美团点评的Apache Kylin应用实践：解决大数据查询痛点

"Apache Kylin在美团点评的应用主要解决了在大数据环境下即席查询和固化查询的效率问题。美团点评面临的问题包括数据维度增加导致维护成本上升、数据量增大造成MySQL性能瓶颈以及大数据平台计算压力增大。在调研了各种OLAP引擎后，美团点评选择了Apache Kylin作为固化查询场景的解决方案，因为Kylin能够在数据量、性能和灵活性之间找到平衡，特别是其预计算机制能够实现对超大数据集的秒级响应。" 在美团点评，OLAP(在线分析处理)需求主要分为两部分：即席查询和固化查询。即席查询允许用户通过编写SQL进行临时的数据分析，对响应时间的要求相对宽松，因此采用了Hive和Presto作为查询引擎。然而，固化查询则要求快速的响应时间，通常用于常规的数据取数和查看，以往是通过在数据仓库中预聚合数据然后导入MySQL来实现。随着业务的发展，这种方法面临了几个挑战： 1. 维度增加导致维护成本增加：随着业务的复杂性提升，维护各种维度组合的预聚合表变得困难，降低了数据开发的效率。 2. 数据量大导致MySQL性能瓶颈：当数据量超过千万行，MySQL的导入和查询速度显著下降，甚至可能导致系统崩溃。 3. 大数据平台计算压力过大：由于大多数查询需求依赖Hive和Presto，这使得集群的计算压力持续增长，无法满足业务增长的需求。 在寻找解决方案的过程中，美团点评对比了多种OLAP引擎，如MPP架构的Presto、Impala、SparkSQL和Drill，以及搜索引擎架构的Elasticsearch。MPP系统虽然对数据量和灵活性有良好支持，但响应时间难以保证；搜索引擎架构系统如Elasticsearch虽然性能出色，但在处理大量扫描聚合查询时也会出现性能退化。最后，预计算系统Apache Kylin脱颖而出，因为它在数据入库时进行预聚合，牺牲了一定的灵活性以换取高性能，特别适合处理大数据集的秒级查询需求。 Apache Kylin的引入，解决了美团点评在固化查询中的响应时间问题，同时也优化了大数据平台的资源利用，有效缓解了计算压力。通过预计算和优化的查询性能，Kylin能够更好地应对美团点评的业务增长和数据复杂度，提升了数据分析的效率和用户体验。