Kylin是一个开源的分布式分析引擎，主要用于快速查询大数据集合。
概念
Kylin是一个OLAP引擎，OLAP是在线分析处理（Online Analytical Processing）的缩写，它是一种数据分析处理方式，主要用于多维数据分析。与OLTP（Online Transaction Processing）系统不同，OLAP系统专注于对大数据集合进行查询、分析和报告。
Kylin的核心理念是将海量数据通过多维度数据建模和预处理，转换为一系列高效的Cube，然后通过查询这些Cube来快速地查询和分析数据。
Kylin支持多种数据源，如HDFS、HBase、Hive、Kafka等。可以方便地对不同种类的数据进行处理和分析，满足不同场景下的需求。
使用场景
- 大规模数据分析
Kylin适用于需要对大规模数据集合进行分析的场景，例如电商平台、金融机构等。在这些场景中，需要对大量的交易数据进行分析，例如销售额、订单量、用户行为等等。使用Kylin可以快速地查询这些数据，以便对业务进行深入分析。
- 高并发查询
Kylin适用于需要高并发查询的场景。例如，一个电商平台可能有数百万个用户同时进行交易，这就需要在短时间内对大量的交易数据进行查询。使用Kylin可以快速地响应这些查询请求，从而提高系统的响应速度和用户体验。
- 多维数据分析
Kylin适用于需要进行多维数据分析的场景。例如，在一个电商平台中，需要对产品的销售额、销售渠道、用户属性等多个维度进行分析，以便更好地了解用户的购物行为和偏好。使用Kylin可以建立多维模型，对这些数据进行分析，从而得到更全面的数据分析结果。
特点
- 多维数据建模
Kylin支持多维数据建模，即将数据按照多个维度进行切割和分析。
可以方便用户进行数据分析和决策，从而更好地把握业务发展趋势和客户需求。同时，Kylin的多维数据建模也使得数据分析更加灵活，用户可以根据需要对数据进行不同角度的分析和查询。
- 多维度查询
Kylin支持多维度查询，即用户可以根据多个维度对数据进行查询和分析。
可以帮助用户从多个角度来分析数据，从而更好地理解数据之间的关系和趋势。多维度查询功能还支持多种聚合函数，如SUM、COUNT、AVG等，方便用户对数据进行统计和计算。
- 高性能查询
Kylin具有高性能的查询能力，可以快速地对大规模数据集合进行查询和分析。
支持分布式查询，可以同时利用多个节点进行查询和计算，从而进一步提升查询效率和性能。
- 可扩展性
Kylin是一个可扩展的系统，可以根据需要增加节点和资源，以满足不同场景下的需求。
可以随着数据量和用户需求的增加而不断地扩展和优化系统性能。
- 可视化分析
Kylin还支持可视化分析，可以将数据分析结果以图表等形式展示出来。
- 简单易用
Kylin的使用非常简单易用，用户可以通过Kylin提供的Web界面或者命令行工具来进行操作和管理。同时，还提供了丰富的API和插件，方便用户对系统进行定制和扩展。
使用方式
- 数据准备
Kylin需要使用Hadoop的存储系统作为数据源，因此需要先将数据导入到Hadoop中。通常可以使用Sqoop等工具将数据从关系型数据库中导入到Hadoop中。
- 模型设计
Kylin需要使用多维模型来对数据进行查询和分析。模型设计需要定义维度、度量、层次结构等元素。
- Cube构建
在模型设计完成后，需要使用Kylin的Cube构建功能来将数据转换为多维模型。在Cube构建时，需要选择模型、定义维度、度量和聚合函数等参数，并设置Cube的存储方式和计算引擎等选项。
- 查询分析
完成Cube构建后，可以使用Kylin的查询分析功能对数据进行查询和分析。Kylin提供了多种查询方式，包括SQL查询、API查询和Web UI查询等。用户可以根据自己的需要选择不同的查询方式，并使用Kylin的多维分析功能对数据进行深入分析。
举例来说，假设一个电商平台需要对销售数据进行多维分析，可以使用Kylin来实现。首先需要将销售数据导入到Hadoop中，并设计多维模型，包括产品、销售时间、销售地点等多个维度和销售额、订单量等多个度量。然后使用Kylin的Cube构建功能将数据转换为多维模型，并设置Cube的存储方式和计算引擎等选项。最后，使用Kylin的查询分析功能对数据进行查询和分析。