Apache Kylin与HBase：大数据OLAP引擎实战

"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。