使用KyBot优化Apache Kylin存储

作者：李栋

编辑：Sammi

众所周知，Apache Kylin基于预计算的思想，实现了在Hadoop上对PB规模数据集进行高速OLAP分析的需求，查询性能可以达到秒级甚至亚秒级。既然是预计算，势必需要占用一定的集群存储资源；如果使用不当，可能造成大量的资源浪费。如何优化存储资源占用，就是本文讨论的话题。

关于存储资源

Apache Kylin使用“空间换时间”极大提高了查询效率。但“空间”也并非无限，不能无节制使用；而且需要的存储越多，生成数据消耗的预计算时间和计算资源就越多，维护成本也越大。因此，在保持查询效率不变的前提下，减少存储占用显得尤为重要。

Apache Kylin对于存储资源的占用主要包括以下几个方面：

元数据：包含Cube、Model等的定义信息，以及构建任务、字典、维表镜像等；默认保存在HBase当中

Cube数据：即预计算的结果；默认保存在HBase当中

HDFS文件：Cube构建任务生成的中间文件，主要用于Segment合并等操作；默认保存在Apache Kylin的HDFS工作目录当中

Hive表：Cube构建时为了从数据源拉取数据生成的临时外表，数据默认保存在Apache Kylin的HDFS工作目录当中，一般会在任务完成时自动删除

想要优化存储，首先需要了解整体及各项资源的存储分布，进而找到资源瓶颈和优化方案。但是Apache Kylin中没有存储监控和汇总统计的功能，想要快速洞悉存储占用并不是那么容易——而KyBot擅长解决这一问题。

使用KyBot优化存储

KyBot (https://kybot.io) 是为Apache Kylin及其商业版KAP提供在线诊断、优化及服务的平台。通过分析Apache Kylin的日志等信息，为用户提供可视化仪表盘、系统优化、故障排查、知识库等自助式服务。关于KyBot的使用可以参考文章[1]。

登录进入KyBot后，通过左侧菜单进入“存储”仪表盘，即可看到整个系统的存储统计指标，如图1所示。

图 1 存储仪表盘

在图1中，A区域代表整个HBase存储的统计，在这个例子中总共使用了1.3 TB的空间，其中48.5 GB是元数据，共计35个HTable。通过这些统计，管理员可以直观掌握Kylin的存储用量，也能为集群扩容、运维计划提供数据支撑。

B区域代表HBase存储用量的变化趋势，帮助用户快速定位用量突变等异常情况。这里的采样时间是用户每次生成KyBot诊断包的时间，因此，用户只需要定期生成并上传诊断包（如每日一次），就可以在此处观测到完整的存储变化曲线。

C区域代表检测出的可清理项统计，帮助管理员明确存储健康程度，并合理安排运维任务。在这个例子中，通过数据清理可以回收291.3 GB空间。

通过这些仪表盘，管理员可以一目了然地了解存储占用情况，但是如果发现用量过高，该如何优化呢？下文将列出一些常见的优化方案。

数据清理

在Apache Kylin的运行过程当中，会产生一定的中间数据，这些数据有的会在使用后自动删除，有的会保留下来作为数据备份。随着使用越来越久，这些数据的价值也越来越低，管理员可以通过数据清理回收这些数据的空间。

可清理的数据包括元数据、Cube数据。可清理的元数据主要包括很久之前的构建任务描述、无用的字典和维表镜像等，数据过多可能导致页面加载过慢、内存占用过多等问题。如果A区域表示的元数据表过大，则需要进行元数据清理，清理方式参考文章[2]。

当用户清空一个Cube时，系统并不会把Cube数据立即删除，而只是更新了Cube元数据。这是为了当用户操作失误时，还可以通过恢复元数据快速回滚；当用户不再需要回滚，这些数据就可以被清理；同样的还有任务中断留下的Hive中间表等等。C区域表示的“可清理项”统计过大，则表示需要进行存储清理，清理方式参考文章[3]。

降低Cube膨胀率

存储中最具重量级的就是Cube数据，如果发现总体存储用量异常之大，那么极有可能是有个别Cube极度膨胀导致。

图 2 Cube膨胀倍数统计

切换至KyBot的Cube仪表盘查看“Cube膨胀倍数统计”图表，如图2所示，可以快速根据膨胀倍数找到最为异常的Cube，并进入Cube调优页面，观察“Cuboid重合率”图表：

图 3 Cuboid重合率统计

如图3所示，每根柱子代表一个Cuboid和父级Cuboid的重合率，重合率100%则代表当前Cuboid是冗余的，可以被删除。图3中的Cube有很多冗余Cuboid，说明该Cube有很大优化空间，即可以通过调整Cube设计减小冗余Cuboid，从而降低膨胀率，进而有效减小系统的存储资源用量，同时不影响查询性能。有关Cuboid重合率和Cube优化方案，请参考文章[4]，本文不再赘述。

总结

“空间换时间”是Apache Kylin在大数据分析领域的杀手锏，为了让它永久锋利，就需要通过不断优化进行“保养”，如存储优化、模型优化等等。KyBot是专业、智能的“保养顾问”，可以达到事半功倍的效果。如果你也有存储方面的困扰，不妨参考本文一试。

参考文章

[1] 【技术帖】KyBot快速入门指南

[2] 元数据清理

[3] 存储清理

[4]Apache Kylin 深入Cube和查询优化