36 大数据项目之电商数仓（即席查询之Kylin）

第 3 章 Kylin

3.0 前置知识

2^n-1各角度

select
location
type
sum(money)
from tb
group by location,type

OLAP类型

3.1 Kylin 简介

3.1.1 Kylin 定义

3.1.2 Kylin 架构

3.1.3 Kylin 特点

3.2 Kylin 安装

3.2.1 Kylin 依赖环境

hbase参考文档安装

并且不需要分发因为只在dw1上有kylin

3.2.2 Kylin 搭建

1）下载 Kylin 安装包

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

2）解压 apache-kylin-2.5.1-bin-hbase1x.tar.gz 到/opt/module

3）启动

检验jobhistoryserver:

hadoop jar /opt/module/hadoop-2.7.2/share/hadoop/mapreduce/hadoop-mapreduce-example-2.7.2.jar pi 1 1
访问dw1:8088 点击history正常则没问题

（1）启动 Kylin 之前，需先启动 Hadoop（hdfs，yarn，jobhistoryserver）、Zookeeper、Hbase、hive元数据服务

（2）启动 Kylin

[dw@dw1 kylin]$bin/kylin.sh start

如果起不来可能是kylin.sh脚本启动时调用check-hive-usability.sh中hive -e查询将时间调大
访问 http://dw1:7070/kylin

用户名为：ADMIN，密码为：KYLIN

3.3 Kylin 使用

3.2.1创建工程

3.2.2获取数据源

1）点击 DataSource

2）点击下图按钮导入 Hive 表

3）选择所需数据表，并点击 Sync 按钮

3.2.3创建model

1）点击 Models，点击"+New"按钮，点击"★New Model"按钮。

2）填写 Model 信息，点击 Next

3）指定事实表

4）选择维度表，并指定事实表和维度表的关联条件，点击 Ok

维度表添加完毕之后，点击 Next

5）指定维度字段，并点击 Next

6）指定度量字段，并点击 Next

7）指定事实表分区字段（仅支持时间分区），点击 Save 按钮，model 创建完毕

3.2.4构建cube

1）点击 new， 并点击 new cube

2）填写 cube 信息，选择 cube 所依赖的 model，并点击 next

3）点击 add dimensions (维度表选normal)

4）选择所需的维度，如下图所示，点击next

5）选择所需度量值，如下图所示，并点击ok保存


6）cube 自动合并设置，cube 需按照日期分区字段每天进行构建，每次构建的结果会保存在
Hbase 中的一张表内，为提高查询效率，需将每日的 cube 进行合并，此处可设置合并周期。

注意：与hbase合并表不一样的是，kylin是多表合并一张表。hbase是一张大表内部hfile合并

7）Kylin 高级配置（优化相关，暂时跳过）

8）Kylin 相关属性配置覆盖（只在当前cube生效）

9）Cube 信息总览，点击 Save，Cube 创建完成

10）构建 Cube（计算），点击对应 Cube 的 action 按钮，选择 build

11）选择要构建的时间区间，点击 Submit

12）点击 Monitor 查看构建进度

3.2.5使用进阶

1）每日全量维度表及拉链维度表重复 Key 问题如何处理

按照上述流程，会发现，在 cube 构建流程中出现以下错误

原因：事实表根据日期分区与用户拉链表join时，会出现多个有修改过操作的用户，所以导致重复key

重复key解决方案

方案一：在 hive 中创建维度表的临时表，该临时表中只存放维度表最新的一份完整的数据，在 kylin 中创建模型时选择该临时表作为维度表。

方案二：与方案一思路相同，但不使用物理临时表，而选用视图（view）实现相同的功
能。

此处采用方案二： 创建维度表视图

（1）创建维度表视图

--拉链维度表视图
create view	dwd_dim_user_info_his_view	as select * from dwd_dim_user_info_his where end_date='9999-99-99';

--全量维度表视图
create view	dwd_dim_sku_info_view	as select * from dwd_dim_sku_info where dt=date_add(current_date,-1);

--当前情形我们先创建一个 dwd_dim_user_info_his  的视图
create view	dwd_dim_user_info_his_view	as select * from dwd_dim_user_info_his where end_date='9999-99-99';

创建视图完毕后：
1.discard失败的任务并drop => 2.drop cube => 3.drop model => 4.unload table dwd_dim_user_info_his
并重新创建model执行下去

2）历史服务器错误 （方案：修改到今天日期）

hadoop fs -ls /tmp/hadoop-yarn/staging/history (存放jobhistory的日志)
done  显示在web界面
^
|
done_intermediate 日期往前则一直在 done_intermediate里无法显示

使用kylin进行查询

select l.region_name, sum(payment_amount)
from dwd_fact_payment_info p
left join dwd_dim_base_province l
on p.province_id = l.id
group by l.region_name

注意：第一次可能比较慢，因为与hbase需要建立一次连接需要消耗一些时间

如何实现每日自动构建 cube -->Restful API

http://kylin.apache.org/cn/docs/howto/howto_use_restapi.html

查询 example

curl -X POST -H “Authorization: Basic XXXXX=” -H “Content-Type: application/json” -d ‘{ “sql”:“select count(*) from TEST_KYLIN_FACT”, “project”:“learn_kylin” }’ http://localhost:7070/kylin/api/query

1.需要将登陆的账号密码进行加密

http://tool.chinaz.com/Tools/Base64.aspx

2.改写命令
curl -X POST -H “Authorization: Basic QURNSU46S1lMSU4=” -H “Content-Type: application/json” -d ‘{ “sql”:“select l.region_name, sum(payment_amount) from dwd_fact_payment_info p left join dwd_dim_base_province l on p.province_id = l.id group by l.region_name”, “project”:“gmall” }’ http://dw1:7070/kylin/api/query

构建 cube example

curl -X PUT -H “Authorization: Basic XXXXXXXXX” -H ‘Content-Type: application/json’ -d ‘{“startTime”:‘1423526400000’, “endTime”:‘1423612800000’, “buildType”:“BUILD”}’ http://:/kylin/api/cubes/{cubeName}/build

改写命令并编写成脚本

#!/bin/bash

cube_name=payment_view_cube
do_date=`date -d '-1 day' +%F`

#获取 00:00 时间戳
start_date_unix=`date -d "$do_date 08:00:00" +%s`
start_date=$(($start_date_unix*1000))

#获取 24:00 的时间戳
stop_date=$(($start_date+86400000))

curl -X PUT -H "Authorization: Basic QURNSU46S1lMSU4=" -H 'Content-Type: application/json' -d '{"startTime":'$start_date', "endTime":'$stop_date',	"buildType":"BUILD"}' http://dw1:7070/kylin/api/cubes/$cube_name/build

3.4 Kylin Cube 构建原理

3.4.1Cube 存储原理

底层存储16进制，并且有位数约定来表达第几个维度

3.4.2Cube 构建算法

1）逐层构建算法（layer）

2）快速构建算法（inmem）

3.5Kylin Cube 构建优化

3.5.1使用衍生维度（derived dimension）

3.5.2使用聚合组（Aggregation group）

（1）强制维度（Mandatory）

（2）层级维度（Hierarchy）

（3）联合维度（Joint） 如sku与spu

3.5.3Row Key 优化

2）基数大的维度放在基数小的维度前边。

3.5.4并发粒度优化

3.6Kylin BI 工具集成

3.6.1JDBC

1）新建项目并导入依赖

	
		org.apache.kylin</groupId>
		kylin-jdbc</artifactId>
		2.5.1</version>
	</dependency>
</dependencies>

2）编码

package com.atguigu;
import java.sql.*; public class TestKylin {
public static void main(String[] args) throws Exception {

//Kylin_JDBC 驱动
String KYLIN_DRIVER = "org.apache.kylin.jdbc.Driver";
//Kylin_URL
String KYLIN_URL = "jdbc:kylin://dw1:7070/gmall";
//Kylin 的用户名
String KYLIN_USER = "ADMIN";

//Kylin 的密码
String KYLIN_PASSWD = "KYLIN";

//添加驱动信息
Class.forName(KYLIN_DRIVER);
//获取连接
Connection connection = DriverManager.getConnection(KYLIN_URL, KYLIN_USER, KYLIN_PASSWD);
//预编译 SQL
PreparedStatement ps = connection.prepareStatement("select l.region_name, sum(payment_amount) from dwd_fact_payment_info p left join dwd_dim_base_province l on p.province_id = l.id group by l.region_name");
//执行查询
ResultSet resultSet = ps.executeQuery();

//遍历打印
while (resultSet.next()) {
		System.out.println(resultSet.getString(1) + ":" +resultSet.getDouble(2) );
		}
	}
}

3）结果展示

3.6.2Zepplin

1）Zepplin 安装与启动
（1）将 zeppelin-0.8.0-bin-all.tgz 上传至 Linux
（2）解压 zeppelin-0.8.0-bin-all.tgz 之/opt/module
（3）修改名称
（4）启动 bin/zeppelin-daemon.sh start (后台运行)

可登录网页查看，web 默认端口号为 8080
http://dw1:8080
2）配置 Zepplin 支持 Kylin
（1）点击右上角 anonymous 选择 Interpreter

（2）搜索 Kylin 插件并修改相应的配置

（3）修改完成点击 Save 完成

（4）点击 Notebook 创建新的 note


切换解释器