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如果数据已经在Hive中准备好，并已经满足2.3节介绍的条件，那么就可以开始设计和创建Cube了，本节将按常规的步骤介绍Cube是如何创建的。 S F
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在Hive中准备待分析的数据是使用Apache Kylin的前提。将数据导入Hive表的方法很多，用户管理数据的技术和工具也多种多样，故其具体步骤不在本书的讨论范围之内，如有需要可以参阅Hive的文档。这里着重阐述几个需要注意的事项。 D F
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如果使用Apache Kylin的Web GUI触发，起始时间会被自动填写，用户只需选择结束时间。如果使用Rest API触发，用户则需确保时间范围不会与已有的Segment重合。 Y
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在未来，Apache Kylin还有可能为特定场景、特定类型的维度量身定制特别的编码方式，如在很多行业，身份证号码可能是一个重要的维度。但是身份证号码由于其特殊性而不能使用整数类型的编码（身份证号码的最后一位可能是X），其高基数的特点也决定了其不能使用Dict编码，在目前的版本中只能使用Fixed_length编码，但显然Fixed_length不能充分利用身份证号码中大部分字节是数字的特性来进行深度编码，因此存在一定程度的存储空间的浪费。 L
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OLAP需要以大量历史数据为基础，配合时间点的差异并对多维度及汇整型的信息进行复杂的分析。 OLAP需要用户有主观的信息需求定义，因此系统效率较高。 M线性整流单元(ReLU): Sigmoid函数： tanh函数: B
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