第1章 大数据Kylin之概述

Kylin概述

1.1、 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开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。


1.2、 Kylin架构

在这里插入图片描述
(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。


1.3、 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。

(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。

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