前面介绍了将Saiku和Kylin结合起来做OLAP多维分析，Saiku也支持多种其他数据源，如MySQL，JDBC等，本文介绍将Saiku和Hive结合起来使用的方法，并解决期间遇到的问题。
注：Saiku社区版(Saiku CE)的下载地址为：
http://community.meteorite.bi/cedownload
Saiku与Hive
Saiku最新的社区版本中自带的Hive版本为0.13.1，我使用的Hive版本也为0.13.1，Saiku通过JDBC与HiveServer连接。
启动HiveServer2
注意：启动HiverServer2时候，可以后台运行，并将日志重定向到一个文件中，方便查看：./hiveserver2 >> /tmp/hiveserver.log 2>&1 &
启动Saiku
新建mondrian schema
基于Hive中已有的事实表lxw1234_kylin_fact（该表是之前为kylin创建的，这里直接使用，和表名无关）创建Schema：
- hive> desc lxw1234_kylin_fact;
- OK
- day date
- cookieid string
- region string
- city string
- siteid string
- os string
- pv bigint
vi ad_schema2.xml
- <xml version="1.0">
- <Schema name="ad_schema2">
- <Cube name="lxw1234_ad_cube_hive">
- <!-- 事实表(fact table) -->
- <Table name="lxw1234_kylin_fact" />
- <Dimension name="地域">
- <Hierarchy hasAll="false">
- <Table name="lxw1234_kylin_fact"></Table>
- <Level name="省份" column="region" table="lxw1234_kylin_fact"></Level>
- <Level name="城市" column="city" table="lxw1234_kylin_fact"/>
- </Hierarchy>
- </Dimension>
-
- <Measure name="曝光数" column="pv" aggregator="sum" datatype="Integer" />
- </Cube>
- </Schema>
这里只取了两个维度，省份和城市，一个指标PV。
将schema文件上传到Saiku。
新建Hive数据源
创建一个名为hive_ds的Hive JDBC数据源。
Hive-JDBC的错误
当进入到Home页，点击创建新查询之后，在多维数据集里面没有刚才新建的数据源hive_ds，查看saiku后台日志，发现以下错误（这里一并列出）：
错误1：
- ERROR [SecurityAwareConnectionManager] Error connecting: hive_ds
- mondrian.olap.MondrianException: Mondrian Error:Internal error: while quoting identifier
- Caused by: java.sql.SQLException: Method not supported
- at org.apache.hive.jdbc.HiveDatabaseMetaData.getIdentifierQuoteString
- (HiveDatabaseMetaData.java:342)
该错误是由于Mondrian中使用了hive-jdbc未实现的方法：getIdentifierQuoteString，hive-jdbc-0.13.1.jar源码中该方法为：
- public String getIdentifierQuoteString() throws SQLException {
- throw new SQLException("Method not supported");
- }
错误2：
- ERROR [SecurityAwareConnectionManager] Error connecting: hive_ds
- mondrian.olap.MondrianException: Mondrian Error:Internal error: while detecting isReadOnly
- Caused by: java.sql.SQLException: Method not supported
- at org.apache.hive.jdbc.HiveDatabaseMetaData.isReadOnly
- (HiveDatabaseMetaData.java:762)
错误原因同上。
解决的方法，需要修改hive-jdbc-0.13.1.jar中的源码org.apache.hive.jdbc.HiveDatabaseMetaData，将上面的两个方法改为：
- public boolean isReadOnly() throws SQLException {
- return false;
- }
- public String getIdentifierQuoteString() throws SQLException {
- return " ";
- }
注意，要快速修改源码，不要整个编译工程，通常我的做法是引入相关的jar包，这里需要引入hive-jdbc-0.13.1.jar 和 hive-metastore-0.13.1.jar ，然后新建一个package和源文件的package相同：org.apache.hive.jdbc ， 再将源码 HiveDatabaseMetaData.java 拷贝到该package下进行修改，修改好后，将该类相关的class文件，替换到 hive-jdbc-0.13.1.jar 中即可。
用新的hive-jdbc-0.13.1.jar 替换Saiku中的jar包，位置在：~/saiku/saiku-server/tomcat/webapps/saiku/WEB-INF/lib下。
重启Saiku Server。
创建查询
重启后，再次进入创建查询页面，后台没有报错，多维数据集下已经有了hive_ds。选择维度和指标后，saiku生成查询语句，并通过JDBC提交查询到Hive。
saiku的日志：
另外，HiveServer2的日志中也有MapReduce运行日志产生。
但通过日志可以看到，这个简单的查询，貌似被分成好几步来执行查询，最后耗时87秒。
Hive查询过程分析
从ResourceManager的页面上看到，一共提交了三个SQL:
第一个SQL为：
- SELECT
- lxw1234_kylin_fact.region as c0,
- lxw1234_kylin_fact.city as c1
- FROM lxw1234_kylin_fact as lxw1234_kylin_fact
- GROUP BY lxw1234_kylin_fact.region,lxw1234_kylin_fact.city
- ORDER BY CASE WHEN lxw1234_kylin_fact.region IS NULL THEN 1 ELSE 0 END,lxw1234_kylin_fact.region ASC,
- CASE WHEN lxw1234_kylin_fact.city IS NULL THEN 1 ELSE 0 END,lxw1234_kylin_fact.city ASC
作用是从事实表中抽取所有维度并去重排序。
第二个SQL为：
SELECT count(DISTINCT city) FROM lxw1234_kylin_fact
看上去是获取所有city的不重复数。
第三个SQL为：
- SELECT
- lxw1234_kylin_fact.region as c0,
- lxw1234_kylin_fact.city as c1,
- SUM(lxw1234_kylin_fact.pv) as m0
- FROM lxw1234_kylin_fact as lxw1234_kylin_fact
- GROUP BY lxw1234_kylin_fact.region,
- lxw1234_kylin_fact.city
发现这个SQL才是最终显示结果要用的查询，那么前两个的作用是什么呢？
看下面的操作：
点击省份维度之后，便弹出筛选对话框，里面列出了所有的省份名称，点击城市维度之后也是如此，前两个SQL的用途便在这里，从事实表中提取出所有维度缓存起来，供筛选使用。
另外，Saiku对于Hive的查询结果也会缓存，这样，在做分析查询的时候，能从缓存中获取的数据便不会再从Hive中查询，可以试试，过滤几个省份，获取去掉城市维度，结果立刻就返回，并不是从Hive中查询，这点，使得Saiku+Hive的可行性增强了不少。
接下来就尝试使用Saiku和SparkSQL结合使用，效率应该比Hive好很多。请持续关注 “lxw的大数据田地” .
转自：lxw的大数据田地Saiku结合Hive做大数据多维数据分析