Apache Kylin与HBase:大数据OLAP引擎实战
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更新于2024-07-17
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"Apache Kylin on HBase 是一个关于如何在HBase上使用Apache Kylin进行大数据OLAP处理的文档,由Apache Kylin的Committer和PMC成员史少锋于2018年8月17日发布。文档介绍了Apache Kylin的基本概念、架构、选择HBase作为存储引擎的原因,以及如何在OLAP中使用HBase,同时还分享了Apache Kylin的一些典型应用场景。"
Apache Kylin是一个开源的、面向大数据的极端快速在线分析处理(OLAP)引擎,它设计的目标是处理万亿级的数据行,并能在亚秒级别内响应查询。其主要特点包括易用性、实时交互性、对ANSI SQL的支持以及与Hadoop的原生集成。
1. 易用性:Apache Kylin提供了一个用户友好的Web图形界面,无需编程即可操作。它支持JDBC、ODBC、REST API,能无缝集成Tableau、MicroStrategy(MSTR)、Qlik Sense、Power BI、Excel等商业智能工具,极大地拓宽了其应用范围。
2. 实时交互性:Kylin可以在万亿级别的数据中实现99%的查询在1.3秒内完成,这在Meituan.com的实际应用中得到了验证。
3. ANSI SQL支持:Apache Kylin提供了在Hadoop上的SQL支持,能够处理大部分ANSI SQL查询函数,使得数据分析师可以使用熟悉的SQL语法进行大数据分析。
4. Hadoop原生:Kylin与MapReduce、Spark、HBase紧密集成,采用完全可扩展的架构。计算和数据存储都发生在Hadoop生态系统中,确保了系统的可伸缩性。
5. 多维立方体(MOLAP Cube):用户可以定义数据模型并预先在Kylin中构建,即使原始数据记录超过100亿条,也能保证高效的查询性能。
Apache Kylin的架构是基于Hadoop的,实现了水平扩展,它作为大数据BI工具,能够处理大量数据并提供快速的分析能力。Kylin的工作原理主要是通过预计算(即构建立方体)来优化查询性能,将复杂的多表联接和聚合操作转化为对预计算结果的简单查找,从而极大地缩短了查询时间。
在实际应用中,Apache Kylin常用于电商、金融、电信等行业,例如进行销售分析、用户行为分析、市场趋势预测等。它能够在大规模数据集上提供即时的分析洞察,帮助企业做出快速决策。通过与HBase的结合,Kylin能够利用HBase的分布式存储能力,进一步提高数据处理的效率和稳定性。
2024-09-05 上传
2024-09-05 上传
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