Kylin on HBase 方案经过长时间的发展已经比较成熟,但也存在着局限性,因此,Kyligence 推出了 Kylin on Parquet 方案(了解详情戳此处).通过标准数据集测试,与仍采用 Kylin on HBase 方案的 Kylin 3.0 相比,Kylin on Parquet 的构建引擎性能有了很大的提升,对于复杂查询也有更好的性能表现. 本篇文章主要通过使用标准 SSB 数据集和 TPC-H 数据集,来分别获取 Kylin on Parquet 和 Kylin 3.0

http://blog.csdn.net/jiangshouzhuang/article/details/51290399 Kylin在创建cube过程中会在HDFS上生成中间数据.另外,当我们对cube执行purge/drop/merge时,一些HBase的表可能会保留在HBase中,而这些表不再被查询,尽管Kylin会做一些自动的垃圾回收,但是它可能不会覆盖所有方面,所以需要我们能够每隔一段时间做一些离线存储的清理工作.具体步骤如下: 1.     检查哪些资源需要被清理,这个操作不会删除任

kylin的clube合并后清理hbase中产生的相关历史表 kylin 的clube 历史的每次构建,都会产生一个hbase的表:虽然可以设置按照一定策略合并,但是合并后hbase 历史表不会被自动删除,造成hbase的 Region 越来越多 . 需要通过以下命令来执行无用数据的清理工作. ${KYLIN_HOME}/bin/kylin.sh org.apache.kylin.storage.hbase.util.StorageCleanupJob --delete true 然后再cron

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>作者杨正洪 万达网络科技集团大数据中心副总经理,<Spark高级数据分析>中文版译者龚少成 数据架构师,IT脱口秀(清风那个吹)创始人,<开源大数据分析引擎Impala实战>作者贾传青 等等业内专家联合推荐 Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查

http://blog.csdn.net/jiangshouzhuang/article/details/51290239 Kylin组织它所有的元数据(包括cube descriptions and instances, projects, inverted index description and instances,jobs, tables and dictionaries)作为一个层次的文件系统. 然而,Kylin使用HBase来进行存储,而不是普通的文件系统. 我们可以从Kylin的

一.工具准备 zookeeper3.4.6 (hadoop.hbase 管理工具) Hadoop. Hbase1.1.4 Kylin1.5.0-HBase1.1.3 Jdk1.7.80 Hive 二.虚拟主机 192.168.200.165 master1 192.168.200.166 master2 192.168.200.167 slave1 192.168.200.168 slave2 三.安装mysql 查看是否安装了mysql(master1) [root@master1 ~]# p

1. 概述 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. 开发并贡献至开源社区.它能在亚秒内查询巨大的Hive表. 2. 内容 在集成Kylin到CDH Hadoop环境中时,发现新版本Kylin-2.2.0无法集成到CDH Hadoop.环境信息如下: Hadoop:CDH-5.4.2,Hadoop-2.6 Hive:Hive-2.1.1 HBase:CDH-5.4.2,HBas

一.伪分布式安装kylin 2018年4月15日 15:06 安装需要的环境 1. hadoop集群环境:由于安装的是CDH5.14.0的版本,所以相关组件都是跟5.14.0相关 2. spark采用的是2.2.1版本,是根据hadoop2.6.0进行编译的 3. kylin采用的是2.3.1,根据cdh5.7进行编译的 安装过程 启动hadoop集群以及hiveserver2和metastore服务(否则kylin无法访问hive的元数据) nohup hive --service hives

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 ANSI-SQL 接口,提供基于 hadoop 的超大数据集(TB-PB 级)的多维分析(OLAP)功能. 2. kylin 可实现超大数据集上的亚秒级(sub-second latency)查询. 1)确定 hadoop 上一个星型模式的数据集. 2)构建数据立方体 cube. 3)可通过 OD

错误如下: Caused by: org.apache.hadoop.hbase.ipc.RemoteWithExtrasException(org.apache.hadoop.hbase.exceptions.UnknownProtocolException): org.apache.hadoop.hbase.exceptions.Unkno wnProtocolException: No registered coprocessor service found for name CubeVi

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

在安装好kylin之后我直接去访问web监控页面发现能够进去,也没有去看日志.然后在运行官方带的例子去bulid cube时去发现状态一直是pending而不是runing.这个时候才去查看日志: 2017-01-18 09:54:49,236 INFO [localhost-startStop-1] web.DefaultSecurityFilterChain:28 : Creating filter chain: org.springframework.security.web.util.A

0x01 Kylin安装环境 Kylin依赖于hadoop大数据平台,安装部署之前确认,大数据平台已经安装Hadoop, HBase, Hive. 1.1 了解kylin的两种二进制包 预打包的二进制安装包:apache-kylin-1.6.0-bin.tar.gz 特别二进制包:apache-kylin-1.6.0-HBase1.x-bin.tar.gz 说明:特别二进制包是一个在HBase 1.1+环境上编译的Kylin快照二进制包:安装它需要HBase 1.1.3或更高版本,否则之前版本中

在Kylin运行一段时间之后,有很多数据因为不再使用而变成了垃圾数据,这些数据占据着大量HDFS.HBASE等资源,当积累到一定规模时会对集群性能产生影响.这些垃圾数据主要包括: Purge之后原Cube的数据 Cube合并之后原Cube Segment的数据 任务失败中未被正常清理的临时数据文件 已经过时的Cube构建的日志和历史任务 为了对这些垃圾数据进行清理,Kylin提供了两个常用的工具.特别注意:数据一经删除将彻底无法恢复!建议使用前一定要进行元数据备份,并对目标资源删除之前进行谨慎的

一. 部署读写分离的契机 目前公司整体项目稳定运行在CDH5.6版本上,与其搭配的Hbase1.0.0无法正确运行Kylin,原因是Kylin只满足Hbase1.1.x+版本.解决方案如下 1. 升级整体CDH版本,从而获得高版本Hbase(方案风险太大) 2. 把Hbase从CDH单独剥离出来,用原生的Hbase高版本替代(方案缺点是管理Hbase不方便,原有的应用难迁移) 3. Kylin读写分离(经验证,CDH5.6的Hbase支持Kylin建CUBE,但无法读(api不兼容),所以只需在

本文来自网易云社区 作者:汪胜 相关概念介绍 为了了解Kylin存储和查询的分片问题,需要先介绍两个重要概念:segment和cuboid.相信大数据行业的相关同学都不陌生.Kylin每次提交一个新的build任务都会生成一个新的segment,而用户一般都是每天构建一次.那么,这种情况下,每天都会生成一个新的segment,用来保存昨天的数据. Kylin的核心思想是预聚合,就是将用户预先定义的维度组合计算出来,然后保存到HBase中.这样查询的时候就可以直接查询预先计算好的结果,速度非常快.

  本文原载自大数据杂谈微信公众号. 感谢美团点评工程师高大月撰文并授权转载. 高大月,美团点评工程师,Apache Kylin PMC成员,目前主要在美团点评数据平台负责OLAP查询引擎的建设. 背景 美团点评的OLAP需求大体分为两类: 即席查询:指用户通过手写SQL来完成一些临时的数据分析需求.这类需求的SQL形式多变.逻辑复杂,对响应时间没有严格的要求. 固化查询:指对一些固化下来的取数.看数的需求,通过数据产品的形式提供给用户,从而提高数据分析和运营的效率.这类需求的SQL有固定的模式

Apache Kylin on Apache HBase 方案经过长时间的发展已经比较成熟,但是存在着一定的局限性.Kylin 查询节点当前主要的计算是在单机节点完成的,存在单点问题.而且由于 HBase 非真正列存的问题,Cuboids 信息需要压缩编码,读取 HBase 数据的时候再反序列化.分割,额外增加了计算压力.另外,HBase 运维难度比较大,不便于上云.面对以上问题,Kyligence 推出了 Kylin on Parquet 方案.下文中,Kyligence 的大数据研发工程师王

Kylin安装,基于版本1.6.0,Kylin只有单机没有集群, 使用apache-kylin-1.6.0-hbase1.x-bin.tar.gz安装包. 1.安装规划 角色规划 IP/机器名 安装软件 运行进程 Kylin zdh-9 Kylin Kylin 2.安装依赖 Hadoop: 2.4+ Hive: 0.13+ HBase: 0.98+, 1.x JDK: 1.7+ 3.当前安装依赖的环境 Hadoop: hdfs/zdh1234 集群:zdh-7,zdh-9,zdh-11 版本:h

本节学习目的: 掌握数据结构中的列表和元组 应用场景: 编程 = 算法 + 数据结构 数据结构: 通过某种方式(例如对元素进行编号)组织在一起的数据元素的集合,这些元素可以是数字或者字符,或者其他数据结构. 容器: 序列,映射,集合是三种比较常见的数据结构 序列: 每个元素都有一个编号,也叫做索引 映射: 每个元素都有一个名字,称为键值对 集合: 内部元素都是不重复的 联系本文作者交流或者索取相关代码及软件请加入QQ群:小马哥的技术分享 413939157. (一)   序列概览 内建序列种类