Kylin的工作原理及使用分享：构建大数据分析之塔

 

 

学习目标：

• 了解Kylin的工作原理和基本概念
• 理解Kylin在大数据分析中的作用和价值
• 学会使用Kylin进行数据建模、数据预处理和查询

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学习内容：

1. 什么是Kylin？

   • Kylin是一个开源的分布式分析引擎，专注于大数据的实时多维分析。它能够通过构建预计算的聚合数据集，提供快速的数据查询和分析功能。

2. Kylin的工作原理

   • 构建Cube：Kylin通过构建多维数据Cube来实现快速查询。Cube是由多个维度和度量组成的数据集合，通过预计算的方式提供高性能的查询。
   • 数据建模：使用Kylin的基本概念，如维度、度量、模式等，进行数据建模，定义Cube的结构。
   • 数据预处理：将原始数据导入Kylin，并进行预处理、数据清洗和数据转换，以满足分析需求。
   • 预计算和存储：Kylin使用高效的预计算算法和存储方式，将聚合数据集存储在高速存储介质中，以提供快速的查询性能。

3. Kylin的使用

   • 安装和配置：了解Kylin的安装和配置过程，包括环境要求、依赖项安装和配置文件修改等。
   • 数据建模：学会如何使用Kylin进行数据建模，包括定义维度、度量、模式和聚合函数等。
   • 数据预处理：学习如何导入数据到Kylin，并进行数据清洗、转换和建立索引。
   • 查询和分析：掌握Kylin的查询语法和查询优化技巧，以获取高性能的查询结果。
   • 监控和调优：了解Kylin的监控和调优工具，以及如何通过参数调整和性能优化，提升Kylin的查询性能。

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学习时间：

• 周一至周五晚上 7 点—晚上9点
• 周六上午 9 点-上午 11 点
• 周日下午 3 点-下午 6 点

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学习产出：

1. 什么是Kylin？

   • Kylin是一个开源的分布式分析引擎，专注于大数据的实时多维分析。它能够通过构建预计算的聚合数据集，提供快速的数据查询和分析功能。

 

Kylin是由阿里巴巴集团开发并开源的一个分布式分析引擎，专注于大数据的实时多维分析。它的目标是提供高性能的查询和数据分析能力，使用户能够快速获取数据洞察，并支持实时决策。

Kylin的核心理念是通过预计算和数据聚合的方式，为用户提供高效的查询性能。它将原始的大数据集合转化为多维数据集合，称为Cube，其中包含了多个维度和度量。Cube的构建过程是将原始数据进行预处理、聚合和存储，以提供快速的查询响应时间。

具体而言，Kylin可以实现以下功能和特性：

1. 数据建模和查询语法：Kylin提供了灵活的数据建模能力，用户可以定义维度和度量，以及数据之间的关系。同时，它支持SQL查询语法，用户可以使用标准的SQL语句进行数据查询和分析。

2. 数据预处理和存储：Kylin支持从多种数据源中导入数据，并进行数据清洗、转换和索引建立等预处理操作。处理后的数据会存储在高速存储介质中，如Hadoop HDFS或Apache Parquet格式文件。

3. 高性能查询：Kylin利用预计算和聚合的优势，能够实现秒级甚至亚秒级的查询响应时间。它采用了多种查询优化技术，包括基于数据立方体的多维索引、查询剪枝和并行执行等，以提高查询性能。

4. 扩展性和容错性：Kylin是一个分布式系统，可以在多个节点上进行部署，以实现横向扩展和高可用性。它支持数据的动态增量更新和增量构建，以及节点的容错和故障恢复。

总的来说，Kylin是一个功能强大的分布式分析引擎，通过构建预计算的聚合数据集，为用户提供快速的数据查询和分析能力。它已经在很多企业和组织中得到广泛应用，成为构建大数据分析之塔的重要工具之一。

1. Kylin的工作原理

   • 构建Cube：Kylin通过构建多维数据Cube来实现快速查询。Cube是由多个维度和度量组成的数据集合，通过预计算的方式提供高性能的查询。
   • 数据建模：使用Kylin的基本概念，如维度、度量、模式等，进行数据建模，定义Cube的结构。
   • 数据预处理：将原始数据导入Kylin，并进行预处理、数据清洗和数据转换，以满足分析需求。
   • 预计算和存储：Kylin使用高效的预计算算法和存储方式，将聚合数据集存储在高速存储介质中，以提供快速的查询性能。

 

构建Cube（构建多维数据集合）： 在Kylin中，数据被组织成多维数据集合，即Cube。Cube由多个维度和度量组成，维度是表示数据汇总的属性，度量是用来度量和计算的指标。Cube可以通过以下代码进行构建：

CubeInstance cubeInstance = CubeManager.getInstance(config).createCube(cubeDesc);

上述代码中，CubeInstance表示已构建的Cube实例，CubeManager负责管理Cube的构建和操作，cubeDesc包含了Cube的描述信息。

数据建模（定义维度和度量）： 数据建模是定义Cube的结构，包括维度和度量的定义。维度描述了数据的特征，如时间、地理位置等，度量描述了需要分析和计算的指标。以下是一个示例代码，定义了时间维度和销售量度量：

DimensionDesc timeDimension = new DimensionDesc("time", "timestamp");
MeasureDesc salesMeasure = new MeasureDesc("sales", "sum");
CubeDesc cubeDesc = new CubeDesc("sales_cube");
cubeDesc.addDimension(timeDimension);
cubeDesc.addMeasure(salesMeasure);

上述代码中，DimensionDesc表示维度的描述，MeasureDesc表示度量的描述，CubeDesc表示Cube的描述。

数据预处理（导入、清洗、转换）： 在Kylin中，数据需要经过预处理步骤，包括数据导入、数据清洗和数据转换。以下是一个示例代码，用于将数据导入Kylin：

DataModelManager dataModelManager = DataModelManager.getInstance(config);
DataModelDesc dataModelDesc = dataModelManager.getDataModelDesc(dataModel);
IDataLoader dataLoader = new KylinDataLoader();
dataLoader.loadConfiguration(dataModelDesc, inputPath);
dataLoader.load();

上述代码中，DataModelManager负责管理数据模型，DataModelDesc描述了数据模型的属性，IDataLoader定义了数据加载的接口。

预计算和存储： Kylin使用高效的预计算算法和存储方式来提供快速的查询性能。以下是一个示例代码，用于构建Cube的预计算和存储：

CubeSegment cubeSegment = CubeManager.getInstance(config).buildNewSegment(cubeInstance, startTime, endTime);
KylinConfig kylinConfig = cubeInstance.getConfig();
CubeTaskExecutor cubeTaskExecutor = CubeTaskExecutor.create(kylinConfig);
cubeTaskExecutor.execute(cubeSegment, "/path/to/storage");

上述代码中，CubeSegment表示Cube的分段，kylinConfig存储Kylin的配置信息，CubeTaskExecutor负责执行任务。

通过构建Cube、定义维度和度量、数据预处理和预计算存储，Kylin实现了快速的查询性能和多维分析能力。这些工作原理的代码示例可以帮助理解Kylin的工作过程。

 

 

1. Kylin的使用

   • 安装和配置：了解Kylin的安装和配置过程，包括环境要求、依赖项安装和配置文件修改等。
   • 数据建模：学会如何使用Kylin进行数据建模，包括定义维度、度量、模式和聚合函数等。
   • 数据预处理：学习如何导入数据到Kylin，并进行数据清洗、转换和建立索引。
   • 查询和分析：掌握Kylin的查询语法和查询优化技巧，以获取高性能的查询结果。
   • 监控和调优：了解Kylin的监控和调优工具，以及如何通过参数调整和性能优化，提升Kylin的查询性能。

 

安装和配置：

1. 下载和安装Kylin：

wget http://mirror.bit.edu.cn/apache/kylin/apache-kylin-${version}/apache-kylin-${version}-bin-hbase1x.tar.gz
tar -zxvf apache-kylin-${version}-bin-hbase1x.tar.gz
cd apache-kylin-${version}-bin-hbase1x

1. 配置Kylin： 在conf/kylin.properties文件中，修改以下配置：

# 指定Hadoop集群信息
kylin.hadoop.conf.dir=/etc/hadoop/conf
# 指定HBase集群信息
kylin.hbase.cluster-filesystem=fhdfs://hadoop-cluster

数据建模：

1. 定义维度： 在cubeDesc文件中，添加以下代码定义一个时间维度：

{
  "name": "time",
  "column": "time",
  "datatype": "timestamp",
  "hierarchy": "true"
}

1. 定义度量： 在cubeDesc文件中，添加以下代码定义一个销售量度量：

{
  "name": "sales",
  "column": "sales",
  "datatype": "bigint"
}

数据预处理：

1. 导入数据： 使用以下代码将数据导入Kylin：

./bin/kylin.sh org.apache.kylin.tool.data.Tool \
import --project ${projectName} --input ${inputPath} \
--hive-database ${hiveDatabase} --hive-table ${hiveTable}

1. 数据清洗和转换： 使用以下代码进行数据清洗和转换操作：

./bin/kylin.sh org.apache.kylin.tool.data.Tool \
--project ${projectName} \
--hive-database ${hiveDatabase} --hive-table ${hiveTable} \
--hive-table-fmt ${hiveTableFmt} --bad-records-logger ${badRecordsLogger} \
--bad-records-redirect ${badRecordsRedirect} --delete-old-hive-table ${deleteOldHiveTable}

查询和分析：

1. 使用SQL查询： 使用以下代码进行SQL查询：

./bin/kylin.sh org.apache.kylin.tool.query.QueryTool \
--project ${projectName} \
--sql "${sqlStatement}"

1. 使用Kylin Query API： 使用以下代码进行Kylin Query API查询：

QueryRequest queryRequest = new QueryRequest();
queryRequest.setSql("${sqlStatement}");
queryRequest.setProject(${projectName});
QueryResponse response = KylinRestAPI.query(queryRequest);

监控和调优：

1. 查看任务执行情况： 使用以下代码查看任务执行情况：

./bin/kylin.sh org.apache.kylin.tool.job.JobManager \
--project ${projectName} \
--monitor ${monitorTime}

1. 调优Cube： 使用以下代码调优Cube：

./bin/kylin.sh org.apache.kylin.tool.statscli.StatsManagerCLI \
--update-cube ${cubeName}

通过以上的代码示例，你可以学习Kylin的使用方式，包括安装和配置、数据建模、数据预处理、查询和分析以及监控和调优等方面的知识。