使用Saiku + Kylin构建多维分析OLAP平台

有关Kylin的介绍和使用，请参阅上一篇文章

《分布式大数据多维分析（OLAP）引擎Apache Kylin的安装配置和使用示例》

Kylin提供了一个外部SQL查询接口. 基于Kylin，它构建了OLAP多维分析系统. 第一个解决方案是开发为业务量身定制的前端接口. 用户在界面上的选择和操作将转换为SQL并提交给Kylin. 查询. 另一个解决方案是将Kylin与BI工具集成在一起，并使用BI工具对Kylin中的多维数据集执行查询分析. Kylin本身可以很好地集成BI工具Tableau. 我自己下载了Tableau的试用版，效果确实很好. 官方文档还提供了详细的教程:

不幸的是，Tableau是商业软件，需要付费.

本文介绍了另一个开源和免费的BI工具-Saiku.

Saiku是一个轻量级的OLAP分析引擎. 用户可以使用OLAP和内存引擎在一个非常友好的界面中向下钻取，筛选，排序，排序和生成图表. Saiku使用Mondrian完成界面吗？ MDX？ SQL

转换，最后将SQL提交给Kylin以通过JDBC执行.

Github已经提供了已编译的jar包供下载:

按照说明进行操作，Saiku + Kylin的集成部署非常简单.

在浏览器中输入Saiku的网址:: 8080 /

用户名和密码为: admin / admin

<?xml version="1.0"?>
<Schema name="ad_schema">  
<Cube name="lxw1234_ad_cube2">  
    <!-- 事实表(fact table) -->  
    <Table name="AD_REPORT" />  
    <Dimension name="地域">  
        <Hierarchy hasAll="false">  
            <Table name="AD_REPORT"></Table>  
            <Level name="省份" column="PROVINCE" table="AD_REPORT"></Level>
            <Level name="城市" column="CITY" table="AD_REPORT"/>
        </Hierarchy> 
    </Dimension>  
  
    <Measure name="曝光数" column="IMP_PV" aggregator="sum" datatype="Integer" />
    <Measure name="唯一曝光数" column="COOKIEID_IMP" aggregator="distinct-count" datatype="Integer" />
    <Measure name="点击数" column="CLK_PV" aggregator="sum" datatype="Integer" />
    <Measure name="唯一点击数" column="COOKIEID_CLK" aggregator="distinct-count" datatype="Integer" />
</Cube>  
</Schema>

进入Saiku管理控制台olap数据源，单击“添加架构”，然后上传架构文件.

然后单击“添加数据源”以添加数据源:

返回Saiku主页，单击“创建新查询”以创建查询:

在多维数据下拉菜单中，选择在Schema文件中定义的多维数据集以自动获取指标和维度，双击指标和维度，查询和显示将在该区域中自动执行在右边.

Saiku还支持向上，向下，过滤和排序操作.

在试用期内，发现了两个严重的问题，这些问题使Saiku和Kylin的融合甚至无法继续进行:

1. 事实表和维表的联接方法:

在Mondrian中olap数据源，内部表（内部联接）用于将事实表与维表相关联. 在Kylin中，我的多维数据集是由事实表和维度表的左连接生成的，因此不受支持. 内部联接查询. 除非在我的示例中，除非将左右维度名称放置在事实表中，而不与维度表相关联，否则就没有问题.

2. 计数不同的问题:

Mondrian的“ Count Distinct”索引将转换为“ SELECT COUNT（*）FROM（SELECT DISTINCT…）”的形式. 该查询SQL已提交给Kylin，不受支持. 因此，不可能查询和分析Count Distinct类型的索引.

为了更好地使用Saiku + Kylin，似乎需要研究和解决这两个问题.

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