美团点评优化OLAP：Apache Kylin解决大数据分析痛点

在美团点评的业务场景中，OLAP（在线分析处理）需求主要分为即席查询和固化查询两种类型。即席查询通常由用户通过自定义SQL进行临时性数据分析，SQL形式多样且逻辑复杂，对响应时间的需求不高。而固化查询则是针对固定、高频的数据获取和分析任务，需要快速响应（秒级），通常通过数仓预聚合后导入MySQL来实现。 然而，随着公司业务数据量和复杂度的增加，原有的解决方案遇到了挑战。首先，维度组合的增多导致数仓维护成本上升，数据开发效率下降。其次，当数据量超过千万行时，MySQL的导入和查询性能急剧下降，频繁引发性能瓶颈和运维问题。最后，Hive或Presto这样的查询引擎无法有效应对快速增长的业务需求，集群计算压力巨大。 在这种背景下，美团点评于2015年启动了对高效OLAP引擎的调研，目标是找到一个能在数据量、性能和灵活性之间取得平衡的解决方案。在评估过程中，他们发现主流的开源OLAP引擎各有优缺点： - MPP架构（如Presto、Impala、SparkSQL、Drill等）虽然支持大数据量和一定程度的灵活性，但响应时间受数据量和计算复杂度影响，可能从秒级变为分钟甚至小时级别。 - 搜索引擎架构（如Elasticsearch）采用倒排索引和Scatter-Gather计算模型，提供出色的搜索查询性能，但在扫描和聚合查询上，随着数据量增大，响应时间也会下降。 - 预计算系统（如Druid、Kylin等）通过预聚合优化性能，可以实现秒级响应，但牺牲了灵活性。 美团点评结合自身需求的特点，特别是对响应时间和灵活性的要求，最终选择了Apache Kylin作为解决方案。Kylin作为一种预计算系统，它在设计时对大规模数据集的支持、快速响应时间和一定程度的灵活性之间进行了权衡，使得美团点评能够在满足业务需求的同时，降低开发成本和提升整体数据处理效率。通过引入Kylin，美团点评得以解决之前遇到的痛点，优化了固化查询的处理方式，适应了不断增长的业务场景。