维度模型在hadoop中怎么实现？
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大家好，请教一个问题。现在要从关系数据库像hadoop转移，有些疑惑。
关系数据库的维度模型在hadoop中怎么存储？
是数据在hadoop计算，计算记过保存到关系数据库，还是维度模型直接保存在hadoop？
如果维度模型保存在hadoop：
hadoop 或者hbase怎么保存维度模型？
1. 像关系数据库一样建星型模型？
2. 做连接不好，冗余到一个表， hadoop的行会很大，好像也不方便扩展。
3. hbase保存维度模型怎么搞？总不能把维度属性都当成rowkey，但是不放在rowkey后面根据维度查询的时候就得变成全表扫描。
矛盾了好几天了，想不明白，谁有这方面经验？谢谢
有个网友说弄hbase得2级索引， 如果数据比较少而且数据集中在少数几个region还好吧， 如果大量数据分散到很多region，二级索引性能好吗？
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2 个回复
Bob - 同程旅游大数据+BI 架构师 2016-10-13 回答
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在hive上创建维度表、度量表。可尽量按照原有的关系型DW来设计。
使用hive的 sql进行数据ETL工作，这样就可以将所有的数据都存储到hadoop中
如果你想实现cube的查询，则可以用kylin来实现多维数据库。kylin也是读取hive中已搭建的仓库模型。
MarsJ - 大数据玩家~DS 2016-10-18 回答
赞同来自: seng
原始数据以Hive表的形式存储，包括事实表和各个维度表，Hive也被称为是Hadoop之上的数据仓库，所以完全可以用Hive作为数仓。
Apache Kylin提供了一个引擎，还有友好的UI界面，可以供用户从Hive表中读取事实表和维度表作为模型，并在模型中设计具体的CUBE，
然后在Kylin中Build CUBE，得到的结果是一个HTable，存储于HBase中，Web UI可以直接写SQL进行查询，实际上查询的是CUBE的结果（HTable）。
速度还可以。