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　　维度模型是数据仓库的核心。它经过精心设计和优化，可以为数据分析和商业智能(BI)，检索并汇总大量的相关数据。在数据仓库中，数据修改仅定期发生，并且是一次性开销，而读取是经常发生的。对于一个数据检索效率比数据处理效率重要得多的数据结构而言，非标准化的维度模型是一个不错的解决方案。d E YQ B v

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　　 Dictionary编码：字典编码是将所有此维度下的值构建成一张映射表，从而大大节约存储空间。另外，字典是保持顺序的，这样可以使得在HBase中进行比较查询的时候，依然使用编码后的值，而无须解码。Dictionary的优势是，产生的编码非常紧凑，尤其在维度的值基数小且长度大的情况下，Dictionary编码特别节约空间。由于产生的字典在使用时加载进构建引擎和查询引擎，所以在维度的基数大、长度也大的情况下，容易造成构建引擎或者查询引擎的内存溢出。在Apache Kylin中，字典编码允许的基数上限默认是500万（由其参数“kylin.dictionary.max.cardinality”配置）。 Date编码：将日期类型的数据使用三个字节进行编码，支持从0000-01-01到9999-01-01中的每一个日期。 Time编码：仅支持表示从1970-01-01 00:00:00到 2038-01-19 03:14:07的时间，且Timestamp类型的维度经过编码和反编码之后，会失去毫秒信息，所以说Time编码仅仅支持到秒。但是Time编码的优势是每个维度仅使用四个字节，相比普通的长整数编码节约了一半空间。如果能够接受秒级的时间精度，可以选择Time来编码代表时间的维度。 Integer编码：Integer编码适合于对int或bigint类型的值进行编码，它无须额外存储，同时可以支持很大的基数。使用时需要提供一个额外的参数“Length”来代表需要多少个字节。“Length”的长度为1～8。如果用来编码int32类型的整数，可以将“Length”设为“4”；如果用来编int64类型的整数，可以将“Length”设为“8”。在多数情况下，如果我们知道一个整数类型维度的可能值都很小，那么就能使用“Length”为“2”甚至是“1”的int编码来存储，这能够有效避免存储空间的浪费。 Fixed_length编码：该编码需要提供一个额外的参数“Length”来代表需要多少个字节。对于基数大、长度也大的维度来说，使用Dict可能不能正常执行，于是可以采用一段固定长度的字节来存储代表维度值的字节数组，该数组为字符串形式的维度值的UTF-8字节。如果维度值的长度大于预设的Length，那么超出的部分将会被截断。此编码方式其实只是将原始值截断或补齐成相同长度的一组字节，没有额外的转换，所以空间效率较差，通常只是一种权宜手段。 n d RAH s

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创建增量Cube的过程和创建普通Cube的过程基本类似，只是增量Cube会有一些额外的配置要求XT l CUL, Byron. ----- Original Message ----- From: "Garey Barrell" <[EMAIL PROTECTED]> Y h Z

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在未来，Apache Kylin还有可能为特定场景、特定类型的维度量身定制特别的编码方式，如在很多行业，身份证号码可能是一个重要的维度。但是身份证号码由于其特殊性而不能使用整数类型的编码（身份证号码的最后一位可能是X），其高基数的特点也决定了其不能使用Dict编码，在目前的版本中只能使用Fixed_length编码，但显然Fixed_length不能充分利用身份证号码中大部分字节是数字的特性来进行深度编码，因此存在一定程度的存储空间的浪费。P y E

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　　（3）解压 HBase 安装包到指定目录。m IM

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