2.4 构建Cube
本节将快速介绍构建Cube相关的操作说明和设置，因受到篇幅的限制，许多具体内容无法深入展开，读者可以从后续的第3章和第4章中获得更详细的介绍。
新创建的Cube只有定义，而没有计算的数据，它的状态是“DISABLED”，是不会被查询引擎挑中的。要想让Cube有数据，还需要对它进行构建。Cube的构建方式通常有两种：全量构建和增量构建；两者的构建步骤是完全一样的，区别只在于构建时读取的数据源是全集还是子集。
Cube的构建包含如下步骤，由任务引擎来调度执行。
1）创建临时的Hive平表（从Hive读取数据）。
2）计算各维度的不同值，并收集各Cuboid的统计数据。
3）创建并保存字典。
4）保存Cuboid统计信息。
5）创建HTable。
6）计算Cube（一轮或若干轮MapReduce）。
7）将Cube的计算结果转成HFile。
8）加载HFile到HBase。
9）更新Cube元数据。
10）垃圾回收。
以上步骤中，前5步是为计算Cube而做的准备工作，例如遍历维度值来创建字典，对数据做统计和估算以创建HTable等；第6）步是真正的Cube计算，取决于所使用的Cube算法，它可能是一轮MapReduce任务，也可能是N（在没有优化的情况下，N可以被视作是维度数）轮迭代的MapReduce。由于Cube运算的中间结果是以SequenceFile的格式存储在HDFS上的，所以为了导入到HBase中，还需要第7）步将这些结果转换成HFile（HBase文件存储格式）。第8）步通过使用HBase BulkLoad工具，将HFile导入进HBase集群，这一步完成之后，HTable就可以查询到数据了。第9）步更新Cube的数据，将此次构建的Segment的状态从“NEW”更新为“READY”，表示已经可供查询了。最后一步，清理构建过程中生成的临时文件等垃圾，释放集群资源。
Monitor页面会显示当前项目下近期的构建任务。图2-19显示了一个正在运行的Cube构建的任务，当前进度为46%多。
图2-19 任务列表
单击任务右边的“”按钮，展开可以得到任务每一步的详细信息，如图2-20所示。
如果任务中的某一步是执行Hadoop任务的话，那么会显示Hadoop任务的链接，单击即可跳转到对应的Hadoop任务监测页面，如图2-21所示。
如果任务执行中的某一步出现报错，那么任务引擎会将任务状态置为“ERROR”并停止后续的执行，等待用户排错。在错误排除之后，用户可以单击“Resume”从上次失败的地方恢复执行。或者如果需要修改Cube或重新开始构建，那么用户需要单击“Discard”来丢弃此次构建。
接下来将介绍几种不同的构建方式。
图2-21 MapReduce任务监测页面
2.4.1 全量构建和增量构建
1.?全量构建
对数据模型中没有指定分割时间列信息的Cube，Kylin会采用全量构建，即每次从Hive中读取全部的数据来开始构建。通常它适用于以下两种情形。
事实表的数据不是按时间增长的。
事实表的数据比较小或更新频率很低，全量构建不会造成太大的开销。
2.?增量构建
增量构建的时候，Kylin每次都会从Hive中读取一个时间范围内的数据，然后进行计算，并以一个Segment的形式进行保存。下次再构建的时候，会自动以上次结束的时间为起点时间，再选择新的终止时间进行构建。经过多次构建，Cube中将会有多个Segment依次按时间顺序进行排列，如Seg-1, Seg-2，…，Seg-N。查询的时候，Kylin会查询一个或多个Segment然后再做聚合计算，以便返回正确的结果给请求者。
使用增量构建的好处是，每次只需要对新增数据进行计算，从而避免了对历史数据进行重复计算。对于数据量很大的Cube，使用增量构建是非常有必要的。
图2-22是构建一个Segment的Cube时的输入框，需要用户选择时间范围。
图2-22 提交增量构建
在从Hive读取源数据的时候，Kylin会带上此时间条件，如图2-23所示。
图2-23 增量构建的SQL
增量构建抽取数据的范围，采用了前包后闭的原则，即包含了开始时间，但不包含结束时间，从而保证上一个Segment的结束时间与下一个Segment的起始时间相同，但数据不会重复。
下一次构建的时候，起始时间必须是上一次的结束时间。如果使用Kylin的Web GUI触发，那么起始时间会被自动填写，用户只需要选择结束时间。如果使用Rest API触发，用户则需要确保时间范围不会与已有的Segment有重合。
2.4.2 历史数据刷新
Cube构建完成以后，如果某些历史数据发生了改动，那么需要针对相应的Segment进行重新计算，这种构建称为刷新。刷新通常只针对增量构建的Cube而言，因为全量构建的Cube只要重新全部构建就可以得到更新；而增量更新的Cube因为有多个Segment，因此需要先选择要刷新的Segment，然后再进行刷新。
图2-24是提交刷新的请求页面，用户需要在下拉列表中选择一个时间区间。
图2-24 刷新已有的Segment
提交以后，生成的构建任务与最初的构建任务完全一样。
在刷新的同时，Cube仍然可以被查询，只不过返回的是陈旧数据。当Segment刷新完毕时，新的Segment会立即生效，查询开始返回最新的数据。老Segment则成为垃圾，等待回收。
2.4.3 合并
随着时间的迁移，Cube中可能会存在较多数量的Segment，使得查询性能下降，并且会给HBase集群管理带来压力。对此，需要适时地将一些Segment进行合并，将若干个小Segment合并成较大的Segment。
合并的好处具体如下。
合并相同的Key，从而减少Cube的存储空间。
由于Segment减少了，因此可以减少查询时的二次聚合，提高了查询性能。
HTable的数量得以减少，更便于集群的管理。
下面来看看合并的操作步骤，图2-25中的Cube有两个Segment。
现在触发一个合并，单击Actions →Merge；选择要合并的起始Segment和结束Segment，生成一个合并的任务，如图2-26所示。
图2-26 提交合并任务
合并的时候，Kylin将直接以当初各个Segment构建时生成的Cuboid文件作为输入内容，而不需要从Hive加载原始数据。后续的步骤跟构建时基本一致。直到新的HTable加载完成后，Kylin才会卸载旧的HTable，从而确保在整个合并过程中，Cube都是可以查询的。
合并完成之后，此Cube的Segment减少为1个，如图2-27所示。
相关资源：敏捷开发V1.0.pptx