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Posted to commits@kylin.apache.org by sh...@apache.org on 2018/06/19 10:03:56 UTC
[kylin] 01/02: web cn pages pic url changes
This is an automated email from the ASF dual-hosted git repository.
shaofengshi pushed a commit to branch document
in repository https://gitbox.apache.org/repos/asf/kylin.git
commit 5c384475c01c28b7b6b18846ea9ab2ffff22be1d
Author: GinaZhai <na...@kyligence.io>
AuthorDate: Fri Jun 15 17:29:15 2018 +0800
web cn pages pic url changes
Signed-off-by: shaofengshi <sh...@apache.org>
---
website/_docs23/tutorial/create_cube.cn.md | 65 ++++++++++++++-------------
website/_docs23/tutorial/cube_build_job.cn.md | 28 ++++++------
website/_docs23/tutorial/web.cn.md | 26 +++++------
3 files changed, 60 insertions(+), 59 deletions(-)
diff --git a/website/_docs23/tutorial/create_cube.cn.md b/website/_docs23/tutorial/create_cube.cn.md
index 824ac7a..7aacc30 100644
--- a/website/_docs23/tutorial/create_cube.cn.md
+++ b/website/_docs23/tutorial/create_cube.cn.md
@@ -11,7 +11,7 @@ since: v0.7.1
### I. 新建项目
1. 由顶部菜单栏进入 `Model` 页面，然后点击 `Manage Projects`。
- 
+ 
2. 点击 `+ Project` 按钮添加一个新的项目。
@@ -19,88 +19,85 @@ since: v0.7.1
3. 填写下列表单并点击 `submit` 按钮提交请求。
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+ 
4. 成功后，底部会显示通知。
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+ 
### II. 同步Hive表
1. 在顶部菜单栏点击 `Model`，然后点击左边的 `Data Source` 标签，它会列出所有加载进 Kylin 的表，点击 `Load Table` 按钮。
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+ 
2. 输入表名并点击 `Sync` 按钮提交请求。
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+ 
3. 【可选】如果你想要浏览 hive 数据库来选择表，点击 `Load Table From Tree` 按钮。
- 
+ 
4. 【可选】展开数据库节点，点击选择要加载的表，然后点击 `Sync` 按钮。
- 
+ 
5. 成功的消息将会弹出，在左边的 `Tables` 部分，新加载的表已经被添加进来。点击表将会展开列。
- 
+ 
6. 在后台，Kylin 将会执行 MapReduce 任务计算新同步表的基数（cardinality），任务完成后，刷新页面并点击表名，基数值将会显示在表信息中。
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+ 
### III. 新建 Data Model
创建 cube 前，需定义一个数据模型。数据模型定义了一个星型（star schema）或雪花（snowflake schema）模型。一个模型可以被多个 cube 使用。
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+
1. 点击顶部的 `Model` ，然后点击 `Models` 标签。点击 `+New` 按钮，在下拉框中选择 `New Model`。
2. 输入 model 的名字和可选的描述。
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+
3. 在 `Fact Table` 中，为模型选择事实表。
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+ 
4. 【可选】点击 `Add Lookup Table` 按钮添加一个 lookup 表。选择表名和关联类型（内连接或左连接）
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+ 
5. 点击 `New Join Condition` 按钮，左边选择事实表的外键，右边选择 lookup 表的主键。如果有多于一个 join 列重复执行。
- 
+ 
6. 点击 “OK”，重复4，5步来添加更多的 lookup 表。完成后，点击 “Next”。
- 
7. `Dimensions` 页面允许选择在子 cube 中用作维度的列，然后点击 `Columns` 列，在下拉框中选择需要的列。
+ 
8. 点击 “Next” 到达 “Measures” 页面，选择作为 measure 的列，其只能从事实表中选择。
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+
9. 点击 “Next” 到达 “Settings” 页面，如果事实表中的数据每日增长，选择 `Partition Date Column` 中相应的 日期列以及日期格式，否则就将其留白。
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10. 【可选】选择是否需要 “time of the day” 列，默认情况下为 `No`。如果选择 `Yes`, 选择 `Partition Time Column` 中相应的 time 列以及 time 格式
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+ 
11. 【可选】如果在从 hive 抽取数据时候想做一些筛选，可以在 `Filter` 中输入筛选条件。
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-
12. 点击 `Save` 然后选择 `Yes` 来保存 data model。创建完成，data model 就会列在左边 `Models` 列表中。
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+ 
### III. 新建 Cube
创建完 data model，可以开始创建 cube。
点击顶部 `Model`，然后点击 `Models` 标签。点击 `+New` 按钮，在下拉框中选择 `New Cube`。
+ 
**步骤1. Cube 信息**
@@ -108,43 +105,45 @@ since: v0.7.1
cube 名字可以使用字母，数字和下划线（空格不允许）。`Notification Email List` 是运用来通知job执行成功或失败情况的邮箱列表。`Notification Events` 是触发事件的状态。
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+ 
**步骤2. 维度**
1. 点击 `Add Dimension`，在弹窗中显示的事实表和 lookup 表里勾选输入需要的列。Lookup 表的列有2个选项：“Normal” 和 “Derived”（默认）。“Normal” 添加一个普通独立的维度列，“Derived” 添加一个 derived 维度，derived 维度不会计算入 cube，将由事实表的外键推算出。阅读更多【如何优化 cube】（/docs15/howto/howto_optimize_cubes.html）。
+ 
+
2. 选择所有维度后点击 “Next”。
**步骤3. 度量**
1. 点击 `+Measure` 按钮添加一个新的度量。
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+ 
2. 根据它的表达式共有8种不同类型的度量：`SUM`、`MAX`、`MIN`、`COUNT`、`COUNT_DISTINCT` `TOP_N`, `EXTENDED_COLUMN` 和 `PERCENTILE`。请合理选择 `COUNT_DISTINCT` 和 `TOP_N` 返回类型，它与 cube 的大小相关。
* SUM
- 
+ 
* MIN
- 
+ 
* MAX
- 
+ 
* COUNT
- 
+ 
* DISTINCT_COUNT
这个度量有两个实现：
1）近似实现 HyperLogLog，选择可接受的错误率，低错误率需要更多存储；
2）精确实现 bitmap（具体限制请看 https://issues.apache.org/jira/browse/KYLIN-1186）
- 
+ 
注意：distinct 是一种非常重的数据类型，和其他度量相比构建和查询会更慢。
@@ -153,10 +152,12 @@ cube 名字可以使用字母，数字和下划线（空格不允许）。`Notif
合理的选择返回类型，将决定多少 top 记录被监察：top 10, top 100, top 500, top 1000, top 5000 or top 10000。
- 
+ 
* EXTENDED_COLUMN
Extended_Column 作为度量比作为维度更节省空间。一列和零一列可以生成新的列。
+
+ 
* PERCENTILE
Percentile 代表了百分比。值越大，错误就越少。100为最合适的值。
@@ -175,7 +176,7 @@ cube 名字可以使用字母，数字和下划线（空格不允许）。`Notif
`Partition Start Date`: cube 的开始日期.
-
+
**步骤5. 高级设置**
@@ -217,6 +218,6 @@ Kylin 允许在 Cube 级别覆盖部分 kylin.properties 中的配置，你可
你可以概览你的 cube 并返回之前的步骤进行修改。点击 `Save` 按钮完成 cube 创建。
-
+
恭喜，cube 创建好了，你可以去构建和玩它了。
diff --git a/website/_docs23/tutorial/cube_build_job.cn.md b/website/_docs23/tutorial/cube_build_job.cn.md
index 7c81165..270c4da 100644
--- a/website/_docs23/tutorial/cube_build_job.cn.md
+++ b/website/_docs23/tutorial/cube_build_job.cn.md
@@ -13,25 +13,27 @@ since: v0.7.1
1. 在 `Models` 页面中，点击 cube 栏右侧的 `Action` 下拉按钮并选择 `Build` 操作。
- 
+ 
2. 选择后会出现一个弹出窗口，点击 `Start Date` 或者 `End Date` 输入框选择这个增量 cube 构建的起始日期。
- 
+ 
3. 点击 `Submit` 提交请求。成功之后，你将会在 `Monitor` 页面看到新建的 job。
- 
+ 
4. 新建的 job 是 “pending” 状态；一会儿，它就会开始运行并且你可以通过刷新 web 页面或者点击刷新按钮来查看进度。
+ 
+
5. 等待 job 完成。期间如要放弃这个 job ，点击 `Actions` -> `Discard` 按钮。
- 
+ 
6. 等到 job 100%完成，cube 的状态就会变为 “Ready”, 意味着它已经准备好进行 SQL 查询。在 `Model` 页，找到 cube，然后点击 cube 名展开消息，在 “Storage” 标签下，列出 cube segments。每一个 segment 都有 start/end 时间；Hbase 表的信息也会列出。
- 
+ 
如果你有更多的源数据，重复以上的步骤将它们构建进 cube。
@@ -39,29 +41,29 @@ since: v0.7.1
在 `Monitor` 页面，点击job详情按钮查看显示于右侧的详细信息。
-
+
job 详细信息为跟踪一个 job 提供了它的每一步记录。你可以将光标停放在一个步骤状态图标上查看基本状态和信息。
-
+
点击每个步骤显示的图标按钮查看详情：`Parameters`、`Log`、`MRJob`。
* Parameters
- 
+ 
- 
+ 
* Log
- 
+ 
- 
+ 
* MRJob(MapReduce Job)
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+ 
- 
+ 
diff --git a/website/_docs23/tutorial/web.cn.md b/website/_docs23/tutorial/web.cn.md
index ad311d3..d061108 100644
--- a/website/_docs23/tutorial/web.cn.md
+++ b/website/_docs23/tutorial/web.cn.md
@@ -17,27 +17,27 @@ version: v1.2
使用用户名登陆：ADMIN
使用密码登陆：KYLIN
-
+
## 2. Kylin 中可用的 Hive 表
虽然 Kylin 使用 SQL 作为查询接口并利用 Hive 元数据，Kylin 不会让用户查询所有的 hive 表，因为到目前为止它是一个预构建 OLAP(MOLAP) 系统。为了使表在 Kylin 中可用，使用 "Sync" 方法能够方便地从 Hive 中同步表。
-
+
## 3. Kylin OLAP Cube
Kylin 的 OLAP Cube 是从星型模式的 Hive 表中获取的预计算数据集，这是供用户探索、管理所有 cube 的网页管理页面。由菜单栏进入 `Model` 页面，系统中所有可用的 cube 将被列出。
-
+
探索更多关于 Cube 的详细信息
* Grid 视图:
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+ 
* SQL 视图 (Hive 查询读取数据以生成 cube):
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## 4. 在网页上编写和运行 SQL
Kylin 的网页版为用户提供了一个简单的查询工具来运行 SQL 以探索现存的 cube，验证结果并探索使用下一章中的 Pivot analysis 与可视化的结果集。
@@ -50,31 +50,29 @@ Kylin 的网页版为用户提供了一个简单的查询工具来运行 SQL 以
由菜单栏进入 “Insight” 页面：
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+
* 源表：
浏览器当前可用表（与 Hive 相同的结构和元数据）：
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* 新的查询：
你可以编写和运行你的查询并探索结果。
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+ 
* 已保存的查询：
与用户账号关联，你将能够从不同的浏览器甚至机器上获取已保存的查询。
在结果区域点击 “Save”，将会弹出用来保存当前查询名字和描述：
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+ 
点击 “Saved Queries” 浏览所有已保存的查询，你可以直接重新提交它或删除它：
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* 查询历史：
仅保存当前用户在当前浏览器中的查询历史，这将需要启用 cookie，并且如果你清理浏览器缓存将会丢失数据。点击 “Query History” 标签，你可以直接重新提交其中的任何一条并再次运行。
@@ -87,13 +85,13 @@ Kylin 的网页版提供一个简单的 Pivot 与可视化分析工具供用户
当查询运行成功后，它将呈现一个成功指标与被访问的 cube 名字。
同时它将会呈现这个查询在后台引擎运行了多久（不包括从 Kylin 服务器到浏览器的网络通信）：
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* 查询结果：
能够方便地在一个列上排序。
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* 导出到 CSV 文件
@@ -107,5 +105,5 @@ Kylin 的网页版提供一个简单的 Pivot 与可视化分析工具供用户
* 条形图：
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