CDH+Kylin 三部曲之三：Kylin 官方 demo

1. SSH 登录 CDH 服务器

2. 切换到 hdfs 账号：su - hdfs

3. 执行导入命令：${KYLIN_HOME}/bin/sample.sh

4. 导入成功，控制台输出如下：

[](()检查数据

1. 检查数据，执行 beeline 进入会话模式(hive 官方推荐用 beeline 取代 Hive CLI)：

2. 在 beeline 会话模式输入链接 URL：!connect jdbc:hive2://localhost:10000，按照提示输入账号 hdfs，密码直接回车：

3. 用命令 show tables 查看当前的 hive 表，已建好：


4. 查出订单的最早和最晚时间，后面构建 Cube 的时候会用到，执行 SQL：select min(PART_DT), max(PART_DT) from kylin_sales; ，可见最早 2012-01-01，最晚 2014-01-01，整个查询耗时 18.87 秒：


[](()构建 Cube：

数据准备完成，可以构建 Kylin Cube 了：

1. 登录 Kylin 网页：http://192.168.50.134:7070/kylin

2. 加载 Meta 数据，如下图：

3. 如下图红框所示，数据加载成功：

4. 在 Model 页面可以看到事实表和维度表，如下图的操作可以创建一个 MapReduce 任务，计算维度表 KYLIN_ACCOUNT 每个列的基数(Cardinality)：

5. 去 Yarn 页面(CDH 服务器的 8088 端口)，如下图，可见有个 MapReduce 类型的任务正在执行中：

6. 上述任务很快就能完成(10 多秒)，此时刷新 Kylin 页面，可见 KYLIN_ACCOUNT 表的 Cardinality 数据已经计算完成了（hive 查询得到 ACCOUNT_ID 数量是 10000，但下图的 Cardinality 值为 10420，Kylin 对 Cardinality 的计算采用的是 HyperLogLog 的近似算法，与精确值有误差，其他四个字段的 Cardinality 与 Hive 查询结果一致）：

7. 接下来开始构建 Cube：

8. 日期范围，刚才 Hive 查询结果是 2012-01-01 到 2014-01-01，注意截止日期要超过 2014-01-01：

9. 在 Monitor 页面可见进度：

10. 去 Yarn 页面(CDH 服务器的 8088 端口)，可以看到对应的任务和资源使用情况：

最后

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