一、Apache kylin的核心概念

  1. 表(Table ):表定义在hive中,是数据立方体(Data cube)的数据源,在build cube 之前,必须同步在 kylin中。
  2. 模型(model):模型描述了一个星型模式的数据结构,它定义了一个事实表(Fact Table: Wiki:Fact_table)和多个查找表(Lookup Table:Wiki:Lookup_table)的连接和过滤关系。
  3. 立方体(Cube):它定义了使用的模型、模型中的表的维度(dimension:Wiki:dimension)、度量(measure:Wiki:measure ,一般指聚合函数,如:sum、count、average等)、如何对分区( segments partition)、合并段(segments auto-merge)等的规则。
  4. 立方体段(Cube Segment):它是立方体构建(build)后的数据载体,一个 segment 映射hbase中的一张表,立方体实例构建(build)后,会产生一个新的segment,一旦某个已经构建的立方体的原始数据发生变化,只需刷新(fresh)变化的时间段所关联的segment即可。
  5. 作业(Job):对立方体实例发出构建(build)请求后,会产生一个作业。该作业记录了立方体实例build时的每一步任务信息。作业的状态信息反映构建立方体实例的结果信息。如作业执行的状态信息为RUNNING 时,表明立方体实例正在被构建;若作业状态信息为FINISHED ,表明立方体实例构建成功;若作业状态信息为ERROR ,表明立方体实例构建失败!作业的所有状态如下:
  • NEW - This denotes one job has been just created.
  • PENDING - This denotes one job is paused by job scheduler and waiting for resources.
  • RUNNING - This denotes one job is running in progress.
  • FINISHED - This denotes one job is successfully finished.
  • ERROR - This denotes one job is aborted with errors.
  • DISCARDED - This denotes one job is cancelled by end users.

二、Apache kylin的工作机制

Apache kylin 能提供低延迟(sub-second latency)的秘诀就是预计算,即针对一个星型拓扑结构的数据立方体,预计算多个维度组合的度量,然后将结果保存在hbase中,对外暴露JDBC、ODBC、Rest API的查询接口,即可实现实时查询。

数据立方体一般由Hive中的一个事实表,多个查找表组成。预计算的过程在kylin中就是 Cube 的build过程,如下图:

当前Apache kylin构建(build)数据立方体,采用逐层算法(By Layer Cubing)。未来的发布中将采用快速立方体算法(Fast Cubing)。下面简单介绍一下逐层算法

一个完整的数据立方体,由N-dimension立方体,N-1
dimension立方体,N-2维立方体,0
dimension立方体这样的层关系组成,除了N-dimension立方体,基于原数据计算,其他层的立方体可基于其父层的立方体计算。所以该算法的核心是N次顺序的MapReduce计算。

在MapReduce模型中,key由维度的组合的构成,value由度量的组合构成,当一个Map读到一个key-value对时,它会计算所有的子立方体(child cuboid),在每个子立方体中,Map从key中移除一个维度,将新key和value输出到reducer中。直到当所有层计算完毕,才完成数据立方体的计算。过程如下图:

在数据立方体计算完毕后,有一个任务(Convert
Cuboid Data to HFile),其职责是将reduce输出的运算结果(Cuboid
Data)转化成Hbase中的存储载体(HFile),最终将HFile
加载到Hbase表中便于查询。其中表的rowkey由维度组合而成,维度组合对应的度量值构成了column
family,为了查询减少存储空间,会对RowKey和column family的值进行编码,默认编码是Snappy。整个数据立方体的构建流程如下:

三、Apache kylin的架构及核心组件

Apache kylin 架构如下:

核心组件:

    • 数据立方体构建引擎(Cube Build Engine):当前底层数据计算引擎支持MapReduce1、MapReduce2、Spark等。
    • Rest Server:当前kylin采用的rest API、JDBC、ODBC接口提供web服务。
    • 查询引擎(Query Engine):Rest Server接收查询请求后,解析sql语句,生成执行计划,然后转发查询请求到Hbase中,最后将结构返回给 Rest Server。

Apache kylin概览的更多相关文章

  1. APACHE KYLIN™ 概览

    APACHE KYLIN™ 概览 Apache Kylin™是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay Inc. 开发 ...

  2. APACHE KYLIN™ 概览(分布式分析引擎)

    Apache Kylin™是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay Inc. 开发并贡献至开源社区.它能 ...

  3. 《基于Apache Kylin构建大数据分析平台》

    Kyligence联合创始人兼CEO,Apache Kylin项目管理委员会主席(PMC Chair)韩卿 武汉市云升科技发展有限公司董事长,<智慧城市-大数据.物联网和云计算之应用>作者 ...

  4. Apache Kylin 部署之不完全指南

    1. 引言 Apache Kylin(麒麟)是由eBay开源的分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据.底层存储用的是HBase,数据输入与cu ...

  5. 【转】使用Apache Kylin搭建企业级开源大数据分析平台

    http://www.thebigdata.cn/JieJueFangAn/30143.html 本篇文章整理自史少锋4月23日在『1024大数据技术峰会』上的分享实录:使用Apache Kylin搭 ...

  6. 大数据分析神兽麒麟(Apache Kylin)

    1.Apache Kylin是什么? 在现在的大数据时代,越来越多的企业开始使用Hadoop管理数据,但是现有的业务分析工具(如Tableau,Microstrategy等)往往存在很大的局限,如难以 ...

  7. 【大数据安全】Apache Kylin 安全配置(Kerberos)

    1. 概述 本文首先会简单介绍Kylin的安装配置,然后介绍启用Kerberos的CDH集群中如何部署及使用Kylin. Apache Kylin™是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop/Spa ...

  8. apache kylin的单节点及多节点安装

    Kylin的使用安装文档Kylin简介Kylin是什么Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,最初由eBay开发贡献至开源社区.它提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP) ...

  9. Apache kylin 入门

    本篇文章就概念.工作机制.数据备份.优势与不足4个方面详细介绍了Apache Kylin. Apache Kylin 简介 1. Apache kylin 是一个开源的海量数据分布式预处理引擎.它通过 ...

随机推荐

  1. .NET Framework和 .Net Core实现不一致的API之 `EmailAddressAttribute`

    .NET Framework和 .Net Core实现不一致的API之 EmailAddressAttribute Intro 现在我们的类库项目大多是 NETStandard2.0 项目,但是 ne ...

  2. GitHub开源:SQLite 增强组件 Sheng.SQLite.Plus

    Github:https://github.com/iccb1013/Sheng.SQLite.Plus Sheng.SQLite.Plus 是一个对直接使用 ADO.NET 方式操作 SQLite ...

  3. java8 Stream常用方法和特性浅析

    有一个需求,每次需要将几万条数据从数据库中取出,并根据某些规则,逐条进行业务处理,原本准备批量进行for循环或者使用存储过程,但是for循环对于几万条数据来说效率较低:存储过程因为逻辑非常复杂,写起来 ...

  4. RocketMQ4.4.0新特性分享

    rocketmq1.架构 MQ历史 由数据结构队列发展而来 MQ使用场景 异步处理 解耦 削峰填谷 数据同步2.队列3.使用 生产 同步(sync) 默认重试2次总共3次 默认等待超时时间为3s 异步 ...

  5. win10激活(免费+永久)视频教程

    U盘重装Win10系统视频教程 好久不见,不知同学们有没有想我~ 最近因为工作太忙所以好久都没有写文章了,很多朋友希望我推一期win10激活教程,所以今天带三胖打完针后,开始写一期win10激活教程: ...

  6. QPainterPath 不规则提示框

    currentPosition()是最后一次绘制后的“结束点”(或初始点),使用moveTo()移动currentPosition()而不会添加任何元素. QPainterPath ​合并: 1.方法 ...

  7. C# 《编写高质量代码改善建议》整理&笔记 --(五)类型设计

    1.区分接口和抽象类的应用场合 区别: ①接口支持多继承,抽象类则不能. ②接口可以包含方法,属性,索引器,事件的签名,但不能有实现,抽象类则可以. ③接口在增加新方法后,所有的继承者都必须重构,否则 ...

  8. GlideNewDemo【Glide4.7.1版本的简单使用以及圆角功能】

    版权声明:本文为HaiyuKing原创文章,转载请注明出处! 前言 简单记录下Glide4.7.1版本的使用和实现圆角方案. 注意:关于详细使用请仔细阅读<官方指南>. 效果图 使用步骤 ...

  9. Android序列化

    1.序列化的目的 (1)永久的保存对象数据(将对象数据保存在文件当中,或者是磁盘中 (2)通过序列化对象在网络中传递对象 (3)通过序列化对象在进程间传递 (4)在Intent之间,基本的数据类型直接 ...

  10. 使用阿里云的图片识别成表格ocr(将图片表格转换成excel)

    为了简便财务总是要对照着别人发来的表格图片制作成自己的表格 图片识别 识别成表格 表格识别 ocr 使用阿里云api 购买(印刷文字识别-表格识别) https://market.aliyun.com ...