可擴展超快OLAP引擎Kylin怎么用，相信很多沒有經(jīng)驗的人對此束手無策，為此本文總結了問題出現(xiàn)的原因和解決方法，通過這篇文章希望你能解決這個問題。

創(chuàng)新互聯(lián)服務緊隨時代發(fā)展步伐，進行技術革新和技術進步，經(jīng)過10年的發(fā)展和積累，已經(jīng)匯集了一批資深網(wǎng)站策劃師、設計師、專業(yè)的網(wǎng)站實施團隊以及高素質售后服務人員，并且完全形成了一套成熟的業(yè)務流程，能夠完全依照客戶要求對網(wǎng)站進行做網(wǎng)站、網(wǎng)站設計、建設、維護、更新和改版，實現(xiàn)客戶網(wǎng)站對外宣傳展示的首要目的，并為客戶企業(yè)品牌互聯(lián)網(wǎng)化提供全面的解決方案。

Kylin沿用了原來的數(shù)據(jù)倉庫技術中的Cube概念，把無限數(shù)據(jù)按有限的維度進行“預處理”，然后將結果（Cube）加載到Hbase里，供用戶查詢使用。

Kylin是通過空間換時間的方式，實現(xiàn)在亞秒級別延遲的情況下，對Hadoop上的大規(guī)模數(shù)據(jù)集進行交互式查詢，Kylin通過預計算，把計算結果集保存到Hbase中，原有的基于行的關系模型被轉化為基于鍵值對的列式存儲，通過維度組合作為HBase的RowKey，在查詢訪問時不再需要昂貴的表掃描，這為高速高并發(fā)分析帶來了可能；Kylin提供了標準SQL查詢接口，支撐大多數(shù)的SQL函數(shù)，同時也支持ODBC/JDBC的方式和主流的BI產(chǎn)品無縫集成。

Kylin的工作原理

1、指定數(shù)據(jù)模型，定義維度和度量

2、預計算Cube，計算所有Cuboid并保存為物化視圖

3、執(zhí)行查詢時，讀取Cuboid，運算，產(chǎn)生查詢結果

Kylin的的主要特點

1、標準SQL接口

2、支持超大數(shù)據(jù)集

3、亞秒級響應

4、可伸縮性和高吞吐率

5、BI及可視化工具集成

幾個核心概念

數(shù)據(jù)倉庫：（Data Warehouse）：大量歷史性資料數(shù)據(jù)。

OLAP：聯(lián)機分析處理，以多維度的方式分析數(shù)據(jù)，而且能夠彈性的提供上卷、下鉆和透視分析等操作。區(qū)別于聯(lián)機交易處理（OLTP）：更側重于日常事務處理，增刪改查。

BI：商業(yè)智能

維度與度量：維度是指審視數(shù)據(jù)的角度，通常是數(shù)據(jù)記錄的一個屬性，eg：時間、地點等，度量是基于數(shù)據(jù)所計算出來的考量值。eg：銷售額，用戶數(shù)等

事實表和維度表：事實表存儲有事實記錄的表，eg：系統(tǒng)日志、銷售記錄等，事實表不斷動態(tài)增長。維度表保存了維度的屬性值，eg：日期表、地點表等

Cube、Cuboid和Cube Segment

Cube：數(shù)據(jù)立方體，常用于數(shù)據(jù)分析和索引的技術，他可以對原始數(shù)據(jù)建立多維度索引，通過Cube對數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)進行分析，大大加快數(shù)據(jù)的查詢效率。

Cuboid：在Kylin中特制某一中維度組合下所計算的數(shù)據(jù)

Cube Segment：是指針對源數(shù)據(jù)中的某一片段，計算出來的Cube數(shù)據(jù)。通常數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)會隨著時間的增長而增長，而Cube Segment也是按時間順序來構建的。

Apache Kylin的主要使用過程：

1、數(shù)據(jù)準備：符合星型模型、維度表設計（Kylin將維度表加載到內存中處理，所有維度表不能太大）、Hive表分區(qū) 。

2、設計Cube：導入Hive表定義、創(chuàng)建數(shù)據(jù)模型

3、創(chuàng)建Cube：Kylin是以Key-Value的方式將Cube存儲到Hbase中，Hbase的Key也就是RowKey是由各個維度的值拼接而成的。

4、構建Cube：增量構建和全量構建

5、歷史數(shù)據(jù)刷新、合并（Segment）

6、查詢Cube，標準的SQL的select語句。

支持構建方式：

增量構建：分全量和增量

流式構建：實現(xiàn)實時數(shù)據(jù)更新，對接Kafka實現(xiàn)，目前存在丟失數(shù)據(jù)的風險

支持對接方式：

1、WEB GUI --- Insight頁面

2、Rest API

3、ODBC/JDBC

4、通過Tableau（BI）訪問Kylin。

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