在OLAP多维分析中，Count Distinct（去重计数）是一种非常常用的指标度量，比如一段时间内的UV、活跃用户数等等;
从1.5.3开始，Apache Kylin提供了两种Count Distinct计算方式，一种是近似的，一种是精确的，精确的Count Distinct指标在Build时候
会消耗更多的资源（内存和存储），Build的过程也比较慢；
近似Count Distinct
Apache Kylin使用HyperLogLog算法实现了近似Count Distinct,提供了错误率从9.75%到1.22%几种精度供选择；
算法计算后的Count Distinct指标，理论上，结果最大只有64KB，最低的错误率是1.22%；
这种实现方式用在需要快速计算、节省存储空间，并且能接受错误率的Count Distinct指标计算。
精准Count Distinct
从1.5.3版本开始，Kylin中实现了基于bitmap的精确Count Distinct计算方式。当数据类型为tiny int(byte)、small int(short)以及int，
会直接将数据值映射到bitmap中；当数据类型为long,string或者其他，则需要将数据值以字符串形式编码成dict(字典)，再将字典ID映射到bitmap;
指标计算后的结果，并不是计数后的值，而是包含了序列化值的bitmap.这样，才能确保在任意维度上的Count Distinct结果是正确的。
这种实现方式提供了精确的无错误的Count Distinct结果，但是需要更多的存储资源，如果数据中的不重复值超过百万，结果所占的存储应该会达到几百MB。
全局字典(Global Dictionary)
默认情况下，Kylin在每个Segment中，将数据值编码到一个字典中，同一个数据值，在不同Segment中编码后的ID值也是不同的，
因此在这跨两个Segment中进行Count Distinct计算时候，结果是不正确的；
在1.5.3版本中，Kylin引进了”Global Dictionary”，用来确保同一个数据值编码后的ID值始终是相同的，与此同时，字典的容量也进行了扩充，
一个字典的最大容量达到了20亿，之前默认的字典最大容量为500万。全局字典可以代替之前的默认字典。
当前版本1.5.3的UI中，没有提供定义全局字典的地方，需要手动修改Cube的json：
"dictionaries": [
{
"column": "SUCPAY_USERID",
"reuse": "USER_ID",
"builder": "org.apache.kylin.dict.GlobalDictionaryBuilder"
}
]
“column”是需要编码(进行Count Distinct计算)的字段，”builder”指定了字典的builder类，目前只能是”org.apache.kylin.dict.GlobalDictionaryBuilder”.
“reuse”是用来优化字典的，当多个字段的值是同一个数据集的时候，指定复用同一个字典即可，不需要再建立字典，后面会详细说明。
全局字典不能用在维度的编码中，如果一个字段即是维度，又是Count Distinct指标，那么就需要为维度指定其他的编码方式。
Example
| DT | USER_ID | FLAG1 | FLAG2 | USER_ID_FLAG1 | USER_ID_FLAG2 | | :———-: | :——: | :—: | :—: | :————-: | :————-: | | 2016-06-08 | AAA | 1 | 1 | AAA | AAA | | 2016-06-08 | BBB | 1 | 1 | BBB | BBB | | 2016-06-08 | CCC | 0 | 1 | NULL | CCC | | 2016-06-09 | AAA | 0 | 1 | NULL | AAA | | 2016-06-09 | CCC | 1 | 0 | CCC | NULL | | 2016-06-10 | BBB | 0 | 1 | NULL | BBB |
表中有几个基础列：DT、USER_ID、FLAG1、FLAG2；
还有两个条件列：USER_ID_FLAG1=if(FLAG1=1,USER_ID,null)、USER_ID_FLAG2=if(FLAG2=1,USER_ID,null)；假设Cube按天Build，有3个Segments。
如果不使用全局字典，在一个Segment（一天数据）中计算Count Distinct是准确的，但是如果在两个Segment中计算Count Distinct，结果是错误的
select count(distinct user_id_flag1) from lxw1234 where dt in ('2016-06-08', '2016-06-09')
这个查询结果是将会是2，而不是3， 因为在Segment 2016-06-08的字典中，AAA的编码ID为1，BBB的编码ID为2，而在Segment 2016-06-09中，CCC的编码ID也为1,因此，编码ID去重后，结果是2.
如果使用下面的方式配置了全局字典，那么这三个值的编码ID为: AAA=>1, BBB=>2, CCC=>3,去重后的结果是正确的3。
“dictionaries”: [ { “column”: “USER_ID_FLAG1″, “builder”: “org.apache.kylin.dict.GlobalDictionaryBuilder” } ]
事实上，USER_ID_FLAG1和USER_ID_FLAG2都是USER_ID的子集，这时候，只需要使用USER_ID来创建全局字典，那么另外两个，其实可以复用的，这就是前面提到的reuse。
"dictionaries": [
{ "column": "USER_ID", "builder": "org.apache.kylin.dict.GlobalDictionaryBuilder" },
{ "column": "USER_ID_FLAG1", "reuse": "USER_ID", "builder": "org.apache.kylin.dict.GlobalDictionaryBuilder" },
{ "column": "USER_ID_FLAG2", "reuse": "USER_ID", "builder": "org.apache.kylin.dict.GlobalDictionaryBuilder" }
]
性能优化
全局字典是比较大的，在Build时候，”Build Base Cuboid Data”这一步会消耗较长时间。
如果字典大小超过Mapper的内存大小时候，字典需要消耗大量时间在缓存加载和回收上，解决该问题的办法是修改Cube的参数，适当增大Mapper使用的内存：
kylin.job.mr.config.override.mapred.map.child.java.opts=-Xmx8g
kylin.job.mr.config.override.mapreduce.map.memory.mb=8500
总结
选择哪种Count Distinct计算方式呢？
1. 如果能接受1.22%以内的误差，近似计算肯定是最好的方式；
2. 如果业务需要精确去重计数，那么肯定得选择精确Count Distinct；
3. 如果不需要跨Segment（天）的去重，或者字段值是tinyint/smallint/int, 或者字段去重后的值小于500万，那么就是用默认字典；
否则，就需要配置全局字典，同时，如果可以，则是用”reuse”来进行优化。
下一篇文章中，将介绍使用精确Count Distinct对1.5亿string类型数据的精确去重示例。
本文翻译自：http://kylin.apache.org/blog/2016/08/01/count-distinct-in-kylin/
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