分布式slam

一、分布式OLAP平台Saiku分析简介

Saiku是一个开源的、基于Web的商业智能工具，它允许用户通过Web浏览器访问和分析数据，Saiku支持多种数据源，包括SQL Server、Oracle、MySQL等关系型数据库，以及Hadoop、Hive等大数据存储系统，Saiku的核心功能是提供一个简单易用的界面，让用户能够轻松地对数据进行查询、过滤、排序和可视化。

二、Saiku与Kylin的整合

Kylin是一个开源的分布式OLAP引擎，它提供了丰富的数据分析和查询功能，Kylin可以将多维数据仓库中的数据进行聚合和分析，从而为用户提供高效的数据查询服务，为了实现Saiku与Kylin的整合，我们需要遵循以下步骤：

1. 安装并配置Kylin

我们需要在Kylin服务器上安装Kylin，安装完成后，我们需要配置Kylin的环境变量，以便在命令行中使用Kylin的相关工具，我们还需要配置Kylin的元数据服务，以便将数据仓库中的数据映射到Kylin的Cube中。

2. 安装并配置Saiku

接下来，我们需要在Saiku服务器上安装Saiku，安装完成后，我们需要配置Saiku的环境变量，以便在命令行中使用Saiku的相关工具，我们还需要配置Saiku的数据源，以便将数据仓库中的数据映射到Saiku的Cube中。

3. 创建Kylin Cube

在Kylin中，我们可以通过创建Cube来实现数据的聚合和分析，创建Cube时，我们需要指定Cube的名称、描述以及相关的维度和度量，我们还需要指定Cube的数据来源，即数据仓库中的表或视图。

4. 将数据仓库中的表或视图映射到Kylin Cube

在创建完Kylin Cube后，我们需要将数据仓库中的表或视图映射到Kylin Cube中，我们就可以在Saiku中直接访问和查询这些表或视图了，为了实现这一目标，我们需要在Kylin的元数据服务中添加相应的映射关系。

5. 在Saiku中访问和查询Kylin Cube

我们可以在Saiku中访问和查询Kylin Cube，在Saiku的界面上，我们可以看到Kylin Cube中的所有维度和度量，以及相关的查询语句，通过执行这些查询语句，我们可以获取到所需的数据分析结果。

通过以上步骤，我们成功地实现了Saiku与Kylin的整合，这种整合方式不仅使得Saiku具有了更强大的数据分析能力，而且还提高了数据的可用性和可维护性，在未来的应用场景中，我们可以根据需求灵活地调整和扩展Saiku与Kylin的功能，以满足各种复杂的数据分析需求。