Apache Kylin™是由eBay开源的分布式分析引擎，提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay Inc. 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
底层存储用的是HBase，数据输入与cube building用的是Hive，中间数据存储用的是HDFS。
“预计算”就是Kylin在“大规模并行处理”和“列式存储”之外，提供给大数据分析的第三个关键技术。
Apache Kylin的工作原理本质上是MOLAP（Multidimensional Online Analytical Processing）Cube，也就是多维立方体分析
维度就是观察数据的角度
度量就是被聚合的统计值，也是聚合运算的结果，它一般是连续的值
有了维度和度量，一个数据表或数据模型上的所有字段就可以分类了，它们要么是维度，要么是度量（可以被聚合）。于是就有了根据维度和度量做预计算的Cube理论。
给定一个数据模型，我们可以对其上的所有维度进行组合。对于N个维度来说，组合的所有可能性共有2N 种。对于每一种维度的组合，将度量做聚合运算，然后将运算的结果保存为一个物化视图，称为Cuboid。所有维度组合的Cuboid作为一个整体，被称为Cube。所以简单来说，一个Cube就是许多按维度聚合的物化视图的集合。
下面来列举一个具体的例子。假定有一个电商的销售数据集，其中维度包括时间（Time）、商品（Item）、地点（Location）和供应商（Supplier），度量为销售额（GMV）。那么所有维度的组合就有24 =16种（如图1-3所示），比如一维度（1D）的组合有[Time]、[Item]、[Location]、[Supplier]4种；二维度（2D）的组合有[Time，Item]、[Time，Location]、[Time、Supplier]、
[Item，Location]、[Item，Supplier]、[Location，Supplier]6种；三维度（3D）的组合也有4种；最后零维度（0D）和四维度（4D）的组合各有1种，总共就有16种组合。
工作原理
Apache Kylin的工作原理就是对数据模型做Cube预计算，并利用计算的结果加速查询，具体工作过程如下。
1）指定数据模型，定义维度和度量。
2）预计算Cube，计算所有Cuboid并保存为物化视图。
3）执行查询时，读取Cuboid，运算，产生查询结果。
由于Kylin的查询过程不会扫描原始记录，而是通过预计算预先完成表的关联、聚合等复杂运算，并利用预计算的结果来执行查询，因此相比非预计算的查询技术，其速度一般要快一到两个数量级，并且这点在超大的数据集上优势更明显。当数据集达到千亿乃至万亿级别时，Kylin的速度甚至可以超越其他非预计算技术1000倍以上。
数据仓库（Data Warehouse）
OLAP（Online Analytical Process），联机分析处理，以多维度的方式分析数据，而且能够弹性地提供上卷（Roll-up）、下钻（Drill-down）和透视分析（Pivot）等操作，它是呈现集成性决策信息的方法，多用于决策支持系统、商务智能或数据仓库。其主要的功能在于方便大规模数据分析及统计计算，可对决策提供参考和支持。与之相区别的是联机交易处理（OLTP），联机交易处理，更侧重于基本的、日常的事务处理，包括数据的增删改查。
OLAP需要以大量历史数据为基础，再配合上时间点的差异，对多维度及汇整型的信息进行复杂的分析。
OLAP的概念，在实际应用中存在广义和狭义两种不同的理解方式。广义上的理解与字面上的意思相同，泛指一切不会对数据进行更新的分析处理。但更多的情况下OLAP被理解为其狭义上的含义，即与多维分析相关，基于立方体（Cube）计算而进行的分析。
BI（Business Intelligence），即商务智能，指用现代数据仓库技术、在线分析技术、数据挖掘和数据展现技术进行数据分析以实现商业价值。
维度和度量是数据分析中的两个基本概念。
维度是指审视数据的角度，它通常是数据记录的一个属性。例如时间、地点等
度量是基于数据所计算出来的考量值；它通常是一个数值，如总销售额、不同的用户数等
事实表（Fact Table）是指存储有事实记录的表，如系统日志、销售记录等；事实表的记录在不断地动态增长，所以它的体积通常远大于其他表。
维度表（Dimension Table）或维表，有时也称查找表（Lookup Table），是与事实表相对应的一种表；它保存了维度的属性值，可以跟事实表做关联；相当于将事实表上经常重复出现的属性抽取、规范出来用一张表进行管理。常见的维度表有：日期表（存储与日期对应的周、月、季度等的属性）、地点表（包含国家、省／州、城市等属性）等。
使用维度表有诸多好处：·
缩小了事实表的大小。
便于维度的管理和维护，增加、删除和修改维度的属性，不必对事实表的大量记录进行改动。
维度表可以为多个事实表重用，以减少重复工作。
Cube（或Data Cube），即数据立方体，是一种常用于数据分析与索引的技术；它可以对原始数据建立多维度索引。通过Cube对数据进行分析，可以大大加快数据的查询效率。
Cuboid在Kylin中特指在某一种维度组合下所计算的数据。
Cube Segment是指针对源数据中的某一个片段，计算出来的Cube数据。通常数据仓库中的数据数量会随着时间的增长而增长，而CubeSegment也是按时间顺序来构建的。