Apache Kylin 在美团数十亿数据 OLAP 场景下的实践

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By  大数据技术与架构

场景描述：美团各业务线存在大量的OLAP分析场景，需要基于Hadoop数十亿级别的数据进行分析，直接响应分析师和城市BD等数千人的交互式访问请求，对OLAP服务的扩展性、稳定性、数据精确性和性能均有很高要求。

关键词：Kylin 美团

作者介绍

孙业锐，美团高级工程师，Apache Kylin Committer。2012 年毕业于电子科技大学，曾在奇虎 360 工作，负责 Hadoop 平台建设，2015 年加入美团。目前主要负责数据生产和查询引擎的改进和优化，专注于分布式计算，OLAP 分析等领域，对分布式存储系统亦有丰富经验。

美团各业务线存在大量的 OLAP 分析场景，需要基于 Hadoop 数十亿级别的数据进行分析，直接响应分析师和城市 BD 等数千人的交互式访问请求，对 OLAP 服务的扩展性、稳定性、数据精确性和性能均有很高要求。本文主要介绍美团的具体 OLAP 需求，如何将 Kylin 应用到实际场景中，以及目前的使用方式和现状。 同时也将 Kylin 和其它系统（如 Presto、Druid 等）进行了对比，阐述了 Kylin 的独特优势。

作为公司的平台部门，需要给各个业务线提供平台的服务，那么如何建设一个满足各种需求的公司平台级 OLAP 分析服务呢。首先，一个开源项目在公司真正落地会遇到很多障碍，这主要是由各个业务线不同的数据特点和业务特点决定的，所以本文会介绍一下美团的数据场景有什么特点；其次，针对这些数据特点，尤其是和 Kylin 设计初衷不太相符的部分，有什么样的解决方案；第三，目前 OLAP 领域还没有所谓事实上的标准，很多引擎都可以做类似事情，比如普通的 MPP，Kylin，或者 ES 等。这些系统之间的对比情况如何，应该如何选择，我们也有部分测试数据可以分享；最后，简单讨论一下未来准备在 Kylin 上做的工作。 

1 美团的数据场景特点

第一个特点是数据规模和模型特点。一方面从数据规模上来讲，事实表一般在 1 亿到 10 亿量级，同时还有千万量级的维表，也就是超高基数的维表。另一方面，数据模型是一开始遇到的最大困难。因为 Kylin 最初的设计是基于一个星形模型的，但很不幸由于各种原因，很多数据都是雪花的模型，还有其它的模型，比如所谓“星座”模型，也就是中间是两张或者三张事实表，周围关联了其它很多维表。业务逻辑决定了这些数据的关联方式非常复杂，根本无法用经典标准的理论来解释。

第二个是维度。维度最理想的情况是固定的，每天变化的只是事实表。但实际上维度经常会变，这可能和行业特点有关，比如组织架构，相关的维度数据可能每天都会变化。除此之外还可能要用今天的维度去关联所有的历史数据，因此要重刷历史数据，相应的开销也比较大。

第三个是数据回溯的问题。比如发现数据生成有问题，或者上游出错了，此时就需要重跑数据。这也是和经典理论模型有区别的。

从 维度的角度来看，一般维度的个数在 5-20 个之间，相对来说还是比较适合用 Kylin 的。另一个特点是一般都会有一个日期维度，有可能是当天，也有可能是一个星期，一个月，或者任意一个时间段。另外也会有较多的层次维度，比如组织架构从最上面的大区一直到下面的蜂窝，就是一个典型的层次维度。

从 指标的角度来讲，一般情况下指标个数在 50 个以内，相对来说 Kylin 在指标上的限制并没有那么严格，都能满足需求。其中有比较多的表达式指标，在 Kylin 里面聚合函数的参数只能是单独的一列，像 sum(if…) 这种就不能支持，因此需要一些特别的解决方法。另外一个非常重要的问题是数据的精确性，目前在 OLAP 领域，各个系统都是用 hyperloglog 等近似算法做去重计数，这主要是出于开销上的考虑，但我们的业务场景要求数据必须是精确的。因此这也是要重点解决的问题。

在 查询上也有比较高的要求。因为平台的查询服务可能直接向城市 BD 开放，每次会有几十、上百万次的访问，所以稳定性是首先要保证的。第二要求有很高的性能。因为用 Kylin 主要是为了实现交互式的分析，让使用者能够很快拿到结果，所以需要秒级响应。

另外经常会有人问到，Kylin 有没有可视化的前端，在我们内部更多是由业务方来做，因为原来本身就有这样的系统，以前接的是 MySQL 等其它的数据源，现在可以直接使用 Kylin 的 JDBC driver 对接起来。

以上是美团在 OLAP 查询方面的一些特点。 在用 Kylin 之前，实际上有一些方案，但效果并不理想。

比如用 Hive 直接去查，这种情况下，第一个是慢，第二会消耗计算集群的资源。尤其每个月第一天，大家都要出月报，跑的 SQL 非常多，全提到集群上去，并发度限制导致跑的比平时更慢。

我们原来也做过预聚合的尝试，这个思路跟 Kylin 很像，只不过是自己做这个事，用 Hive 先把所有的维度算出来，然后导入 MySQL 或者 HBase。但是这个方案并没有像 Kylin 这么好的模型定义抽象，也没有从配置到执行，预计算，查询这样整体的框架。现在通过使用 Kylin 实现了低成本的解决这些问题。

2 接入 Apache Kylin 的解决方案

针对上述的问题，经过大量的尝试和验证，目前主要的解决方案有以下几点。最重要的 第一点，就是采用宽表。所有非标准星型的数据模型，都可以通过预处理先拉平，做成一个宽表来解决。只要能根据业务逻辑把这些表关联起来，生成一张宽表，然后再基于这张表在 Kylin 里做数据的聚合就可以了。宽表不只能解决数据模型的问题，还能解决维度变化、或者超高基数的维度等问题。

第二点是表达式指标的问题，也可以通过提前处理解决。把表达式单独转成一列，再基于这列做聚合就可以了。实际上宽表和表达式变换的处理可以用 hive 的 view，也可以生成物理表。 

第三个是精确去重的问题，目前的方案是基于 Bitmap。由于数据类型的限制，目前只支持 int 类型，其它包括 long、string 等类型还不支持。因为需要把每个值都能映射到 Bitmap 里, 如果是 long 的话开销太大。如果用哈希的话就会冲突，造成结果不准确。另外 Bitmap 本身开销也是比较大的，尤其跑预计算的时候，如果算出来的基数很大，对应的数据结构就是几十兆，内存会有 OOM 的风险。这些问题后面我们也会想一些办法解决，也欢迎在社区里一起讨论。（补充说明：目前已在 1.5.3 版本中实现了全类型精确去重计数的支持。）

从整个系统的部署方式上来说，目前 Server 采用了分离部署的方式。Kylin Server 本质上就是一个客户端，并不需要太多资源，一般情况下使用虚拟机就能够满足需求。

实际的部署情况可以看这张图，左下角的是 hadoop 主集群，用于执行每天所有 hadoop 作业。中间最重要的是 Kylin01 和 02 这两个 server，是用于线上环境的 serve。其中 kylin01 是生产环境，这个环境一方面要负责从主机群上跑计算，把数据导到 HBase，另外也要响应前端的请求，从 HBase 里读数据。如果想新增一个 Cube 的话，需要在 kylin02 上操作，也就是预上线环境。所有业务方人员的 cube 数据模型定义都是在 kylin02 上做，没有问题后由管理员切到 kylin01 上。

这样做的 一个好处是 kylin01 作为一个线上服务能保证稳定性，甚至权限控制能更严格一些； 第二，预上线环境下开发完成后，管理员可以在投入生产前进行一次 review，保证 cube 的效率。

右上角是另外的调度系统。整个数据仓库的数据生产都是通过这个调度系统来调度的，其中的任务类型很多，Kylin 的 cube build 任务也是作为其中的一种类型。在上游的数据就绪以后，根据配置的依赖关系，自动触发 Cube 建立的过程。

左上角这边还有一个完全独立的线下测试集群，这个集群是完全开放的，主要是给用户做一些最开始的可行性调研或者评估的工作，但同时也不保证稳定性。 

一个开源的系统从社区拿回来，到真正的落地，再到上生产，这个过程相对还是比较长的，这里并没有太多的技术问题，更多的是一些流程上的经验。就是如何在各个阶段给业务方提供更好的服务，使得接入 Kylin 的过程更顺畅，沟通成本更低。整个过程主要分为四个阶段。

第一个阶段是方案选型，业务方根据业务需求，选择一些方案进行调研。我们在这个阶段提供了需求的 Checklist，从数据模型，维度各个方面列出来比较详细的点，可以让业务方自己对照，确定需求是不是能够被满足。

在确定 Kylin 能满足需求的基础上，接下来是 第二步，线下探查，也就是线下评估或者测试。我们提供了非常详细的接入文档，以及线下测试的环境。

第三步是线上开发，我们也有一些文档支持，基于抽象出来的场景，每个场景怎么配置 Cube，或者做哪些预处理，如何优化等，能够给业务方一个指导性的意见。

最后是开发完成后的切表上线。这个过程目前还是由管理员来操作，一方面是为了避免误操作或者滥操作，另一方面也会对 cube 进行 review，帮助进行优化。

3 主流 OLAP 系统对比分析

通过和其它同学交流，有一个感觉就是大家都觉得 Kylin 还不错，但并不是特别有信心，或者不知道非要用它的理由是什么，或者它和其它系统的对比是什么样的？这里也有部分测试结果可以和大家分享。

整个测试基于 SSB 的数据集，也是完全开源的，实际上是专门用于星型模型 OLAP 场景下的测试。整个测试数据集是非常标准的五张表，可以配置一些参数决定生成的数据集规模，然后在不同的规模下做不同查询场景的测试。现在已经完成的测试的系统包括：Presto，Kylin1.3，Kylin1.5 和 Druid。数据规模包含千万、亿、十亿三种规模；维度个数为 30 个；指标个数为 50 个。典型的测试场景包括：上卷、下钻，和常用的聚合函数。 

这里挑选了 典型的五个查询场景：一个事实表的过滤和聚合；五张表全关联之后的查询；两个 Count Dstinct 指标和两个 Sum 指标；后面两个查询包含 8~10 个的维度过滤。

这张图是千万规模下的一个测试结果，包括了四个系统。我们在用 Kylin 或者其它系统之前没有专门用于 OLAP 分析的引擎，只能用通用的。Presto 是其中表现非常好的引擎，但是在 OLAP 这种特定的场景下，可以看到不管跟 Kylin 还是 Druid 相比差的都比较多，所以前两个测试包含了 Presto 结果，后面就没有包含了

这里比较有趣的现象是在第三个查询，Kylin1.5 反而比 Kylin1.3 要慢一些。这个地方我们还没有搞清楚是什么原因，后面会详细的看一下。当然这个也可以证明数据没有修改过，是真实的测试数据。

从后面的两个查询上可以看到，在千万规模的级别，和 Druid 还是有比较大的差距。这主要和它们的实现模式相关，因为 Druid 会把所有的数据预处理完以后都加载到内存里，在做一些小数据量聚合的时候，可以达到非常快的速度；但是 Kylin 要到 HBase 上读，相对来说它的性能要差一些，但也完全能满足需求。

在亿级的规模上情况又有了变化，还是看后面两个查询，Kylin1.3 基本上是一个线性的增长，这个数据已经变得比较难看了，这是由于 Kylin1.3 在扫描 HBase 的时候是串行方式，但是 Kylin1.5 反而会有更好的表现，这是因为 Kylin1.5 引入了 HBase 并行 Scan，大大降低了扫描的时间。Kylin1.5 的数据会 shard 到不同的 region 上，在千万量级上数据量还比较小，没有明显的体现，但是上亿以后，随着数据量上升，region 也变多了，反而能把并发度提上去。所以在这里可以看到 Kylin1.5 表现会更好。这里也可以看出，在数据量成数量级上升后，Kylin 表现的更加稳定，在不同规模数据集上依然可以保持不错的查询性能。而 Druid 随着数据量的增长性能损失也成倍增长。

刚才是在 性能方面做的一些分析，其实对于一个系统来说，性能只是一个方面，除此之外，我们也会去考量其它方面的情况，主要有以下四点。

第一，功能的完备性。刚才提到我们所有的数据必须是精确的，但是现在基本上没有哪个系统能完全覆盖我们这个需求。比如 Druid 性能表现确实更好，但是它去重计数没有办法做到精确。

第二，系统的易用性。作为一个平台服务，不仅要把系统用起来，还要维护它，因此要考虑部署和监控的成本。这方面 Kylin 相对来说也是比较好的。Druid 一个集群的角色是非常多的，如果要把这个系统用起来的话，可能光搭这个环境，起这些服务都要很长的时间。这个对于我们做平台来讲，实际上是一个比较痛的事。不管是在部署，还是加监控的时候，成本都是相对比较高的。另外一个查询接口方面，我们最熟悉或者最标准，最好用的当然是标准 SQL 的接口。ES、Druid 这些系统原来都不支持 SQL，当然现在也有一些插件，但是在功能的完备性和数据的效率上都不如原生的支持。

第三，数据成本。刚才提到了有些数据需要做一些预处理，比如表的拉平或者表达式列的变换，除此之外还有一些格式的转化，比如有的系统只能读 TEXT 格式，这样都会带来数据准备的成本。另一方面是数据导入的效率。从数据进入数据仓库到真正能够被查询，这个时间中间有多长。数据存储和服务的时候需要多少机器资源，这个都可以归为数据成本，就是使用这个数据需要付出的成本。

第四，查询灵活性。经常有业务方问到，如果 Cube 没定义的话怎么办？现在当然查询只能失败。这个说明有的查询模式不是那么固定的，可能突然要查一个数，但以后都不会再查了。实际上在需要预定义的 OLAP 引擎上，这种需求普遍来讲支持都不是太好。

这张图是各个系统全方位的一个对比。

从查询效率上看，这里表现最不好的就是 Presto，表现最好的应该是 Druid 和 Kylin1.5，两者不相上下。从功能完备性上来讲，确实 Presto 语法和 UDF 等等是很完备的，Kylin 会稍微差一些，但比 Druid 好一点。

系统易用性上区别不是太大，这里主要考虑有没有标准的 SQL 接口或者部署成本高不高，用户上手能不能更快，目前来看 Druid 接口上确实不够友好，需要去翻它的文档才知道怎么去写查询的语法。

在查询成本上，Presto 是最好的，因为几乎不需要做什么特殊的处理，基本上 Hive 能读的数据 Presto 也都能读，所以这个成本非常低。Druid 和 Kylin 的成本相对较高，因为都需要提前的预计算，尤其是 Kylin 如果维度数特别多，而且不做特别优化的话，数据量还是很可观的。

最后从灵活性上来讲， Presto 只要 SQL 写出来怎么查都可以，Druid 和 Kylin 都要做一些预先模型定义的工作。这方面也可以作为大家选型时候的参考。

刚才比较客观的对比了几个系统，接下来再 总结一下 Kylin 的优势。

第一，性能非常稳定。因为 Kylin 依赖的所有服务，比如 Hive、HBase 都是非常成熟的，Kylin 本身的逻辑并不复杂，所以稳定性有一个很好的保证。目前在我们的生产环境中，稳定性可以保证在 99.99% 以上。同时查询时延也比较理想。我们现在有一个业务线需求，每天查询量在两万次以上，95% 的时延低于 1 秒，99% 在 3 秒以内。基本上能满足我们交互式分析的需求。

第二，对我们特别重要的一点，就是数据的精确性要求。其实现在能做到的只有 Kylin，所以说我们也没有什么太多其他的选择。

第三，从易用性上来讲，Kylin 也有非常多的特点。首先是外围的服务，不管是 Hive 还是 HBase，只要大家用 Hadoop 系统的话基本都有了，不需要额外工作。在部署运维和使用成本上来讲，都是比较低的。其次，有一个公共的 Web 页面来做模型的配置。相比之下 Druid 现在还是基于配置文件来做。这里就有一个问题，配置文件一般都是平台方或者管理员来管理的，没办法把这个配置系统开放出去，这样在沟通成本和响应效率上都不够理想。Kylin 有一个通用的 Web Server 开放出来，所有用户都可以去测试和定义，只有上线的时候需要管理员再 review 一下，这样体验就会好很多。

第四，最后一点就是活跃开放的社区和热心的核心开发者团队，社区里讨论非常开放，大家可以提自己的意见及 patch，修复 bug 以及提交新的功能等，包括我们美团团队也贡献了很多特性，比如写入不同的 HBase 集群等。这里特别要指出的是核心团队都是中国人，这是 Apache 所有项目里唯一中国人为主的顶级项目，社区非常活跃和热心，有非常多的中国工程师。特别是当你贡献越来越多的时候，社区会邀请成为 committer 等，包括我自己及团队成员也已经是 Apache Kylin 的 committer。同时也非常高兴看到以韩卿为首的 Apache Kylin 核心团队在今年初成立的创业公司 Kyligence，相信可以为整个项目及社区的发展带来更大的空间和未来。

4 未来工作

在未来工作方面，我们认为 Kylin 还有一些不理想的方面，我们也会着力去做优化和改进。

第一，精确去重计数。刚才提到只支持 Int，接下来有一个方案会支持所有的数据类型，能够扩展大家使用精确去重的场景范围（补充说明：目前该功能已在 1.5.3 版本中实现）。

第二，在查询效率和 Build 效率上也看到了一些可以优化的部分。比如队列资源拆分，我们所有计算集群的资源都是按照业务线核算成本的，但是现在 Kylin 本身还不太支持，这个我们也会抓紧去做，相信在很多公司也有类似的需求。还有大结果集和分页。当结果到了上百万的量级时，查询时延会上升到几十秒。同时在查询的时候有可能需要排序并且分页，就是把结果全读出来之后，根据其中的一个指标再 order by，这个开销也是比较大的。我们也会想办法进行优化。

最后，Kylin1.5 之后有明细数据和 Streaming 特性出来，后面也会做这方面的尝试。

5 Q&A

Q1：之前在 Build 的时候一直提到成本的问题，能给出一个估计值吗，如果一百亿的数据，需要多少时间？

孙业锐：有一个简单数据，大概是两亿行数据，维度的话有十四五个，Build 时间不超过两个小时，Build 出来的数据是五六百 G。

Q2：原始值是多大？

孙业锐：把这个数据抽出来之后，就是只参与 Build 的数据压缩后只有几个 G。

Q3：Kerberos 认证失效的问题你们遇到过没有？

孙业锐： Kerberos 认证完之后，会在本地临时目录下有一个 ticket 问题，每天在外部定时刷新一下就可以了，服务是不用停的。

主持人：我补充一下我们为什么选择 SQL 接口？Kylin 解决的是真正的用户面是谁，其实是业务人员和分析人员，他只会 SQL，几乎那些人很少说再学个 JAVA，所以能给他一个标准的 SQL 这个是让他上船最快的事情。其实这就是易用性很重要。

刚才看到了 Kylin 在千万级规模和亿级规模的表现，如果数据规模上到十亿，百亿，千亿的时候，我相信 Kylin 应该会秒杀所有一切。因为我们现在有另一个案例，生产环境上千亿规模的一张表，可以做到 90% 查询在 1.8 秒以内。另外我觉得非常好的一点，像美团、京东这边贡献了很多 patch，其实就是把需求提出来，大家可以一起来做。

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