什么是 Kylin （分布式分析引擎）

什么是 Kylin （分布式分析引擎） Kylin 什么是Kylin

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概念

• Apache Kylin （ Extreme OLAP Engine for Big Data ）是一个开源的分布式分析引擎，为 Hadoop等大型分布式数据平台之上的超大规模数据集通过标准 SQL 查询及多维分析（ OLAP ）功能，提供亚秒级的交互式分析能力。

特点

• 它提供 Hadoop 之上的 SQL 查询接口及多维分析（ OLAP ）能力以支持大规模数据，能够处理 TB 乃至 PB 级别的分析任务，能够在亚秒级查询巨大的Hive 表，并支持高并发。

Kylin的优势

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注意

• 支持 SQL 接口、支持超大数据集、亚秒级响应、可伸缩性、高吞吐率、BI 工具集成等

1、标准 SQL 接口

• Apache Kylin 以标准 SQL 作为对外服务的主要接口：Kylin 使用的查询模型是数据源中的关系模型表，一般而言，也就是指 Hive 表
• 终端用户只需要像原来查询Hive表一样编写 SQL ，就可以无缝地切换到 Kylin ，几乎不需要额外的学习，甚至原本的 Hive 查询也因为与 SQL 同源，大多都无须修改就能直接在 Kylin 上运行。

2、支持超大规模集

• Apache Kylin 对大数据的支撑能力可能是目前所有技术中最为领先的，千亿以上记录秒级查询
• 因为使用了 Cube 预计算技术，在理论上， Kylin 可以支撑的数据集大小没有上限，仅受限于存储系统和分布式计算系统的承载能力，并且查询速度不会随数据集的增大而减慢
• Kylin 在数据集规模上的局限性主要在于维度的个数和基数。它们一般由数据模型来决定，不会随着数据规模的增长而线性增长，这也意味着 Kylin 对未来数据的增长有着更强的适应能力。

3、亚秒级响应

• Apache Kylin 拥有优异的查询响应速度，这点得益于预计算，很多复杂的计算，比如连接、聚合，在离线的预计算过程中就已经完成，这大大降低了查询时刻所需要的计算量，提高了响应速度

4、BI 及可视化工具集成

• Apache Kylin 提供了丰富的 API ，以与现有的 BI 工具集成

• 具体包括

  • ODBC 接口：与 Tableau 、 Excel 、 Power BI 等工具集成。
  • JDBC 接口：与 Saiku 、 BIRT 等 Java 工具集成。
  • Rest API ：与 Javascript 、 Web 网页集成

Kylin的工作原理

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工作原理

• 典型的空间换时间

具体过程

• 1.、指定数据模型，定义维度和度量。
• 2.、预计算 Cube ，计算所有 Cuboid 并保存为物化视图。
• 3、执行查询时，读取 Cuboid ，运算，产生查询结果。

说明

• Kylin 的查询过程不会扫描原始记录，而是通过预计算预先完成表的关联、聚合等复杂运算，并利用预计算的结果来执行查询，因此相比非预计算的查询技术，其速度一般要快一到两个数量级，并且这点在超大的数据集上优势更明显。当数据集达到千亿乃至万亿级别时， Kylin 的速度甚至可以超越其他非预计算技术1000倍以上。

总结

• Kylin 的核心思想是 Cube 预计算，理论基础是空间换时间，把高复杂度的聚合运算、多表连接等 *** 作转换成对预计算结果的查询。

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