Apache Kylin使用MapReduce构建cube的过程

Apache Kylin使用MapReduce构建cube的过程如下：

1. 数据导入：将数据导入到Hadoop集群中，可以使用Sqoop、Flume等工具将数据从关系型数据库或其他数据源导入到Hadoop中。

2. 创建Cube：使用Kylin的Web界面或命令行工具创建Cube，定义Cube的维度、度量、分区等信息。

3. 构建Cube：使用Kylin的Web界面或命令行工具启动Cube构建任务，Kylin会自动将Cube的定义转换为MapReduce任务，并提交到Hadoop集群中执行。

4. MapReduce任务执行：MapReduce任务会根据Cube的定义，对原始数据进行聚合、过滤、排序等操作，生成Cube的中间结果。

5. 中间结果存储：中间结果会存储到Hadoop集群中，可以使用HDFS、HBase等存储方式。

6. Cube合并：将中间结果合并成最终的Cube数据，Kylin会自动将多个MapReduce任务的结果合并成一个完整的Cube数据。

7. Cube存储：最终的Cube数据会存储到Hadoop集群中，可以使用HDFS、HBase等存储方式。

8. 查询Cube：使用Kylin的Web界面或API查询Cube数据，Kylin会自动将查询转换为MapReduce任务，并在Hadoop集群中执行，返回查询结果。

总的来说，Apache Kylin使用MapReduce构建Cube的过程比较复杂，但是可以处理大规模的数据，并提供快速的查询性能。