Kylin |1.麒麟架构及原理

OLAP（online analytical processing）

OLAP是一种软件技术，它使分析人员迅速、一致、交互地从各个方面观察信息，以达到深入理解数据的目的，从各方面观察信息，也就是从不同的维度分析数据，因为OLAP也称为多维分析。

Kylin对接的就是数仓中的dwd层星型模型或雪花模型。

1. Kylin架构

官网地址 http://kylin.apache.org/cn/

官方文档 http://kylin.apache.org/cn/docs/

下载地址 http://kylin.apache.org/cn/download/

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（MOLAP）能力以支持超大规模数据，能在亚秒内查询巨大的Hive表；

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。

MR Hive
M(多维)OLAP连接分析处理的引擎
Hive--->Kylin--->Hbase

第一部分：

Metadata(元数据管理工具)和Cube Build Engine构建引擎(做分析运算)，离线-提前算-预计算。

Metadata 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。

构建引擎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。

第二部分：对外查询(实时)输出：
REST Server(接收请求)-->

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。

Query Engine(sql语法解析)

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。

Routing(连接HBase)

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。

Metadata（元数据管理工具）

需要调用使用的场景：

　　第三方App REST-API-->基于http协议
　　BI tools:Tableau..企业级商业智能-可视化界面-->基于jdbc、ODBC(windows/ linux)

Kylin的主要特点

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。

2. Kylin工作原理

本质上是MOLAP（Multidimension On-Line Analysis Processing）Cube，也就是多维立方体分析；

维度和度量

2³ - 1 = 7 种维度，假如有n种维度，一种有2ⁿ - 1 种组合维度。订单金额为度量，下单地区、下单品类、下单时间为维度。

确定分析角度-即维度（观察数据的角度）

具体聚合运算：count, avg, sum-即度量（被聚合（观察）的统计值，也就是聚合运算的结果）

维度：即观察分析数据的角度。比如员工数据，可以从性别角度来分析，也可以更加细化，从入职时间或者地区的维度来观察。

维度是一组离散的值，比如说性别中的男和女，或者时间维度上的每一个独立的日期。因此在统计时可以将维度值相同的记录聚合在一起，然后应用聚合函数做累加、平均、最大和最小值等聚合计算。

度量：即被聚合分析（观察）的指标值，也就是聚合运算的结果。比如说员工数据中不同性别员工的人数，又或者说在同一年入职的员工有多少。

Cube和Cuboid

一个小方块叫cubeid，比如居家、东北坐标对应的方块cubeid，它代表的是多行数据，

有了维度跟度量，一个数据表或者数据模型上的所有字段就可以分类了，它们要么是维度，要么是度量（可以被聚合）。于是就有了根据维度和度量做预计算的Cube理论。

给定一个数据模型，我们可以对其上的所有维度进行聚合，对于N个维度来说，组合的所有可能性共有2ⁿ种。对于每一种维度的组合，将度量值做聚合计算，然后将结果保存为一个物

化视图，称为Cuboid。所有维度组合的Cuboid作为一个整体，称为Cube。

4个维度组合：
abcd
abc abc bcd
ab cd ac bd
a b c d 
零维...
n个维度---组合--->2^n个cuboid
一个N维的Cube，是由1个N维子立方体、N个(N-1)维子立方体、N*(N-1)/2个(N-2)维子立方体、......、N个1维子立方体和1个0维子立方体构成，总共有2^N个子立方体组成

每种维度组合--->cuboid，所有维度组合的cuboid作为一个整体---->cube(立方体)。

假设有一个电商的销售数据集，其中维度包括时间[time]、商品[item]、地区[location]和供应商[supplier]，度量为销售额。那么所有维度的组合就有2⁴= 16种

（0维度）不算维度，只计算销售额 C₄⁰ = 1；

（1个维度）C₄¹有4种；

（2个维度）任意两两组合C_4²= 6 种；

（3个维度）C4³ = 4

（4个维度）C_4⁴ = 1

注意：每一种维度组合就是一个Cuboid，16个Cuboid整体就是一个Cube。

核心算法

Kylin的工作原理就是对数据模型做Cube预计算，并利用计算的结果加速查询：

1）指定数据模型，定义维度和度量；

2）预计算Cube，计算所有Cuboid并保存为 物化视图；

预计算过程是Kylin从Hive中读取原始数据，按照我们选定的维度进行计算，并将结果集保存到Hbase中，默认的计算引擎为MapReduce，可以选择Spark作为计算引擎。一次build的

结果，我们称为一个Segment。构建过程中会涉及多个Cuboid的创建，具体创建过程由kylin.cube.algorithm参数决定，参数值可选 auto，layer 和 inmem，默认值为 auto，即

Kylin 会通过采集数据动态地选择一个算法 (layer or inmem)，如果用户很了解 Kylin 和自身的数据、集群，可以直接设置喜欢的算法。

3）执行查询，读取Cuboid，运行，产生查询结果。

①分层算 MR--逐层构建算法（layer）

一个N维的Cube，是由1个N维子立方体、N个(N-1)维子立方体、N*(N-1)/2个(N-2)维子立方体、......、N个1维子立方体和1个0维子立方体构成，总共有2^N个子立方体组成，在逐层算

法中，按维度数逐层减少来计算，每个层级的计算（除了第一层，它是从原始数据聚合而来），是基于它上一层级的结果来计算的。比如，[Group by A, B]的结果，可以基于[Group

by A, B, C]的结果，通过去掉C后聚合得来的；这样可以减少重复计算；当 0维度Cuboid计算出来的时候，整个Cube的计算也就完成了。

每一轮的计算都是一个MapReduce任务，且串行执行；一个N维的Cube，至少需要N次MapReduce Job。

算法优点：

1）此算法充分利用了MapReduce的能力，处理了中间复杂的排序和洗牌工作，故而算法代码清晰简单，易于维护；

2）受益于Hadoop的日趋成熟，此算法对集群要求低，运行稳定；在内部维护Kylin的过程中，很少遇到在这几步出错的情况；即便是在Hadoop集群比较繁忙的时候，任务也能完成。

算法缺点：

1）当Cube有较多维度时，所需要的MapReduce任务也相应增加；由于Hadoop的任务调度需耗费额外资源，特别是集群较庞大时，反复递交任务造成的额外开销会相当可观；

2）由于Mapper不做预聚合，此算法会对Hadoop MapReduce输出较多数据; 虽然使用了Combiner来减少从Mapper端到Reducer端的数据传输，所有数据依然需要通过Hadoop

MapReduce来排序和组合才能被聚合，无形之中增加了集群的压力;

3）对HDFS的读写操作较多：由于每一层计算的输出会用做下一层计算的输入，这些Key-Value需要写到HDFS上；当所有计算都完成后，Kylin还需要额外的一轮任务将这些文件转成

HBase的HFile格式，以导入到HBase中去；

总体而言，该算法的效率较低，尤其是当Cube维度数较大的时候。

高维---->低维; 数据基于高维，递进过程

缺点：每层都有mr; 每层都要从hdfs读取，大量IO; 简单繁琐

在逐层算法中，按维度数逐层减少来计算，每个层级的计算（除了第一层，它是从原始数据聚合而来），是基于它上一层级的结果来计算的。

每一轮的计算都是一个MapReduce任务，且串行执行；一个N维的Cube，至少需要N次MapReduce Job。

②快速构建算法（inmem）

也被称作“逐段”(By Segment) 或“逐块”(By Split) 算法，从1.5.x开始引入该算法，利用Mapper端计算先完成大部分聚合，再将聚合后的结果交给Reducer，从而降低对网络瓶颈的压

力。该算法的主要思想是，对Mapper所分配的数据块，将它计算成一个完整的小Cube 段（包含所有Cuboid）；每个Mapper将计算完的Cube段输出给Reducer做合并，生成大

Cube，也就是最终结果；如图

需要算所有维度，一次mr 即可; 多个切片-->多个map数; 做所有keyboid运算; 所有map汇总及cube结果

省去mr资源调度;减少了io; map已经没重复的key, reducer只需对每个map去重减少了reducer的工作量;

与旧算法相比，快速算法主要有两点不同：

1） Mapper会利用内存做预聚合，算出所有组合；Mapper输出的每个Key都是不同的，这样会减少输出到Hadoop MapReduce的数据量，Combiner也不再需要；

2）一轮MapReduce便会完成所有层次的计算，减少Hadoop任务的调配。

关于这两个算法麒麟会自动选择；

3. Kylin环境搭建

需要在/etc/profile文件中配置HADOOP_HOME，HIVE_HOME，HBASE_HOME并source使其生效

/etc/profile

#JAVA_HOME
export JAVA_HOME=/opt/module/jdk1.8.0_144
export PATH=$PATH:$JAVA_HOME/bin
#HADOOP_HOME
export HADOOP_HOME=/opt/module/hadoop-2.7.2
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/bin
export PATH=$PATH:$HADOOP_HOME/sbin
#HIVE_HOME
export HIVE_HOME=/opt/module/hive
export PATH=$PATH:$HIVE_HOME/bin
##HBASE_HOME
export HBASE_HOME=/opt/module/hbase-1.3.1
export PATH=$PATH:$HBASE_HOME/bin
#KYLIN_HOME
export KYLIN_HOME=/opt/module/kylin
export PATH=$PATH:$KYLIN_HOME/bin

View Code

1）将apache-kylin-2.5.1-bin-hbase1x.tar.gz上传到Linux

2）解压apache-kylin-2.5.1-bin-hbase1x.tar.gz到/opt/module
　　[kris@hadoop101 sorfware]$ tar -zxvf apache-kylin-2.5.1-bin-hbase1x.tar.gz -C /opt/module/
　　注意：需要在/etc/profile文件中配置HADOOP_HOME，HIVE_HOME，HBASE_HOME并source使其生效。

3）启动
[kris@hadoop101 kylin]$ bin/kylin.sh start

启动Kylin之前要保证HDFS，YARN，ZK，HBASE相关进程是正常运行的。

--------------------- hadoop101 ----------------
3360 JobHistoryServer
31425 HMaster
3282 NodeManager
3026 DataNode
53283 Jps
2886 NameNode
44007 RunJar
2728 QuorumPeerMain
31566 HRegionServer
--------------------- hadoop102 ----------------
5040 HMaster
2864 ResourceManager
9729 Jps
2657 QuorumPeerMain
4946 HRegionServer
2979 NodeManager
2727 DataNode
--------------------- hadoop103 ----------------
4688 HRegionServer
2900 NodeManager
9848 Jps
2636 QuorumPeerMain
2700 DataNode
2815 SecondaryNameNode

http://hadoop101:7070/kylin 查看Web页面

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posted @ 2019-03-13 12:44 kris12 阅读(2346) 评论(0) 编辑收藏举报

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