分析师想从国家维度获取消费偏好时：
SELECT country, pay_type, count(*) FROM table GROUP BY country, pay_type 则它将从Cuboid [country, pay_type] 中获取数据。
Case 4 如果分析师想获取不同粒度地理维度的聚合结果时：
无一例外都可以由图 3 中的 cuboid 提供数据 。
例如，SELECT country, city, count(*) FROM table GROUP BY country, city 则它将从 Cuboid [country, province, city] 中获取数据。
必要维度 (Mandatory Dimension)
用户有时会对某一个或几个维度特别感兴趣，所有的查询请求中都存在group by这个维度，那么这个维度就被称为必要维度，只有包含此维度的Cuboid会被生成(如图10)。
(图10)
以图 1中的Cube为例，假设维度A是必要维度，那么生成的Cube则如图11所示，维度数目从16变为9。
(图11)
必要维度应用实例
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假设一个交易数据的Cube，它具有很多普通的维度，像是交易时间order_dt，交易的地点location，交易的商品product和支付类型pay_type等。其中，交易时间就是一个被高频作为分组条件(group by)的维度。 如果将交易时间order_dt设置为必要维度，包含的维度和组合方式如图12：
系列总结
根据本系列的原理介绍，在Kylin的高级设置中，用户可以根据查询需求对Cube构建预计算的结果进行优化(剪枝)，从而减少占用的存储空间。 而优化得当的Cube可以在占用尽量少的存储空间的同时提供极强的查询性能。
结束语：以上就是今天所讲的内容还有小编的总结，如果各位小伙伴有什么建议可以提出来，我们共同进步。如果还想了解更多关于这方面的知识，随时可以登陆课课家教育平台浏览哟~
