Apache kylin原理
Apache kylin原理
2018年02月06日 19:08:26 zhangxiaomei1952 阅读数 907
本文主要介绍了Apache Kylin是如何将Hive表中的数据转化为HBase的KV结构，并简单介绍了Kylin的SQL查询是如何转化为HBase的Scan操作。
Apache Kylin 是什么
Apache Kylin是一个开源的、基于Hadoop生态系统的OLAP查询引擎，能够通过SQL接口对十亿、甚至百亿行的超大数据集实现秒级的多维分析查询。
OLAP 是什么
即联机分析处理：以复杂的分析型查询为主，需要扫描，聚合大量数据。
Kylin如何实现超大数据集的秒级多维分析查询
预计算
对于超大数据集的复杂查询，既然现场计算需要花费较长时间，那么根据空间换时间的原理，我们就可以提前将所有可能的计算结果计算并存储下来，从而实现超大数据集的秒级多维分析查询。
Kylin的预计算是如何实现的
将数据源Hive表中的数据按照指定的维度和指标 由计算引擎MapReduce离线计算出所有可能的查询结果(即Cube)存储到HBase中。
Kylin 架构
Cube 和 Cuboid是什么
简单地说，一个cube就是一个Hive表的数据按照指定维度与指标计算出的所有组合结果。
其中每一种维度组合称为cuboid，一个cuboid包含一种具体维度组合下所有指标的值。
如下图，整个立方体称为1个cube，立方体中每个网格点称为1个cuboid，图中（A,B,C,D）和（A，D）都是cuboid，特别的，（A,B,C,D）称为Base cuboid。cube的计算过程是逐层计算的，首先计算Base cuboid，然后计算维度数依次减少，逐层向下计算每层的cuboid。
图1
Cuboid 的维度和指标如何转换为HBase的KV结构
简单的说Cuboid的维度会映射为HBase的Rowkey，Cuboid的指标会映射为HBase的Value。如下图所示： 图2
如上图原始表所示：Hive表有两个维度列year和city，有一个指标列price。
如上图预聚合表所示：我们具体要计算的是year和city这两个维度所有维度组合（即4个cuboid）下的sum(priece)指标，这个指标的具体计算过程就是由MapReduce完成的。
如上图字典编码所示：为了节省存储资源，Kylin对维度值进行了字典编码。图中将beijing和shanghai依次编码为0和1。
如上图HBase KV存储所示：在计算cuboid过程中，会将Hive表的数据转化为HBase的KV形式。Rowkey的具体格式是cuboid id + 具体的维度值（最新的Rowkey中为了并发查询还加入了ShardKey），以预聚合表内容的第2行为例，其维度组合是（year，city），所以cuboid id就是00000011，cuboid是8位，具体维度值是1994和shanghai，所以编码后的维度值对应上图的字典编码也是11，所以HBase的Rowkey就是0000001111，对应的HBase Value就是sum(priece)的具体值。
所有的cuboid计算完成后，会将cuboid转化为HBase的KeyValue格式生成HBase的HFile，最后将HFile load进cube对应的HBase表中。
Cube 构建过程
1 从Hive表生成Base Cuboid
在实际的cube构建过程中，会首先根据cube的Hive事实表和维表生成一张大宽表，然后计算大宽表列的基数，建立维度字典，估算cuboid的大小，建立cube对应的HBase表，再计算base cuboid。
计算base cuboid就是一个MapReduce作业，其输入是上面提到的Hive大宽表，输出是的key是各种维度组合，value是Hive大宽表中指标的值。
-
org.apache.kylin.engine.mr.steps.BaseCuboidJob -
map 阶段生成key-value的代码如下： -
protected void outputKV(Context context) throws IOException, InterruptedException { -
intermediateTableDesc.sanityCheck(bytesSplitter); -
byte[] rowKey = buildKey(bytesSplitter.getSplitBuffers()); -
outputKey.set(rowKey, 0, rowKey.length); -
ByteBuffer valueBuf = buildValue(bytesSplitter.getSplitBuffers()); -
outputValue.set(valueBuf.array(), 0, valueBuf.position()); -
context.write(outputKey, outputValue); -
} -
所有计算cuboid的reduce阶段代码都一样，见下面。
2 从Base Cuboid 逐层计算 Cuboid。
从base cuboid 逐层计算每层的cuboid，也是MapReduce作业，map阶段每层维度数依次减少，reduce阶段对指标进行聚合。
-
org.apache.kylin.engine.mr.steps.CuboidReducer public void reduce(Text key, Iterable<Text> values, Context context) throws IOException, InterruptedException { -
aggs.reset(); //MeasureAggregators 根据每种指标的不同类型对指标进行聚合 -
for (Text value : values) { -
codec.decode(ByteBuffer.wrap(value.getBytes(), 0, value.getLength()), input); -
if (cuboidLevel > 0) { // Base Cuboid 的 cuboidLevel 是0 -
aggs.aggregate(input, needAggr); //指标进行进一步聚合 -
} else { -
aggs.aggregate(input); -
} -
} -
aggs.collectStates(result); -
ByteBuffer valueBuf = codec.encode(result); -
outputValue.set(valueBuf.array(), 0, valueBuf.position()); -
context.write(key, outputValue);
3 Cuboid 转化为HBase的HFile。
主要就是数据格式的转化。详情请参考： Hive 数据 bulkload 导入 HBase
不同类型的指标是如何进行聚合的
每种不同的指标都会有对应的聚合算法，所有指标聚合的基类是org.apache.kylin.measure.MeasureAggregator。其核心方法如下：
-
abstract public void reset(); -
//不同类型的指标算法会实现该方法 -
abstract public void aggregate(V value); -
abstract public V getState();
以最简单的long类型的sum指标为例：
-
public class LongSumAggregator extends MeasureAggregator<LongMutable> { -
LongMutable sum = new LongMutable(); -
@Override -
public void reset() { -
sum.set(0); -
} -
@Override -
public void aggregate(LongMutable value) { -
sum.set(sum.get() + value.get()); -
} -
@Override -
public LongMutable getState() { -
return sum; -
} -
}
SQL查询是如何转化为HBase的Scan操作的
还是以图2举例，假设查询SQL如下：
-
select year, sum(price) -
from table -
where city = "beijing" -
group by year
这个SQL涉及维度year和city，所以其对应的cuboid是00000011，又因为city的值是确定的beijing,所以在Scan HBase时就会Scan Rowkey以00000011开头且city的值是beijing的行，取到对应指标sum(price)的值，返回给用户。
总结
本文主要介绍了Apache Kylin是如何将Hive表中的数据转化为HBase的KV结构，并简单介绍了Kylin的SQL查询是如何转化为HBase的Scan操作。希望对大家有所帮助。
