我们知道,系统会对cuboid的数据进行分片处理. 但是默认的分片策略是随机的,如果group by a,b 的查询命中了某个cuboid,但是a=1 and b=1 的两条数据在不同的机器上存储, 那就要将这两条数据返回到存储引擎的driver(hbase里是coprocessor),再根据逻辑做聚合. 这样就产生了一个数据的优化空间. 如果我们将所有a 和b 值相同的数据都存在一台机器上, 那么我们就可以在返回driver的时候,先在本地进行聚合.这样不但节省了返回的数据量,也利用了各个机器

去年12月挖的坑,今天找时间填上.update:20190119 一.kylin架构 核心是预计算,在此架构上做了一些优化.计算结果存储在Hbase,对Hive等查询转换为Hbase的Scan,提高速度. 缺点亦明显,先天没有AD-HOC能力 二.kylin高可用部署 Kylin的每个结点都可以部署为Job节点(build cube用)兼查询节点.并且每个节点之间对等.因此只要前面加个Nginx做请求转发即可. Kylin支持通过增加节点水平扩容. 三.kylin on hbase vs kyl

前言 下面通过对kylin构建cube流程的分析来介绍cube优化思路. 创建hive中间表 kylin会在cube构建的第一步先构建一张hive的中间表,该表关联了所有的事实表和维度表,也就是一张宽表. 优化点: 1. hive表分区优化,在构建宽表的时候,kylin需要遍历hive表,事实表和维度表如果是分区表,那么会减少遍历时间 2. hive相关配置调整,join相关配置,mapreduce相关配置等 创建完成后,为了防止文件大小不一致的情况,kylin又基于hive做了一次重均衡操作,

kylin的核心优势在于使用额外的空间存储预计算的结果,以换取查询时间的缩减. 所以我们要对额外的空间进行优化,并且在空间优化之后,cuboid无法完全命中时,对查询时间进行优化. 空间优化的思路就是试图减少额外空间占用,最常用的就是剪枝优化.去掉那些多余的cuboid,减少预聚合的数量 查询时间优化就是针对存储引擎的优化,以hbase为例,其中包括,维度值的编码优化,rowkey按维度分片,调整rowkey生成的规则,降低精度要求,segment合并和清理,并发优化等. 剪枝优化的"多余&qu

作者简介 周耀,Kyligence 解决方案架构师,Apache Kylin.Apache Superset Contributor. Apache Kylin 和 ClickHouse 都是目前市场流行的大数据 OLAP 引擎:Kylin 最初由 eBay 中国研发中心开发,2014 年开源并贡献给 Apache 软件基金会,凭借着亚秒级查询的能力和超高的并发查询能力,被许多大厂所采用,包括美团,滴滴,携程,贝壳找房,腾讯,58同城等: OLAP 领域这两年炙手可热的 ClickHouse,由

表分片 表分片通常也被称为分表,散表. 当某张表的数据量很大时,sql执行效率都会变低,这时通常会把大表拆分成多个小表,以提高sql执行效率. 我们将这种大表拆分成多个小表的策略称之为表分片. 先来看一段mango框架中表分片的代码: @DB(table = "t_order") @Sharding(tableShardingStrategy = TableShardingOrderDao.OrderTableShardingStrategy.class) public interfa

转自: http://www.bitstech.net/2016/01/04/kylin-olap/ http://www.csdn.net/article/2015-11-27/2826343 http://tech.youzan.com/kylin-mondrian-saiku/ Apache Kylin对传统MOLAP的改进 计算Cube的存储代价以及计算代价都是比较大的, 传统OLAP的维度爆炸的问题Kylin也一样会遇到. Kylin提供给用户一些优化措施,在一定程度上能降低维度爆炸的

核心思想:预计算. 对多维分析可能用到的度量进行预计算,将计算好的结果保存成Cube,并存在HBase中,供查询时直接访问 将高复杂度的聚合运算.多表连接……操作转换成对预计算结果的查询.决定了Kylin拥有很好的快速查询.高并发能力 理论基础:空间换时间 Cuboid:Kylin中将维度任意组合成为一个Cuboid Cube:Kylin中将所有维度组合成为一个Cube,即包含所有的Cubeid 为了更好地使用Hadoop大数据环境,Kylin从通常用来做数据仓库的HIve中读取源数据,使用Ma

不多说,直接上干货! 简单的说Cuboid的维度会映射为HBase的Rowkey,Cuboid的指标会映射为HBase的Value. Cube映射成HBase存储 如上图原始表所示:Hive表有两个维度列year和city,有一个指标列price.如上图预聚合表所示:我们具体要计算的是year和city这两个维度所有维度组合(即4个cuboid)下的sum(priece)指标,这个指标的具体计算过程就是由MapReduce完成的.如上图字典编码所示:为了节省存储资源,Kylin对维度值进行了字典

OLAPCube是一种典型的多维数据分析技术,Cube本身可以认为是不同维度数据组成的dataset,一个OLAP Cube 可以拥有多个维度(Dimension),以及多个事实(Factor Measure).用户通过OLAP工具从多个角度来进行数据的多维分析.通常认为OLAP包括三种基本的分析操作:上卷(rollup).下钻(drilldown).切片切块(slicingand dicing),原始数据经过聚合以及整理后变成一个或多个维度的视图. ROLAP 以关系模型的方式存储用作多维分析

      因为平常只会使用kylin而不知其原理,故写下此篇文章.文章不是自己原创,是看过很多资料,查过很多博客,有自己的理解,觉得精华的部分的一个集合.算是自己对Kylin学习完的一个总结和概括吧.文章最后有链接,需要请自取.   前言 企业中的查询大致可分为即席查询和定制查询两种.很多的OLAP引擎包括Hive.Presto.SparkSQL,虽然很大成都上能降低数据分析的难度,但是他们都只适用于即席查询的场景.但是随着数据量和计算复杂度的增长,响应时间是无法保证的,这其实和业务需要是相违

Kylin的特点 0.原理 从Hive读取数据,计算引擎可以用MapReduce 或者Spark, 把结果写入Hbase. 下次查询就会很快,也就是所谓的预计算. 1.为什么会有Kylin? hive查询太慢了 2.Kylin的优点. 写SQL查询,结果预聚合. 有可视化页面 3.什么时候可以用Kylin? 查询数据后想要立马可视化的. 4. Kylin的缺点 集群依赖较多,如HBase和Hive等,属于重量级方案,因此运维成本也较高. 查询的维度组合数量需要提前确定好,不适合即席查询分析. 预

文档目录 快速开始 添加依赖包 数据库准备 创建HelloWorld类 书写插入与查询方法 构造数据源并初始化mango对象 获取dao并调用插入与查询方法 查看完整示例代码和表结构 基本操作 准备工作 更新 insert操作 delete操作 update操作 查询 查询单个属性 查询自定义对象 查询多行数据 使用in语句进行查询 批量更新 全局表名 查看完整示例代码和表结构 参数绑定 序号绑定 重命名绑定 列表参数绑定 属性绑定 属性自动匹配 混合绑定 查看完整示例代码和表结构 查询映射 映

近期,当当开源了数据库分库分表中间件sharding-jdbc. Sharding-JDBC是当当应用框架ddframe中,从关系型数据库模块dd-rdb中分离出来的数据库水平分片框架,实现透明化数据库分库分表访问.Sharding-JDBC是继dubbox和elastic-job之后,ddframe系列开源的第3个项目. Sharding-JDBC直接封装JDBC协议,可以理解为增强版的JDBC驱动,旧代码迁移成本几乎为零. Sharding-JDBC定位为轻量级java框架,使用客户端直连数

[编者按]数据库分库分表从互联网时代开启至今,一直是热门话题.在NoSQL横行的今天,关系型数据库凭借其稳定.查询灵活.兼容等特性,仍被大多数公司作为首选数据库.因此,合理采用分库分表技术应对海量数据和高并发对数据库的冲击,是各大互联网公司不可避免的问题. 虽然很多公司都致力于开发自己的分库分表中间件,但截止目前,仍无完美的开源解决方案覆盖此领域. 分库分表适用场景 分库分表用于应对当前互联网常见的两个场景——大数据量和高并发.通常分为垂直拆分和水平拆分两种. 垂直拆分是根据业务将一个库(表)拆

需求: 分库:按业务线business_id将不同业务线的订单存储在不同的数据库上: 分表:按user_id字段将不同用户的订单存储在不同的表上,为方便直接用非分片字段order_id查询,可使用基因法: 读写分离:为缓解主库的压力,读操作访问从库: 库表SQL -- 主库 CREATE DATABASE `database_103`; CREATE DATABASE `database_112`; -- 从库 CREATE DATABASE `database_slave_103`; CREA

数据分片产生的背景,可以查看https://shardingsphere.apache.org/document/current/cn/features/sharding/,包括了垂直拆分和水平拆分的概念.还有这个框架的目标是什么,都写得很清楚 Sharding-JDBC与MyCat: 解决分库分表的中间件. 但是定位不同,Sharding-JDBC定位是轻量级Java框架,以jar包的方式提供服务,未使用中间件,使用代码连接库.MyCat相当于代理,MyCat相当于数据库,直接访问MyCat就

1. 概述 kylin 是 OLAP 引擎,采用多维立方体预计算技术,可将大数据的 SQL 查询速度提升到亚秒级别. 需求: 虽然像 spark,hive 等使用 MPP 大规模并行处理和列式存储的方式,可以将 Hadoop 的 SQL查询提高到了分钟级别, 但是仍然不能满足数据分析师的要求.在面对超大规模的数据集时,分析师不要讲更多的精力花在等待查询结果上, 而不是更加重要的建立领域模型上. kylin 就是要打破查询时间随着数据量成线性增长的规律,采用的思路就是 “预计算” 它会尽量的预先计

一.遇到的问题 随着互联网技术和业务规模的发展,单个db的表里数据越来越多,sql的优化已经作用不明显或解决不了问题了,这时系统的瓶颈就是单个db了(或单table数据太大).这时候就涉及到分库分表的问题了,很多开源解决方案来解决这个问题.比如(排名不分先后): 当当网的sharding-jdbc 携程的ctripcorp 阿里的Cobar 第三方mycat(基于Cobar) 本片主要以sharding-jdbc为例研究下分库分表的实施方案. 二.sharding-jdbc简介 Sharding

Sharding-JDBC 简介 Sharding-JDBC直接封装JDBC API,可以理解为增强版的JDBC驱动,旧代码迁移成本: 可适用于任何基于Java的ORM框架,如:JPA.HIbernate.MYbatis.Spring JDBC Template或者直接使用JDBC. 可基于任何第三方的数据库连接池,如:DBCP.C3P0.Druid等. 理论上可支持任意实现JDBC规范的数据库.目前支持MySQL.Oracle.SQLServer等. Sharding-JDBC定位为轻量级Ja