Apache Kylin：大数据多维分析的极致性能

"Apache Kylin大数据多维分析引擎在MEIZU的实践，提供亚秒级交互式分析功能，采用Layer Cubing和Fast Cubing技术，支持可扩展插件式架构，实现对数据源、Cube引擎、存储引擎的解耦。" Apache Kylin是一款专为大数据环境设计的开源分布式分析引擎，其主要目标是解决海量数据的快速分析问题，特别是在在线分析处理（OLAP）场景下，提供亚秒级的查询响应时间。这个系统最初由eBay开发，并最终贡献给了Apache社区，成为了Hadoop生态系统中的重要组成部分。 在架构上，Apache Kylin采用了创新的Layer Cubing和Fast Cubing技术。Layer Cubing是一种预计算策略，它将大数据集预先切分成多个小的、易于处理的“层”，从而显著减少了实时查询时的数据扫描量。Fast Cubing则是在Layer Cubing基础上的优化，进一步加速了立方体构建过程，使得数据分析更加高效。 Kylin的设计中，数据存储是一个关键环节。它通常使用HBase作为底层存储，因为HBase提供了高并发读写和列式存储的能力，适合大数据场景。然而，随着 Kylin 的发展，其引入了可扩展插件式架构，允许用户自定义数据源、Cube引擎和存储引擎。这种解耦的架构意味着Kylin不再局限于Hadoop、HBase或Hive，可以灵活地适应不同的数据存储和处理需求，如Spark、Kafka等。 查询引擎部分，Kylin支持标准SQL查询，提供Explain Plan功能，帮助用户理解查询执行的细节，优化查询性能。Web UI和REST API则为用户提供友好的操作界面和远程调用接口，方便集成到各种数据分析或业务系统中。 最新的特性表明，Apache Kylin致力于提升其灵活性和可扩展性，通过插件化的方式，使得开发者和企业能够根据自身的技术栈和需求定制Kylin的各个组件，增强了Kylin在大数据分析领域的适用性和竞争力。 Apache Kylin是大数据环境下进行快速多维分析的强大工具，其核心优势在于预计算和高速查询，同时，其不断演进的架构设计使其能够适应日益变化的大数据生态，满足企业的多样化需求。