kylin不可以使用mapreduce或者spark作为构建引擎

这个说法不完全准确。Kylin默认使用Hadoop MapReduce作为构建引擎，但也可以支持使用Apache Spark作为构建引擎。

Kylin是一个OLAP（Online Analytical Processing）引擎，用于快速查询大规模数据集。在Kylin中，数据集被存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）上，并被划分为多个数据块进行分布式存储和处理。为了支持高效的查询和分析，Kylin会将数据集进行预处理和聚合，生成多维数据模型（Cube），并将其存储在HBase中。

在Kylin中，Cube的构建过程主要分为两个阶段：首先，Kylin会对源数据进行抽样和预处理，生成一个或多个Hadoop MapReduce作业；然后，Kylin会使用Cube构建引擎，对MapReduce作业的输出进行合并和聚合，生成Cube数据模型，并将其存储在HBase中。

在默认情况下，Kylin使用Hadoop MapReduce作为构建引擎，但也可以通过配置文件来支持使用Apache Spark作为构建引擎。Kylin使用Spark作为构建引擎的方式是通过将MapReduce作业转换成Spark作业来实现的，这样可以利用Spark的内存计算能力和分布式计算框架，提高构建速度和效率。

因此，Kylin既支持使用Hadoop MapReduce作为构建引擎，也支持使用Apache Spark作为构建引擎。在选择构建引擎时，需要根据具体的业务需求和系统规模进行合理的选择和配置，以实现最佳的性能和效率。

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- 对比druid，clickhouse,kylin,kawq,presto，spark sql，impala等主流开源离线数据分析引擎

这些主流开源离线数据分析引擎都有各自的特点和优势：

1. Druid：适合实时数据分析，支持快速的数据切片和聚合，能够快速响应查询请求，但不支持复杂的SQL查询。

2. ClickHouse：适合海量数据的离线分析，支持复杂的SQL查询和高效的数据压缩，能够快速处理大规模数据，但需要较高的硬件配置。

3. Kylin：适合多维数据分析，支持复杂的OLAP查询和多维数据模型，能够快速生成报表和可视化分析结果。

4. KAWQ：适合数据仓库的构建和管理，支持ETL和数据清洗等功能，能够快速构建数据仓库和数据集市。

5. Presto：适合分布式数据查询和分析，支持多种数据源和复杂的SQL查询，能够快速处理大规模数据，但需要较高的硬件配置。

6. Spark SQL：适合大规模数据处理和分析，支持复杂的SQL查询和机器学习算法，能够快速处理大规模数据，但需要较高的硬件配置。

7. Impala：适合高性能的数据分析和查询，支持复杂的SQL查询和高效的数据压缩，能够快速处理大规模数据，但需要较高的硬件配置。

kylin.query.spark-conf.spark.executor.memoryoverhead=4g

kylin.query.spark-conf.spark.executor.memoryOverhead=4g是Kylin中关于Spark执行器内存的参数设置。在Kylin中使用Spark作为计算引擎时，该参数用于设置每个Spark执行器在运行过程中可以使用的最大堆外内存。堆外内存是指位于堆以外的Java进程使用的内存空间，它通常用于存储直接内存，如Java垃圾收集器的元数据和Spark任务的执行过程中产生的临时数据。

通过将kylin.query.spark-conf.spark.executor.memoryOverhead设置为4g，可以为每个Spark执行器分配4GB的堆外内存空间。这样做的目的是提高Spark任务的执行效率和稳定性。由于Spark任务在执行过程中会产生大量的临时数据，如果没有足够的堆外内存空间进行存储和管理，可能会导致Spark任务频繁进行垃圾收集和内存回收，进而影响任务的性能和稳定性。

设置kylin.query.spark-conf.spark.executor.memoryOverhead=4g时需要考虑集群的可用内存大小和Spark任务的实际需求。如果集群的可用内存比较充足，并且Spark任务产生的临时数据较多，则可以适当增加该参数的值，以提高Spark任务的执行效率。反之，如果集群的可用内存有限或者Spark任务产生的临时数据较少，则可以减小该参数的值，以节省资源和提高任务的稳定性。

总之，kylin.query.spark-conf.spark.executor.memoryOverhead=4g是Kylin中关于Spark执行器内存的配置参数，它决定了每个Spark执行器可以使用的最大堆外内存空间大小，合理设置该参数可以提高Spark任务的执行效率和稳定性。