基于CDH的Kylin读写分离多维分析平台搭建指南

"本文档详述了如何在CDH5.7.1环境中构建一个采用读写分离策略的Kylin多维分析平台。该平台已经在生产环境中得到应用，涉及的步骤包括主机规划与配置、基础组件安装、CDH组件安装、Kylin集群部署以及样例测试。搭建过程中，Kylin集群与已有的基于CDH的大数据平台共享一套Kerberos KDC。" 搭建Kylin多维分析平台的过程如下： 1. **主机规划与配置** 在开始搭建之前，首先需要规划Kylin集群的主机列表，并确保这些主机的信息已经添加到现有的综合大数据生产集群的 `/etc/hosts` 文件中。这样可以确保网络通信的正常进行。例如，将 Kylin 集群的 IP 地址和主机名映射关系添加到 `/etc/hosts` 文件。 2. **基础组件安装** 在Kylin集群中，需要安装一系列基础组件，如JDK、Kerberos、LDAP和NTP等。这些组件对于Kylin的稳定运行至关重要。例如，使用Ansible自动化工具来部署Kerberos和OpenLDAP等，通过修改Ansible的playbook文件（如`common.yml`）来指定安装主机的名称。 3. **安装Cloudera Agent和CDH组件** Cloudera Agent是CDH管理工具的重要组成部分，负责在各节点上执行配置和管理任务。在所有Kylin节点上安装Cloudera Agent，然后安装CDH组件，包括Hadoop、Hive、HBase等，这些都是Kylin依赖的数据存储和处理服务。 4. **Kylin集群部署** Kylin的安装通常包括下载Kylin二进制包，配置Kylin的`conf/kylin.properties`文件以适应环境，如设置Kerberos认证、Hive和HBase的连接信息等。同时，需要配置读写分离，可能涉及到创建多个HBase的Coprocessor实例，分别处理读和写请求。 5. **Kylin样例测试** 安装完成后，通过运行Kylin提供的样例数据和查询来验证系统的正确性。这通常包括创建Cube、加载数据、执行SQL查询等步骤，确保Kylin能够正确地解析和执行分析请求。 6. **安全与优化** 在生产环境中，确保Kerberos的安全配置是必要的，以保护数据安全。此外，根据性能需求，可能还需要对Kylin进行性能调优，如调整缓存大小、优化查询计划等。 通过以上步骤，一个完整的读写分离的Kylin多维分析平台就能在CDH环境中搭建完成。这样的平台能够提供高效、安全的大数据分析能力，满足业务对实时或近实时分析的需求。