2.2 在Hive中准备数据
2.1节介绍了Kylin中的常见概念。本节将介绍准备Hive数据的一些注意事项。需要被分析的数据必须先保存为Hive表的形式，然后Kylin才能从Hive中导入数据，创建Cube。
Apache Hive是一个基于Hadoop的数据仓库工具，最初由Facebook开发并贡献到Apache软件基金会。Hive可以将结构化的数据文件映射为数据库表，并可以将SQL语句转换为MapReduce或Tez任务进行运行，从而让用户以类SQL（HiveQL，也称HQL）的方式管理和查询Hadoop上的海量数据。
此外，Hive还提供了多种方式（如命令行、API和Web服务等）可供第三方方便地获取和使用元数据并进行查询。今天，Hive已经成为Hadoop数据仓库的首选，是Hadoop上不可或缺的一个重要组件，很多项目都已兼容或集成了Hive。基于此情况，Kylin选择Hive作为原始数据的主要来源。
在Hive中准备待分析的数据是使用Kylin的前提；将数据导入到Hive表中的方法有很多，用户管理数据的技术和工具也各式各样，因此具体步骤不在本书的讨论范围之内。如有需要可以参考Hive的使用文档。这里将着重阐述需要注意的几个事项。
2.2.1 星形模型
数据挖掘有几种常见的多维数据模型，如星形模型（Star Schema）、雪花模型（Snowf?lake Schema）、事实星座模型（Fact Constellation）等。
星形模型中有一张事实表，以及零个或多个维度表；事实表与维度表通过主键外键相关联，维度表之间没有关联，就像很多星星围绕在一个恒星周围，故取名为星形模型。
如果将星形模型中某些维度的表再做规范，抽取成更细的维度表，然后让维度表之间也进行关联，那么这种模型称为雪花模型。
星座模型是更复杂的模型，其中包含了多个事实表，而维度表是公用的，可以共享。
不过，Kylin只支持星形模型的数据集，这是基于以下考虑。
星形模型是最简单，也是最常用的模型。
由于星形模型只有一张大表，因此它相比于其他模型更适合于大数据处理。
其他模型可以通过一定的转换，变为星形模型。
2.2.2 维度表的设计
除了数据模型以外，Kylin还对维度表有一定的要求，具体要求如下。
1）要具有数据一致性，主键值必须是唯一的；Kylin会进行检查，如果有两行的主键值相同则会报错。
2）维度表越小越好，因为Kylin会将维度表加载到内存*查询；过大的表不适合作为维度表，默认的阈值是300MB。
3）改变频率低，Kylin会在每次构建中试图重用维度表的快照，如果维度表经常改变的话，重用就会失效，这就会导致要经常对维度表创建快照。
4）维度表最好不要是Hive视图（View），虽然在Kylin 1.5.3中加入了对维度表是视图这种情况的支持，但每次都需要将视图进行物化，从而导致额外的时间开销。
2.2.3 Hive表分区
Hive表支持多分区（Partition）。简单地说，一个分区就是一个文件目录，存储了特定的数据文件。当有新的数据生成的时候，可以将数据加载到指定的分区，读取数据的时候也可以指定分区。对于SQL查询，如果查询中指定了分区列的属性条件，则Hive会智能地选择特定分区（也就是目录），从而避免全量数据的扫描，减少读写操作对集群的压力。
下面列举的一组SQL演示了如何使用分区：
Hive> create table invites (id int, name string) partitioned by (ds string) row format delimited fields terminated by 't' stored as textfile;?
Hive> load data local inpath '/user/hadoop/data.txt' overwrite into table invites partition (ds='2016-08-16');?
Hive> select * from invites where ds ='2016-08-16';
Kylin支持增量的Cube构建，通常是按时间属性来增量地从Hive表中抽取数据。如果Hive表正好是按此时间属性做分区的话，那么就可以利用到Hive分区的好处，每次在Hive构建的时候都可以直接跳过不相干日期的数据，节省Cube构建的时间。这样的列在Kylin里也称为分割时间列（Partition Time Column），通常它应该也是Hive表的分区列。
2.2.4 了解维度的基数
维度的基数（Cardinality）指的是该维度在数据集中出现的不同值的个数；例如“国家”是一个维度，如果有200个不同的值，那么此维度的基数就是200。通常一个维度的基数会从几十到几万个不等，个别维度如“用户ID”的基数会超过百万甚至千万。基数超过一百万的维度通常被称为超高基数维度（Ultra High Cardinality，UHC），需要引起设计者的注意。
Cube中所有维度的基数都可以体现出Cube的复杂度，如果一个Cube中有好几个超高基数维度，那么这个Cube膨胀的概率就会很高。在创建Cube前需要对所有维度的基数做一个了解，这样就可以帮助设计合理的Cube。计算基数有多种途径，最简单的方法就是让Hive执行一个count distinct的SQL查询；Kylin也提供了计算基数的方法，在2.3.1节中会进行介绍。
2.2.5 Sample Data
如果需要一些简单数据来快速体验Apache Kylin，也可以使用Apache Kylin自带的Sample Data。运行“${KYLIN_HOME}/bin/sample.sh”来导入Sample Data，然后就能按照下面的流程继续创建模型和Cube。
具体请执行下面命令，将Sample Data导入Hive数据库。
cd ${KYLIN_HOME}
bin/sample.sh
Sample Data测试的样例数据集总共仅1MB左右，共计3张表，其中事实表有10000条数据。因为数据规模较小，有利于在虚拟机中进行快速实践和操作。数据集是一个规范的星形模型结构，它总共包含了3个数据表：
KYLIN_SALES是事实表，保存了销售订单的明细信息。各列分别保存着卖家、商品分类、订单金额、商品数量等信息，每一行对应着一笔交易订单。
KYLIN_CATEGORY_GROUPINGS是维表，保存了商品分类的详细介绍，例如商品分类名称等。
KYLIN_CAL_DT也是维表，保存了时间的扩展信息。如单个日期所在的年始、月始、周始、年份、月份等。
这3张表一起构成了整个星形模型。