数据分析引擎之Kylin学习笔记_kylin分析数据

文章目录

• 理论知识
• • 介绍
  • 架构
  • • REST Server
    • 查询引擎(Query Engine)
    • 路由器(Routing)
    • 元数据管理工具(Metadata)
    • 任务引擎(Cube Build Engine)
  • 特点
• 安装配置和启动
• • bin/find-spark-dependency.sh
  • tomcat/conf/server.xml
  • 启动与关闭
  • web界面
• 使用
• • 数据准备
  • 创建Kylin项目
  • 创建Model
  • 创建Cube
  • 查询
  • 编写Kylin SQL时的注意事项
  • 每日自动构建Cube脚本
• Cube构建原理
• • 维度和度量
  • Cube和Cuboid
  • Cube存储原理
  • Cube构建算法
  • • 逐层构建算法
    • 快速构建算法
• Cube构建优化
• • 使用衍生维度(derived dimension)
  • 使用聚合组(Aggregation Group)
  • RowKey优化
• BI工具集成
• • JDBC
  • Zeppelin
  • • 安装启动
    • 配置
    • 查询

理论知识

介绍

Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口和多维分析(OLAP)能力，并支持超大规模数据，能在亚秒内查询巨大的hive表。

架构

Kylin的架构图如下图所示：

REST Server

REST Server是一套面向应用程序开发的入口点，旨在实现针对Kylin平台的应用开发。此类应用程序可以通过查询、获取结果、触发cube任务、获取元数据即用户权限等，也可通过Restful接口实现SQL查询。

查询引擎(Query Engine)

当cube准备就绪后，查询引擎就能获取并解析用户查询，随后会与系统中其他组件进行交互，从而向用户返回查询结果。

路由器(Routing)

Kylin最初设计时考虑过将Kylin不能执行的查询引导到Hive中执行，但实践后发现Hive和Kylin的速度差异过大，导致用户无法对查询速率有一致的期望，最后这个路由功能在发行版中默认关闭。

元数据管理工具(Metadata)

Kylin是一款元数据驱动型应用程序，因此元数据管理工具是一大关键性组件，用于管理Kylin中保存的所有元数据，包括最为重要的cube数据。其他全部组件的正常运转都需要以元数据管理工具为基础，Kylin的元数据存储在HBase中。

任务引擎(Cube Build Engine)

任务引擎的设计目的在于处理所有离线任务，包括shell脚本、Java调用和MapReduce任务等。任务引擎对Kylin中的全部任务加以管理协调，确保每一项任务都能得到执行，并处理其中出现的故障。

特点

1）、标准的SQL接口：Kylin以标准的SQL作为对外服务的接口；
2）、支持超大数据集：Kylin早在2015年eBay生产环境中就能支持百亿记录的秒级查询；
3）、亚秒级响应：Kylin优异的查询响应速度得益于预计算，即很多复杂的计算(连接、聚合等)在离线的预计算过程中就已经完成，从而大大降低了查询时所需的计算量，提升了响应速率；
4）、可伸缩性和高吞吐率：单结点Kylin可实现每秒70个查询，亦可以搭建Kylin集群；
5）、BI工具集成：Kylin可以与现有的BI工具集成，包括：ODBC(Tableau、Excel、PowerBI等)、JDBC(Saiku、BIRT等)和RestAPI(js、web等)。
Kylin团队还贡献了Zeppelin插件，可以通过Zeppelin访问Kylin服务。

安装配置和启动

我的HBase版本为1.3.1，因此需要下载的Kylin压缩包为apache-kylin-2.3.1-hbase1x-bin.tar.gz。
下载解压后，进入apache-kylin-2.3.1-bin目录，修改以下配置文件：

bin/find-spark-dependenc