1 创建工程
1）点击下图中的"+"。
2）填写项目名称和描述信息，并点击Submit按钮提交。
2 获取数据源
1）点击DataSource
2）点击下图按钮导入Hive表
3）选择以下表格，并点击Sync按钮
dwd_order_detail
dim_sku_info
dim_user_info
dim_base_province
注意事项：
Kylin不能处理Hive表中的复杂数据类型（Array,Map,Struct）,即便复杂类型的字段并未参与到计算之中。故在加载Hive数据源时，不能直接加载带有复杂数据类型字段的表。而在dim_sku_info表中存在两个复杂数据类型的字段（平台属性和销售属性），故dim_sku_info不能直接加载，需对其进行以下处理。
（1）在hive客户端创建一个视图，如下。该视图已经将dim_sku_info表中的复杂数据类型的字段去掉，在后续的计算中，不再使用dim_sku_info，而使用dim_sku_info_view。
先启动Hive
hive (default)> use gmall;
hive (gmall)>
create view dim_sku_info_view
as
select
id,
price,
sku_name,
sku_desc,
weight,
is_sale,
spu_id,
spu_name,
category3_id,
category3_name,
category2_id,
category2_name,
category1_id,
category1_name,
tm_id,
tm_name,
create_time
from dim_sku_info;
（2）在kylin中重新导入dim_sku_info_view视图
删除用不到的表
3 创建model
1）点击Models，点击"+New"按钮，点击"★New Model"按钮。
2）填写Model信息，点击Next
3）指定事实表
4）选择维度表，并指定事实表和维度表的关联条件，点击Ok
点击Add Lookup Table
维度表添加完毕之后，点击Next
5）指定维度字段，并点击Next
6）指定度量字段，并点击Next
7）指定事实表分区字段（仅支持时间分区），点击Save按钮，model创建完毕
4 构建cube
1）点击new， 并点击new cube
2）填写cube信息，选择cube所依赖的model，并点击next
3）选择所需的维度，如下图所示
4）选择所需度量值，如下图所示
5）cube自动合并设置，cube需按照日期分区字段每天进行构建，每次构建的结果会保存在Hbase中的一张表内，为提高查询效率，需将每日的cube进行合并，此处可设置合并周期。
6）Kylin高级配置（优化相关，暂时跳过）
7）Kylin相关属性配置覆盖
8）Cube信息总览，点击Save，Cube创建完成
到此，cube配置完毕，开始计算。
9）构建Cube（计算），点击对应Cube的action按钮，选择build
10）选择要构建的时间区间，点击Submit
11）点击Monitor查看构建进度
5 使用进阶
1）每日全量维度表及拉链维度表重复Key问题如何处理
查看报错日志
错误原因分析：
上述错误原因是model中的维度表dim_user_info为拉链表、dim_sku_info（dim_sku_info_view）为每日全量表，故使用整张表作为维度表，必然会出现订单明细表中同一个user_id或者sku_id对应多条数据的问题，针对上述问题，有以下解决方案。
在hive客户端为拉链表以及每日全量维度表创建视图，在创建视图时对数据加以过滤，保证从视图中查出的数据是一份全量最新的数据即可。
（1）创建维度表视图
--拉链维度表视图
create view dim_user_info_view as select * from dim_user_info where dt='9999-99-99';
--全量维度表视图（注意排除复杂数据类型字段）
create view dim_sku_info_view
as
select
id,
price,
sku_name,
sku_desc,
weight,
is_sale,
spu_id,
spu_name,
category3_id,
category3_name,
category2_id,
category2_name,
category1_id,
category1_name,
tm_id,
tm_name,
create_time
from dim_sku_info
where dt=date_add(current_date,-1);
--当前情形我们先创建一个2020-06-15的视图，由于之前已经创建了dim_sku_info_view，故无需重新创建，修改之前的视图即可。
alter view dim_sku_info_view
as
select
id,
price,
sku_name,
sku_desc,
weight,
is_sale,
spu_id,
spu_name,
category3_id,
category3_name,
category2_id,
category2_name,
category1_id,
category1_name,
tm_id,
tm_name,
create_time
from dim_sku_info
where dt='2020-06-15';
（2）在DataSource中导入新创建的视图，之前的维度表，可选择性删除。
（3）重新创建model、cube。
接下来创建model、cube，和前面的步骤完全一样。
2）如何实现每日自动构建cube
Kylin提供了Restful API，因次我们可以将构建cube的命令写到脚本中，将脚本交给azkaban或者oozie这样的调度工具，以实现定时调度的功能。
脚本如下:
#!/bin/bash
cube_name=order_cube
do_date=`date -d '-1 day' +%F`
#获取00:00时间戳
start_date_unix=`date -d "$do_date 08:00:00" +%s`
start_date=$(($start_date_unix*1000))
#获取24:00的时间戳
stop_date=$(($start_date+86400000))
curl -X PUT -H "Authorization: Basic QURNSU46S1lMSU4=" -H 'Content-Type: application/json' -d '{"startTime":'$start_date', "endTime":'$stop_date', "buildType":"BUILD"}' http://hadoop102:7070/kylin/api/cubes/$cube_name/build6 Zepplin
（1）将zeppelin-0.8.0-bin-all.tgz上传至Linux
（2）解压zeppelin-0.8.0-bin-all.tgz之/opt/module
[zhang@hadoop102 sorfware]$ tar -zxvf zeppelin-0.8.0-bin-all.tgz -C /opt/module/
zeppelin的web默认端口号为8080，可能会和前面配置的zookeeper的配置端口相冲突，所以先修改一下端口号。
[zhang@hadoop102 conf]$ mv zeppelin-site.xml.template zeppelin-site.xml
[zhang@hadoop102 conf]$ vim zeppelin-site.xml
启动
[zhang@hadoop102 zeppelin]$ bin/zeppelin-daemon.sh start
web端访问并配置Zepplin支持Kylin
搜索Kylin插件并修改相应的配置
案例实操
（1）点击Notebook创建新的note
结果展示
