数据维度相关知识--kylin
kylin理论基础：
空间换时间，使用预计算（相比实时计算），对业务所需的维度组合和度量进行预聚合，提前把可能是查询都预先计算好，当查询到达时直接访问预计算聚合结果，反馈用户查询结果，省去对大数据的扫描和运算，而不是再去计算。
kylin实现原理：
kylin从数据仓库中最常用的Hive中读取源数据，使用MapReduce/spark作为cube构建的引擎，并把预计算的结果保存再Hbase中，对外暴露Rest API/JDBC/ODBC等查询接口。
kylin的预聚合思想实现数据多维度下钻，将维度分为多层，下层统计可以依赖上层结果，如下图：
第一层：最细粒度数据有ABC三个维度
第二层：根据第一层ABC维度表可聚合出AB AC BC 二维度数据
第三层：根据第二层二维数据可统计出A B C 数据
当数据有n维度时，最多需要2^n个cube集合