不，Kylin 是一个带有 SQL 接口的 OLAP 引擎。 SQL 查询需要与预定义的 OLAP 模型匹配。
如果用户有一个巨大的表 (如：超过 1 亿行) 与维表进行 JOIN，而且查询需要在仪表盘、交互式报告、BI (商务智能) 中完成，用户并发数量为几十个或者几百个，那么 Kylin 是最好的选择。
Kylin 可以支持 TB 到 PB 级数据集的亚秒级查询。 这已经被 eBay，美团，头条等用户验证过。 以 美团的案例为例（至 2018-08），973 个 Cube，每天 380 万个查询，原始数据 8.9 万亿，总 Cube 大小 971 TB（原始数据更大），50％查询在 <0.5 秒内完成，90％ 查询 <1.2秒。
Cube 的膨胀率取决于多个因素，例如维度 / 度量的数量，维度的基数，Cuboid 的数量，压缩算法等。用户可以通过多种方式优化 Cube 体积。
SQL 引擎以不同的方式回答查询，Kylin 不是它们的替代品，而是它们的查询加速器。很多用户将 Kylin 与其他 SQL 引擎一起使用。对于高频率查询的模式，构建 Cube 可以极大地提高性能并给集群负荷减压。
Kylin 可以在 Hadoop 集群上运行，从几个节点到数千个节点，取决于您拥有多少数据。 该架构可水平扩展。 因为大多数计算都是在 Hadoop（MapReduce / Spark / HBase）中进行的，所以通常只需要在几个节点中安装Kylin。
Cube 的最大物理维度数量 (不包括衍生维度) 是 63，但是不推荐使用大于 30 个维度的 Cube，会引起维度灾难。
Cube 中只包含聚合数据，所以用户的所有查询都应该是聚合查询 (包含 “group by”)。用户可以使用对所有维度分组（“group by”) 的查询来获取尽可能接近的详细结果，但返回结果并不是原始数据。 为了从某些 BI 工具连接 Kylin，Kylin 会尝试回答 “select *” 查询，但是请注意结果可能不是预期的。请确保发送到 Kylin 的每条查询都是聚合查询。
Cube 不是用于查询原始数据的正确选择；但是如果用户的确存在这个需求，以下是一些解决方案：
UHC 代表 Ultra High Cardinality，即超高基数。基数表示维度不同值的数量。通常，维度的基数从数十到数百万。如果超过百万，我们将其称为超高基维度，例如：用户 ID，电话号码等。
Kylin 支持超高基维度，但是在 Cube 设计中额外注意超高基维度，它们可能会使 Cube 体积非常大、查询变慢。
请参考 Wiki 文档：Specify cube for your query
存在的，但是他们是代码内部的 API，并且会随着版本进行变化。默认情况下，Kylin 希望用户在网页上创建新的项目、模型和 Cube。
在雪花模型中，同样只能指定一张事实表。但是用户可以定义一张维表与另一张维表进行 JOIN 连结。
如果查询中包含两张事实表的 JOIN 连结，用户同样可以将一张事实表定义为维表，并不为这张较大的维表设置维表快照。
Cube 数据存储在 HBase 中，每个 Cube segment 都是一张 HBase 中的表；维度的值将组成行键 (Row Key)；度量的值将按列序列化。为了提高存储效率，维度和度量都被编码为字节。Kylin 将在 HBase 中获取到字节后解码为原始值。 如果没有 Kylin 的元数据，HBase 表不是可读的。
请参考： Design cube in Apache Kylin
用户可以在 HBase 端对 Cube 数据进行加密，有关内容请参考：Transparent Encryption of Data At Rest
Kylin 没有内置的调度程度。您可以通过 REST API 从外部调度程度服务中触发 Cube 的定时构建，如 Linux 的命令 crontab、Apache Airflow 等。
从 v2.5.0 开始，Kylin 将为 Hadoop 3 和 HBase 2 提供二进制包。
请确认 $KYLIN_HOME/conf/kylin.properties 中的配置项 kylin.server.cluster-servers 在每个 Kylin 节点上都被正确配置，Kylin 节点通过此配置相互通知刷新缓存，请确保节点间的网络通信健康。
Kylin 并不自带这些 Hadoop 的 Jar 包，因为它们应该已经在 Hadoop 节点中存在。所以 Kylin 会尝试通过 hbase classpath 和 hive -e set 找到它们，并将它们的路径加入 HBASE_CLASSPATH 中（Kylin 启动时会运行 hbase 脚本，该脚本会读取 HBASE_CLASSPATH)。 由于 Hadoop 的复杂性，可能会存在一些找不到 Jar 包的情况，在这种情况下，请查看并修改 $KYLIN_HOME/bin/ 目录下的 find-\*-dependecy.sh 和 kylin.sh 脚本来适应您的环境；或者在某些 Hadoop 的发行版中 (如 AWS EMR 5.0)，hbase 脚本不会保留原始的 HBASE_CLASSPATH 值，可能会引起 “NoClassDefFoundError” 的报错。为了解决这个问题，请在 $HBASE_HOME/bin/ 下找到 hbase 脚本，并在其中搜索 HBASE_CLASSPATH，查看它是否是如下形式：
export HBASE_CLASSPATH=$HADOOP_CONF:$HADOOP_HOME/*:$HADOOP_HOME/lib/*:$ZOOKEEPER_HOME/*:$ZOOKEEPER_HOME/lib/*
如果是的话，请修改它来保留原始值，如下：
export HBASE_CLASSPATH=$HADOOP_CONF:$HADOOP_HOME/*:$HADOOP_HOME/lib/*:$ZOOKEEPER_HOME/*:$ZOOKEEPER_HOME/lib/*:$HBASE_CLASSPATH
一旦 Cube 被构建完成，它的结构不能被修改。用户可以通过克隆该 Cube，在新的 Cube 中增加维度和度量，并在新的 Cube 构建完成后，禁用或删除老的 Cube，使得查询能够使用新的 Cube 进行回答。
如果用户能接受新的维度在历史数据中不存在，则可以在老的 Cube 的构建结束时候后开始构建新的 Cube，并基于老的 Cube 和新的 Cube 创建一个混合（Hybrid）模型。
以下是可能的原因：
用户需要刷新 Cube，如果 Cube 被分区，那么可以刷新某些 Segment。
根本原因是 Kylin 没有权限执行 HBase CompleteBulkLoad。请检查启动 Kylin 的用户是否有访问 HBase 的权限。
sample.sh 在 HDFS 上创建 /tmp/kylin 文件夹失败执行 bash -v $KYLIN_HOME/bin/find-hadoop-conf-dir.sh，查看报错信息，然后根据报错信息进行排错。
修改 $KYLIN_HOME/tomcat/conf/server.xml，找到 compress=on，修改为 off。
用户可以在 Cube 级别进行重写如下参数：
kylin.engine.mr.config-override.mapreduce.job.queuename=YOUR_QUEUE_NAME kylin.source.hive.config-override.mapreduce.job.queuename=YOUR_QUEUE_NAME kylin.engine.spark-conf.spark.yarn.queue=YOUR_QUEUE_NAME
Kylin 使用字典编码方式来编码/解码维度的值；通常一个维度的基数都是小于百万的，所以字典编码方式非常好用。正如字典需要被持久化、加载进内存，如果一个维度的基数非常高，内存占用会非常大，所以 Kylin 加了一层检查。如果用户看到这类报错，建议先找到哪些维度是超高基维度，并重新对 Cube 进行设计 (如：是否需要对将超高基的列设置为维度)，如果用户必须保留该超高基列作为一个维度，有如下解决方法：
fixed_length 或 integer。$KYLIN_HOME/conf/kylin.properties 中的 kylin.dictionary.max.cardinality 的值。如果在 Hive 中将列声明为 integer，则 SQL 引擎 (Calcite) 将使用列的数据类型作为 “SUM()” 的数据类型，而此字段上的聚合值可能超出整数范围；在这种情况下，查询的返回结果可能是负值。
解决方法如下： 在 Hive 中将该列的数据类型更改为 BIGINT，然后将表同步到 Kylin（对应的 Cube 不需要刷新）。
Kylin 使用字典对每列中的值进行编码，这大大减少了 Cube 的存储大小。 而要构建字典，Kylin 需要为每列获取不同的值。
请参考: How to add new user or change the default password 。
用户可以通过以下命令为 NPM 设置代理：
npm config set proxy http://YOUR_PROXY_IP
请更新您本地的 NPM 仓库以使用国内的 NPM 镜像，例如[淘宝 NPM 镜像](http://npm.taobao.org
用户在第一次运行 hbase 客户端时可能会遇到此错误，请检查错误信息以查看是否存在无法访问 “/hadoop/hbase/local/jars” 等文件夹；如果文件夹不存在，请创建它。
请参考：JDBC query result Date column get wrong value
重启 Kylin 来使得配置生效，如果用户有多个 Kylin 服务器作为一个集群，需要在所有的节点都执行相同操作。
HDFS 上的工作目录中的数据包括了中间数据 (将被垃圾清理所清除) 和 Cuboid 数据 (不会被垃圾清理所清除)，Cuboid 数据将为之后的 Segment 合并而保留。所以如果用户确认这些 Segment 在之后不会被合并，可以将 Cuboid 数据移动到其他路径甚至删除。
另外，请留意 HDFS 工作目录下的 “resources” 或 “jdbc-resources” 子目录中会存放一些大的元数据，如字典文件和维表的快照，这些文件不能被删除。
“%”, “_” 是 “like” 语句中的保留关键字; “%” 可以匹配任意个字符, “_” 匹配单个字符; 如果你想匹配关键字如 “_”, 需要使用另一个字符在前面进行转义; 下面是一个使用 “/” 进行转义的例子, 此查询试图匹配 “xiao_”: "select username from gg_user where username like ‘%xiao/_%’ escape ‘/’; "