Apache Kylin在美团点评的高效OLAP解决方案与挑战

本文主要探讨了Apache Kylin在美团点评的具体应用案例，特别是在解决大规模在线分析处理(OLAP)需求上的实践。美团点评的OLAP需求可以大致分为两类：即席查询和固化查询。即席查询涉及用户的临时性数据分析，SQL复杂且多样化，对响应时间要求不高；而固化查询则是固定模式的数据获取，对响应速度有较高要求，通常通过数仓预聚合后导入MySQL进行。 美团在面对日益增长的数据量和复杂度时，原有的解决方案出现了问题：维度组合的维护成本上升，MySQL性能受限且频繁崩溃，以及大数据平台的计算压力过大。为解决这些问题，他们在2015年引入了Apache Kylin作为更高效率的OLAP引擎。 Kylin的选择基于对市场主流OLAP引擎的对比分析。MPP架构（如Presto、Impala等）虽然在数据量和灵活性方面表现出色，但无法保证稳定快速的响应时间。搜索引擎架构（如Elasticsearch）虽然在搜索查询上有优秀性能，但在扫描聚合查询上，随着数据量增大，响应时间也会下降。 预计算系统，如Kylin，其在入库时进行了预计算，旨在提供更快的响应。它能够在数据量大和计算复杂度高的情况下保持较高的性能，适合于美团点评的固化查询场景，能够有效减少维度组合的维护工作，提升数据开发效率，并减轻集群的计算压力。 通过引入Apache Kylin，美团点评成功地优化了其数据分析流程，实现了数据仓库的高效管理和查询性能的显著提升，从而更好地支持了公司的日常业务运营和决策支持。这展示了在实际业务环境中，如何根据特定需求选择合适的OLAP工具，以提升整体IT系统的效能。