Cube是一种典型的多维数据分析技术，一个Cube可以有多个事实表，多个维表构成。如果您还不了解这些概念，建议您搜索下数据仓库、OLAP、Cube、星型模型、事实表、维度表等等。比如一个简单例子，分析网站流量的Cube，包含一个事实表和四个维度表：
事实表可能有以下字段：
天、来源ID、浏览器ID、操作系统ID、PV、PageNumber等等；
其中，小时、来源ID、浏览器ID、操作系统ID 为维度；
PV、PageNumber为指标；
一般事实表中的维度都采用外键ID的形式，一来可以节省存储，也可以很好的适用于其他分析工具；
维度表包括：
时间维表：年、月、日，其中天为最细粒度，也为该表主键；
访问来源维表：来源ID、来源名称；
浏览器维表：浏览器ID、浏览器名称、etc.
操作系统维表：操作系统ID、操作系统名称、etc.
事实表中的维度，分别与这四张维度表，通过主外键的方式关联。
Kylin中的Cube亦是这种模型。
创建Cube
之前的文章《分布式大数据多维分析（OLAP）引擎Apache Kylin安装配置及使用示例》介绍过在Kylin中定义数据模型和Cube。
Build Cube
定义好Cube之后，Apache Kylin通过MapReduce，将存储在Hive中的事实表和维度表，转换成Cube，存储在HBase中，以实现快速分析查询，整个过程如下图所示：
STEP1. 根据Cube定义的事实表和维度，在Hive中生成一张中间表；
Create Intermediate Flat Hive Table；
STEP2. 使用MapReduce，从事实表中抽取维度的Distinct值，并以字典树的方式压缩编码，同时也对所有维度表进行压缩编码，生成维度字典；
Extract Fact Table Distinct Columns
Build Dimension Dictionary
STEP3. 计算和统计所有的维度组合，并保存，其中，每一种维度组合，称为一个Cuboid，后面会详细介绍。
Save Cuboid Statistics
STEP4. 创建HBase Table；
Create HTable
STEP5. 利用step1中间表的数据，使用MapReduce，生成每一种维度组合（Cuboid）的数据；
Build Base Cuboid Data；
Build N-Dimension Cuboid Data : 7-Dimension；
Build N-Dimension Cuboid Data : 6-Dimension；
。。。。。。
Build N-Dimension Cuboid Data : 2-Dimension；
Build Cube；
STEP6. 将Cuboid数据转换成HFile，并导入到HBase Table中：
Convert Cuboid Data to HFile；
Load HFile to HBase Table；
STEP7. 更新Cube信息，清理中间表：
Update Cube Info；
Garbage Collection；
整个Build过程结束。
关于维度组合Cuboid
Kylin中Cube的Build过程，其实是将所有的维度组合事先计算，存储于HBase中，以空间换时间，HTable对应的RowKey，就是各种维度组合，指标存在Column中，这样，将不同维度组合查询SQL，转换成基于RowKey的范围扫描，然后对指标进行汇总计算。
理论上来说，一个N维的Cube，便有2的N次方种维度组合，参考网上的一个例子，一个Cube包含time, item, location, supplier四个维度，那么组合（Cuboid）便有16种：
一个Cube中，当维度数量N超过一定数量后，空间以及计算消耗将会非常大，Kylin在定义Cube时候，可以将维度拆分成多个聚合组(Aggregation Groups)，只在组内计算Cube，聚合组内查询效率高，跨组查询效率较差，所以需要根据业务场景，将常用的维度组合定义到一个聚合组中，提高查询性能，这也是Kylin中查询性能优化的一个重要方面。
后续将继续学习Kylin的原理及优化。
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