kylin cube 增量和全量

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全量构建与增量构建

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。

 

增量构建

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

 

增量构建引发的问题

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。

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。

Cube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：

1）合并相同的Key，从而减少Cube的存储空间。

2）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。

3）HTable的数量得以减少，更便于集群的管理。

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