Apache Kylin:开源分布式分析引擎与超大规模数据OLAP解决方案
Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,其核心目标是解决大规模数据集下的超快速OLAP查询问题。最初由eBay Inc.开发,后来开源,旨在为Hadoop和Spark环境提供高效的数据分析能力,特别是针对那些包含数十亿行数据的Hive表。Kylin的设计初衷是为了减少在大数据处理中的延迟,让用户能在亚秒级别内进行交互,显著提升查询性能。 Kylin主要由以下几个关键组件构成: 1. **REST Server**:作为Kylin的核心服务,REST Server提供了一系列RESTful接口,用于元数据管理(如项目、表和立方体)、用户权限控制、系统配置管理和SQL查询。这些接口不仅可供第三方程序调用,还被集成到Kylin Web UI中,为用户提供了直观的界面操作。此外,REST Server还支持SQL查询,使得Kylin能够与主流BI工具(如Tableau、PowerBI/Excel、MSTR、QlikSense等)无缝集成。 2. **JDBC/ODBC接口**:为了进一步增强兼容性,Kylin提供了JDBC驱动,允许用户通过标准的数据库连接方式访问Kylin数据。这个接口使用URL前缀`jdbc:kylin:`,其查询流程与RESTful接口相同,确保了与其他BI工具的兼容,如Mondrian。 3. **Query Engine**:Kylin采用了开源的Calcite框架来解析SQL语句,构成了查询引擎层,它负责将用户输入的SQL转化为内部操作,以便有效地利用预计算的立方体数据,从而实现实时或接近实时的查询响应。 4. **Routing**:这一模块负责将SQL查询的执行计划映射到存储在HBase中的预计算立方体,从而实现高效的查询执行。对于大部分查询,可以在秒级或毫秒级内完成,而对需要访问原始Hadoop数据的部分,则会通过路由查询至适当的存储位置。 Kylin的核心是立方体(MOLAP Cube),这是一种预计算的数据结构,它将多维数据进行了高度聚合和优化,使得复杂查询能够快速得到结果。通过Kylin,用户可以在海量数据上定义和构建数据模型,实现高效的多维分析,这对于现代企业中的数据分析和商业智能至关重要。 Apache Kylin作为一个强大的分布式分析引擎,提供了一个高性能、可扩展的解决方案,使得在大数据环境下进行快速、直观的分析成为可能,极大地提高了数据分析的效率和灵活性。
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