深入理解kylin集成kafka

在写正文之前先讲下什么是kafka

kafka

kafka是一个消息系统 再具体点是发布-订阅制的消息系统，它依赖于zookeeper。也可以把他看作一个数据池。
kafka有这么几个概念

• 生产者
  顾名思义是指数据的生产者
• 消费者
  同理，消费者是指数据的消费者
• 代理
  代理是负责维护发布数据的简单系统。每个代理中的每个主题可以具有零个或多个分区。
• 主题
  主题属于特定类别的消息流称为主题。 数据存储在主题中。主题被拆分成分区。 对于每个主题，Kafka保存一个分区的数据。 每个这样的分区包含不可变有序序列的消息。 分区被实现为具有相等大小的一组分段文件

• 分区
  主题可能有许多分区，因此它可以处理任意数量的数据。
  举个例子，把kafka看作一个大型物流中转站，所有卖家的商品（生产者生产的数据）都会输入到这里。那么这个中转站（kafka）就会对物品进行分类处理（主题处理），分为，医药，家电，办公，建材之类的。又因为距离，效率等问题，不便于及时服务好客户，于是便设立代理，紧接着同类物品分发到各个代理，所以就会有分区概念。最后物品到达消费者手里。
  中间还会设计到leader和follower，leader以看作快递员中的Boss，它负责给指定分区读取写入，那么剩下的快递员都是follower，当leader挂掉,剩下的follower会重新选取一个新的leader负责之前的工作，这样就不会出现因为服务挂掉，导致数据丢失问题。

  
  
  

  image.png

kylin集成kafka

先看下开源kylin的源码目录结构

image.png

config目录下的都是写配置类，包括id，host，port，cluster等目的是告诉程序去哪里取数据，然后把数据存储到哪里。
hadoop 目录下类 如下：

image.png

到这里发现kylin的UI界面提供的一些配置参数，其实都是配置文件的参数，只不过把做了前后端隔离，填写的数据被调用，组成一个job被挂起
如果一个job一致挂起，然后cube会有很多的segment，所以需要合并，合并就用到了MergeOffsetStep类，合并目的也是为了减少存储空间。达到优化cube的目的

package org.apache.kylin.source.kafka.job;

import java.io.IOException;
import java.util.Collections;

import org.apache.kylin.cube.CubeInstance;
import org.apache.kylin.cube.CubeManager;
import org.apache.kylin.cube.CubeSegment;
import org.apache.kylin.cube.CubeUpdate;
import org.apache.kylin.engine.mr.steps.CubingExecutableUtil;
import org.apache.kylin.job.exception.ExecuteException;
import org.apache.kylin.job.execution.AbstractExecutable;
import org.apache.kylin.job.execution.ExecutableContext;
import org.apache.kylin.job.execution.ExecuteResult;
import org.apache.kylin.metadata.model.SegmentRange;
import org.apache.kylin.metadata.model.SegmentRange.TSRange;
import org.apache.kylin.metadata.model.Segments;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

import com.google.common.base.Preconditions;

/**
 */
public class MergeOffsetStep extends AbstractExecutable {

    private static final Logger logger = LoggerFactory.getLogger(MergeOffsetStep.class);

    public MergeOffsetStep() {
        super();
    }

    @Override
    protected ExecuteResult doWork(ExecutableContext context) throws ExecuteException {
        final CubeManager cubeManager = CubeManager.getInstance(context.getConfig());
        final CubeInstance cubeCopy = cubeManager.getCube(CubingExecutableUtil.getCubeName(this.getParams())).latestCopyForWrite();
        final String segmentId = CubingExecutableUtil.getSegmentId(this.getParams());
        final CubeSegment segCopy = cubeCopy.getSegmentById(segmentId);

        Preconditions.checkNotNull(segCopy, "Cube segment '" + segmentId + "' not found.");
        Segments mergingSegs = cubeCopy.getMergingSegments(segCopy);

        Preconditions.checkArgument(mergingSegs.size() > 0, "Merging segment not exist.");

        Collections.sort(mergingSegs);
        final CubeSegment first = mergingSegs.get(0);
        final CubeSegment last = mergingSegs.get(mergingSegs.size() - 1);

        segCopy.setSegRange(new SegmentRange(first.getSegRange().start, last.getSegRange().end));
        segCopy.setSourcePartitionOffsetStart(first.getSourcePartitionOffsetStart());
        segCopy.setSourcePartitionOffsetEnd(last.getSourcePartitionOffsetEnd());

        segCopy.setTSRange(new TSRange(mergingSegs.getTSStart(), mergingSegs.getTSEnd()));

        CubeUpdate update = new CubeUpdate(cubeCopy);
        update.setToUpdateSegs(segCopy);
        try {
            cubeManager.updateCube(update);
            return ExecuteResult.createSucceed();
        } catch (IOException e) {
            logger.error("fail to update cube segment offset", e);
            return ExecuteResult.createError(e);
        }
    }

}

总的来说集成的过程大概是这样的。
1.按照一定的格式生成数据
2.按照一定格式解析读取数据
3.将数据分发到Hadoop上
4.事实表load新增数据
5.建立cube
6.cube 合并更新操作