一，kylin 定义：
Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay Inc开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
二，kylin 架构：
1）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平台的应用开发工作。 此类应用程序可以提供查询、获取结果、触发cube构建任务、获取元数据以及获取用户权限等等。另外可以通过Restful接口实现SQL查询。
2）查询引擎（Query Engine）
当cube准备就绪后，查询引擎就能够获取并解析用户查询。它随后会与系统中的其它组件进行交互，从而向用户返回对应的结果。
3）路由器（Routing）
在最初设计时曾考虑过将Kylin不能执行的查询引导去Hive中继续执行，但在实践后发现Hive与Kylin的速度差异过大，导致用户无法对查询的速度有一致的期望，很可能大多数查询几秒内就返回结果了，而有些查询则要等几分钟到几十分钟，因此体验非常糟糕。最后这个路由功能在发行版中默认关闭。
4）元数据管理工具（Metadata）
Kylin是一款元数据驱动型应用程序。元数据管理工具是一大关键性组件，用于对保存在Kylin当中的所有元数据进行管理，其中包括最为重要的cube元数据。其它全部组件的正常运作都需以元数据管理工具为基础。 Kylin的元数据存储在hbase中。
5）任务引擎（Cube Build Engine）
这套引擎的设计目的在于处理所有离线任务，其中包括shell脚本、Java API以及Map Reduce任务等等。任务引擎对Kylin当中的全部任务加以管理与协调，从而确保每一项任务都能得到切实执行并解决其间出现的故障。
三， kylin 特点：
Kylin的主要特点包括支持SQL接口、支持超大规模数据集、亚秒级响应、可伸缩性、高吞吐率、BI工具集成等。
1）标准SQL接口：Kylin是以标准的SQL作为对外服务的接口。（可以通过写sql 的方式就行查询）
2）支持超大数据集：Kylin对于大数据的支撑能力可能是目前所有技术中最为领先的。早在2015年eBay的生产环境中就能支持百亿记录的秒级查询，之后在移动的应用场景中又有了千亿记录秒级查询的案例。
3）亚秒级响应：Kylin拥有优异的查询相应速度，这点得益于预计算，很多复杂的计算，比如连接、聚合，在离线的预计算过程中就已经完成，这大大降低了查询时刻所需的计算量，提高了响应速度。
4）可伸缩性和高吞吐率：单节点Kylin可实现每秒70个查询，还可以搭建Kylin的集群。
5）BI工具集成：
Kylin可以与现有的BI工具集成，具体包括如下内容。
ODBC：与Tableau、Excel、PowerBI等工具集成
JDBC：与Saiku、BIRT等Java工具集成
RestAPI：与JavaScript、Web网页集成
Kylin开发团队还贡献了Zepplin的插件，也可以使用Zepplin来访问Kylin服务。
四，kylin 的安装。
五，kylin 的使用：
（1）创建工程
1.1 创建工程：
1.2 填写项目名称和项目描述信息
（2）获取数据源
2.1点击DataSource
2.2点击下图按钮导入Hive表
2.3选择所需数据表，并点击Sync按钮
（3）创建model
1.1点击Models，点击"+New"按钮，点击"★New Model"按钮。
1.2填写Model信息，点击Next
1.3.1 指定事实表
1.3.2选择维度表，并指定事实表和维度表的关联条件，点击Ok
1.3.3维度表添加完毕之后，点击Next
1.4 指定维度字段，并点击Next
1.5.指定度量字段，并点击Next
1.6.指定事实表分区字段（仅支持时间分区），点击Save按钮，model创建完毕
（4） 构建cube 计算引擎根据定义的cube 进行预计算 将结果存储到hbase 数据库。
1.1 点击new， 并点击new cube
1.2 填写cube信息，选择cube所依赖的model，并点击next
1.3 选择所需的维度，如下图所示
1.4 选择所需度量值，如下图所示
1.5 cube自动合并设置，cube需按照日期分区字段每天进行构建，每次构建的结果会保存在Hbase中的一张表内，为提高查询效率，需将每日的cube进行合并，此处可设置合并周期。
1.6 Kylin高级配置（优化相关，看我下一篇博客，暂时跳过）
1.7 Kylin相关属性配置覆盖
1.8 Cube信息总览，点击Save，Cube创建完成
1.9 构建Cube（计算），点击对应Cube的action按钮，选择build
2.1 选择要构建的时间区间，点击Submit
2.2 点击Monitor查看构建进度
3.1 写sql 进行查询
