Kylin, Mondrian, Saiku系统的整合

公司的olap用的cubes+mysql，性能有点落后了，所以最近研究一下kylin
参考有赞的这篇文章：
https://tech.youzan.com/kylin-mondrian-saiku/
原理看一下上面的文章，主要记录一下整合的步骤

搭建

首先部署好kylin，具体步骤后续补充。
下载saiku最新版，解压。
github上已经有一个整合Kylin，Mondrian以及Saiku的项目（作者mustangore）：
https://github.com/mustangore/kylin-mondrian-interaction
项目中有步骤，不过是英文的，解释一下：

1.  进入saiku下目录： $SAIKU_HOME/tomcat/webapps/saiku/WEB-INF/lib/
2.  在当前目录加入kylin-jdbc.jar（在kylin的路径下，/lib里面），
加入Mondrian 4.4 jar with Kylin dialect（在刚才github项目中/mondrian下），
加入新的Commons HTTPClient jar（在刚才的github项目中/saiku/commons-httpclient-3.1.jar)，
删除旧的Mondrian jar和Commons HTTPClient jar
3.  启动Saiku (_sh start-saiku.sh_)
4.  访问 http://saiku-server:8080/ * 用户名: admin
* 密码: admin
5.   第一次登录之前需要license认证，认证具体过程：
1、https://licensing.meteorite.bi/login 注册账号登录。
2、创建公司记录。
3、创建license。
4、将license下载到本地。
5、 http://saiku-server:8080/upload.html 将 下载的license文件上传。上传完毕之后即可登录。
如图：

使用：

STEP1：编写Mondrian Schema文件

<?xml version="1.0"?>
<Schema name="ad_schema">
<Cube name="lxw1234_ad_cube2">
<!-- 事实表(fact table) -->
<Table name="AD_REPORT" />
<Dimension name="地域">
<Hierarchy hasAll="false">
<Table name="AD_REPORT"></Table>
<Level name="省份" column="PROVINCE" table="AD_REPORT"></Level>
<Level name="城市" column="CITY" table="AD_REPORT"/>
</Hierarchy>
</Dimension>
<Measure name="曝光数" column="IMP_PV" aggregator="sum" datatype="Integer" />
<Measure name="唯一曝光数" column="COOKIEID_IMP" aggregator="distinct-count" datatype="Integer" />
<Measure name="点击数" column="CLK_PV" aggregator="sum" datatype="Integer" />
<Measure name="唯一点击数" column="COOKIEID_CLK" aggregator="distinct-count" datatype="Integer" />
</Cube>
</Schema>

STEP2：添加Kylin数据源

进入Saiku管理控制台，点击”Add Schema”，将编写好Schema文件上传。
接着点击”Add Data Source”，添加数据源：

Name: Kylin Data Source

Connection Type: Mondrian

URL: jdbc:kylin://{your_kylin_url}:7070/{your_project_name}

Schema: {your_mondrian_schema}

JDBC:org.apache.kylin.jdbc.Driver

Username: {your_kylin_username} (缺省: admin)

Password: {your_kylin_password} (缺省: KYLIN)

STEP3：创建查询

回到Saiku Home主页，点击”Create a new query”，创建查询：