开源分布式支持超大规模数据分析型数据仓库Apache Kylin实践-上

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Apache Kylin 源码地址 https://github.com/apache/kylin

Apache Kylin™是一个开源的、分布式的分析型数据仓库，提供Hadoop/Spark 之上的 SQL 查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由 eBay 公司中国团队开发并贡献给Apache，使用神兽麒麟命名，查询速度快能在亚秒内响应。最新版本为v4.0.3

Apache Kylin4.0 是一个重大改革版本，其中4.0之前采用HBase 作为存储引擎来保存 cube 构建后产生的预计算结果，构建引擎为MR，下推引擎采用的是HIVE JDBC；4.0之后采用了全新的 Spark 构建引擎和 Parquet 作为存储，同时使用 Spark 作为查询引擎。版本功能详细对比如下：

使用 Apache Parquet + Spark 来代替 HBase 使用理由如下：

• HBase 作为 HDFS 之上面向列族的数据库，查询表现已经算是比较优秀，但是它仍然存在以下几个缺点：
  • HBase 不是真正的列式存储；
  • HBase 没有二级索引，Rowkey 是它唯一的索引；
  • HBase 没有对存储的数据进行编码，kylin 必须自己进行对数据编码的过程；
  • HBase 不适合云上部署和自动伸缩；
  • HBase 不同版本之间的 API 版本不同，存在兼容性问题（比如，0.98，1.0，1.1，2.0）；
  • HBase 存在不同的供应商版本，他们之间有兼容性问题。
• Parquet针对上面问题有如下特点
  • Parquet 是一种开源并且已经成熟稳定的列式存储格式；
  • Parquet 对云更加友好，可以兼容各种文件系统，包括 HDFS、S3、Azure Blob store、Ali OSS 等；
  • Parquet 可以很好地与 Hadoop、Hive、Spark、Impala 等集成；
  • Parquet 支持自定义索引。

• 可扩展超快的基于大数据的分析型数据仓库：为减少在 Hadoop/Spark 上百亿规模数据查询延迟而设计。
• 交互式查询能力：对 Hadoop 数据实现亚秒级交互响应，在同等的数据规模比 Hive 性能更好。
• 实时 OLAP：在数据产生时进行实时处理，可在秒级延迟下进行实时数据的多维分析。
• Hadoop ANSI SQL 接口：作为一个分析型数据仓库(也是 OLAP 引擎)，为 Hadoop 提供标准 SQL 支持大部分查询功能。
• 多维立方体（MOLAP Cube）：能够在百亿以上数据集定义数据模型并构建立方体。
• 与BI工具无缝整合：提供与 BI 工具的整合能力，如Tableau，PowerBI/Excel，MSTR，QlikSense，Hue 和 SuperSet。
• 其他特性
  • Job管理与监控
  • 压缩与编码
  • 利用HBase Coprocessor
  • 基于HyperLogLog的Dinstinc Count近似算法
  • 友好的web界面以管理，监控和使用立方体
  • 项目及表级别的访问控制安全
  • 支持LDAP、SSO

• 数据仓库是一个各种数据（包括历史数据、当前数据）的中心存储系统，是BI(business intelligence，商业智能)的核心部件。例如数据包含来自企业各个业务系统的订单、交易、客户、采购、库存、供应商、竞争对手数据。

• 商业智能通常被理解为将企业中现有的数据转化为知识，帮助企业做出明智的业务经营决策的工具。为了将数据转化为知识，需要利用到数据仓库、联机分析（OLAP）工具和数据挖掘等技术。

• OLAP是一种软件技术，它使分析人员能够迅速、一致、交互地从各个方面、各个维度观察信息，以达到深入理解数据的目的，OLAP也称为多维分析。

  
  • ROLAP(Relational OLAP)：基于关系型数据库，不需要预计算。
  • MOLAP(Multidimensional OLAP)：基于多维数据集，需要预计算。

• 星型模型：由一个或多个引用任意数量维表的事实表组成。

• 事实表：由业务流程的测量、度量或事实组成。

• 查找表：是一个数组，它用一个更简单的数组索引操作代替运行时计算。

• 维度：是一种对事实和度量进行分类的结构，以便使用户能够回答业务问题。常用的维度有人物、产品、地点和时间。

• 度量：是可以进行计算(例如总和、计数、平均、最小值、最大值)的属性。

• 连接：一个SQL连接子句组合来自关系数据库中两个或多个表的记录。

• OLAP Cube：OLAP多维数据集是用0维或多维来理解的数据数组；一个多维的数据集称为一个OLAP Cube.给定一个数据模型，我们可以对其上的所有维度进行聚合，对于 N 个维度来说，组合的所有可能性共有 2^n-1种。对于每一种维度的组合，将度量值做聚合计算，然后将结果保存 为一个物化视图，称为 Cuboid。所有维度组合的 Cuboid 作为一个整体，称为 Cube。简单点来讲:就是每一种维度的组合都叫一个Cuboid, 所有的维度的组合就叫做Cube。

  
  • Table：这是将蜂窝表定义为多维数据集的源，必须在构建多维数据集之前同步。
  • Data Model：描述了一个STAR SCHEMA数据模型，它定义了事实/查找表和筛选条件。
  • Cube Descriptor：它描述了多维数据集实例的定义和设置，定义使用哪个数据模型，拥有什么维度和度量，如何划分到段以及如何处理自动合并等。
  • Cube Instance：一个多维数据集实例，由一个多维数据集描述符构建，根据分区设置由一个或多个多维数据集段组成。
  • Partition：用户可以在多维数据集描述符上定义DATE/STRING列作为分区列，将一个多维数据集划分为具有不同日期周期的几个段。
  • Cube Segment：Cube数据的实际载体。一个构建作业为多维数据集实例创建一个新段。一旦数据在指定的数据周期内发生变化，可以对相关的数据段进行刷新，从而避免重新构建整个多维数据集。
  • Aggregation Group：每个聚合组是维度的子集，并在其中组合构建长方体。它的目标是修剪优化。

• 维度与度量

  • Mandotary：此维度类型用于长方体修剪，如果一个维度被指定为“强制”，那么那些没有该维度的组合将被修剪。
  • Hierarchy：其维度类型用于长方体修剪，如果维度A、B、C形成“层次”关系，则只保留与A、AB或ABC的组合。
  • Derived ：在查找表中，可以从它的PK生成一些维度，因此它们与事实表中的FK之间存在特定的映射。所以这些维度是衍生的，不参与长方体的生成。
  • Count Distinct(HyperLogLog) ：针对Immediate COUNT DISTINCT难以计算的问题，引入了一种近似算法HyperLogLog，使错误率保持在较低的水平。
  • Count Distinct(Precise) - Precise Count Distinct将基于RoaringBitmap预计算，目前只支持int或bigint。
  • Top N：例如使用这种测量类型，用户可以很容易地获得指定的顶级卖家/买家数量等。

• Cube Actions

  • BUILD：给定分区列的间隔，此操作是构建一个新的多维数据集段。
  • REFRESH：此操作将在某个分区期间重建多维数据集段，用于源表增加的情况。
  • MERGE：这个动作将多个连续的立方体片段合并为一个。这可以通过多维数据集描述符中的自动合并设置来实现。
  • PURGE*：清除-清除多维数据集实例下的段。这只会更新元数据，不会从HBase中删除多维数据集数据。

• Job Status

  • NEW：这表示刚刚创建了一个作业。
  • PENDING：这表示一个作业被作业调度器暂停并等待资源。
  • RUNNING：这表示一个作业正在进行中。
  • FINISHED：这表示一项工作已成功完成。
  • ERROR：这表示一个作业因错误而中止。
  • DISCARDED：这表示一个作业被最终用户取消了。

• Job Action

  • RESUME -一旦作业处于ERROR状态，该操作将尝试从最近的成功点恢复它。
  • DISCARD -无论作业的状态如何，用户都可以通过DISCARD动作结束作业并释放资源。

架构和组件

Kylin 提供与多种数据可视化工具的整合能力，如 Tableau、PowerBI 等，很方便使用 BI 工具对 Hadoop 数据进行分析。

• REST Server：是面向应用程序开发的入口点，此类应用程序可以提供查询、获取结果、触发Cube构建任务、获取元数据及用户权限等，还可以通过Restful接口实现SQL查询。
• Query Engine（查询引擎）：当 cube 准备就绪后，查询引擎就能够获取并解析用户查询。随后会与系统中的其它组件进行交互，从而向用户返回对应的结果。4.0版本采用Spark作为查询引擎。
• Routing（路由器）：在最初设计时曾考虑过将 Kylin 不能执行的查询引导去 Hive 中继续执行，但在实践后 发现 Hive 与 Kylin 的速度差异过大，导致用户无法对查询的速度有一致的期望，很可能大 多数查询几秒内就返回结果了，而有些查询则要等几分钟到几十分钟，因此体验非常糟糕。 最后这个路由功能在发行版中默认关闭。
• Metadata（元数据管理工具）：Kylin 是一款元数据驱动型应用程序。元数据管理工具是一大关键性组件，用于对保存 在 Kylin 当中的所有元数据进行管理，其中包括最为重要的 cube 元数据。其它全部组件的 正常运作都需以元数据管理工具为基础。 Kylin 4.0的元数据存储在 MySQL 中。
• Build Engine（构建引擎）：Kylin4.0的构建引擎从MR改为Spark,使用户能否快速得到想要的Cube数据，构建引擎最终得到的数据存放在Parquet文件中，然后Spark更够更好读取Parquet文件数据。

• Kylin 核心：Kylin 基础框架，包括元数据（Metadata）引擎，查询引擎，Job引擎及存储引擎等，同时包括REST服务器以响应客户端请求。
• 扩展：支持额外功能和特性的插件。
• 整合：与调度系统，ETL，监控等生命周期管理系统的整合。
• 用户界面：在Kylin核心之上扩展的第三方用户界面。
• 驱动：ODBC 和 JDBC 驱动以支持不同的工具和产品，比如Tableau。

Docker部署

为了让用户轻松试用麒麟，并方便开发人员在修改源代码后进行验证和调试。可以通过麒麟的docker镜像快速部署。该镜像包含麒麟所依赖的每个服务：

• JDK 1.8
• Hadoop 2.8.5
• Hive 1.2.1
• Spark 2.4.7
• Kafka 1.1.1
• MySQL 5.1.73
• Zookeeper 3.4.6

# 拉取镜像，dcoker hub上已有kylin 5.0.0版本镜像，二进制未更新
docker pull apachekylin/apache-kylin-standalone:5.0.0
# 运行容器
docker run -d \
-m 8G \
-p 7070:7070 \
-p 8088:8088 \
-p 50070:50070 \
-p 8032:8032 \
-p 8042:8042 \
-p 2181:2181 \
apachekylin/apache-kylin-standalone:5.0.0

以下服务在容器启动时自动启动:NameNode、 DataNode、ResourceManager、NodeManager、Kylin,相关web UI地址如下：

基于hadoop环境安装

• HDFS，YARN，MapReduce，Hive，Zookeeper 等服务的 Hadoop 集群；建议单独部署在Hadoop client 节点上，该节点上 Hive，HDFS 等命令行已安装好；运行 Kylin 的 Linux 账户要有访问 Hadoop 集群的权限，包括创建/写入 HDFS 文件夹，Hive 表的权限。
• 硬件要求：运行 Kylin 的服务器建议最低配置为 4 core CPU，16 GB 内存和 100 GB 磁盘。
• 操作系统要求：Linux only、CentOS 6.5+ 或Ubuntu 16.0.4+。
• 安装环境软件要求
  • Hadoop: cdh5.x, cdh6.x, hdp2.x, EMR5.x, EMR6.x, HDI4.x
  • Hive: 0.13 - 1.2.1+
  • Spark: 2.4.7/3.1.1
  • Mysql: 5.1.7 及以上
  • JDK: 1.8+

• 下载解压文件

# 下载最新版本v4.0.3 for Apache Spark 3.1.x
wget https://dlcdn.apache.org/kylin/apache-kylin-4.0.3/apache-kylin-4.0.3-bin-spark3.tar.gz
# 解压文件
tar -zxvf  apache-kylin-4.0.3-bin-spark3.tar.gz
# 进入kylin根目录
cd apache-kylin-4.0.3-bin-spark3
# 根目录结构说明如下
bin:启动/停止Kylin服务、备份/恢复元数据的shell脚本，以及一些实用脚本。
conf: XML配置文件，这些xml文件的功能可以在配置页面中找到。
lib:对外使用的Kylin jar文件，如Hadoop作业jar、JDBC驱动程序、HBase协处理器jar等。
meta_backups:执行" bin/metastore.sh backup "命令时的默认备份文件夹;
sample_cube:用于创建样例多维数据集及其表的文件。
spark: spark由$KYLIN_HOME/bin/download.sh下载。
tomcat：运行Kylin应用程序的tomcat web服务器。
tool:命令行工具的jar文件。
# 配置麒麟环境变量
vim /etc/profile
export KYLIN_HOME=/home/commons/apache-kylin-4.0.3-bin-spark3
# 执行环境变量生效
source /etc/profile

• 下载和配置Spark。

# 前面用apache-kylin-4.0.3-bin-spark3使用spark3需要下载spark-3.1.1版本
wget https://archive.apache.org/dist/spark/spark-3.1.1/spark-3.1.1-bin-hadoop3.2.tgz
# 解压
tar -xvf spark-3.1.1-bin-hadoop3.2.tgz
# 进入目录
mv spark-3.1.1-bin-hadoop3.2 spark-yarn
# 由于需要用到yarn作为资源管理器，配置spark使用yarn的资源
vim conf/spark-env.sh
YARN_CONF_DIR=/home/commons/hadoop/etc/hadoop

并将MySQL连接驱动拷贝到spark的jars目录下，让spark能够正常连接MySQL。

将可使用的hive-site.xml拷贝到spark的conf目录，用于spark操作hive的元数据等。

将上面spark-yarn目录分发到所有的yarn的node manager上，并且修改所有node manager的spark环境变量

vim /etc/profile
export SPARK_HOME=/home/commons/spark-yarn
export PATH=$SPARK_HOME/bin:$PATH
# 执行环境变量生效
source /etc/profile

• 配置MySQL元数据

  • 创建数据库及用户

  -- 创建一个kylin数据库
  CREATE DATABASE kylin DEFAULT CHARACTER SET utf8mb4 COLLATE utf8mb4_bin;
  -- 创建一个kylin用户
  CREATE USER 'kylin'@'%' IDENTIFIED BY 'kylin';
  -- 向用户授予刚刚创建的数据库的所有权限
  GRANT ALL PRIVILEGES ON kylin.* TO kylin@'%' WITH GRANT OPTION;
  ALTER USER 'kylin'@'%' IDENTIFIED WITH mysql_native_password BY 'kylin';
  FLUSH PRIVILEGES;
  

  • 下载MySQL JDBC驱动程序(MySQL -connector-java-.jar)，这里使用MySQL8，驱动程序mysql-connector-java-8.0.28.jar，并将其放在$KYLIN_HOME/ext/目录下，先 mkdir ext创建ext文件夹

  

  • 如果需要加密数据库用户密码，可使用kylin自带工具加密mysql密码，并在kylin.metadata.url中增加passwordEncrypted=true

  java -classpath kylin-server-base-4.0.3.jar\
  :kylin-core-common-4.0.3.jar\
  :spring-beans-5.2.22.RELEASE.jar\
  :spring-core-5.2.22.RELEASE.jar\
  :commons-codec-1.6.jar \
  org.apache.kylin.rest.security.PasswordPlaceholderConfigurer \
  AES kylin
  

• 修改kylin的配置文件,vim conf/kylin.properties

kylin.metadata.url=kylin_metadata@jdbc,url=jdbc:mysql://mysqlserver:3306/kylin,username=kylin,password=kylin,maxActive=10,maxIdle=10,driverClassName=com.mysql.cj.jdbc.Driver
# HDFS工作空间
kylin.env.hdfs-working-dir=/kylin
# kylin在zookeeper的工作目录
kylin.env.zookeeper-base-path=/kylin
# 不使用kylin自带的zookeeper
kylin.env.zookeeper-is-local=false
# 外部zookeeper连接字符串配置
Kylin.env.zookeeper-connect-string=zk1:2181,zk2:2181,zk3:2181
# SPARK BUILD ENGINE CONFIGS，hadoop conf目录位置
kylin.env.hadoop-conf-dir=/home/commons/hadoop/etc/hadoop

• 环境检查，Kylin运行在Hadoop集群上，对各个组件的版本、访问权限和CLASSPATH有一定的要求。

# 为了避免遇到各种环境问题，可以运行$KYLIN_HOME/bin/check-env.sh脚本进行环境检查，查看是否存在问题。如果识别出任何错误，脚本将打印出详细的错误消息。如果没有错误消息，说明您的环境适合Kylin操作。
$KYLIN_HOME/bin/check-env.sh

• 由于hadoop和hive依赖冲突报类找不到

• 将commons-configuration-1.6.jar上传到$KYLIN_HOME/tomcat/webapps/kylin/WEB-INF/lib/下。

• 启动Kylin

# 启动
$KYLIN_HOME/bin/kylin.sh start
# 麒麟启动的默认端口为7070。可以使用$KYLIN_HOME/bin/kylin-port-replace-util.sh set number修改端口。修改后的端口号为“7070 +编号”。
$KYLIN_HOME/bin/kylin-port-replace-util.sh set number 1
# 停止
$KYLIN_HOME/bin/kylin.sh start
# 重启
$KYLIN_HOME/bin/kylin.sh restart

# 可以查看运行日志
tail -f logs/kylin.log

• 访问kylin的WebUI,http://ckserver2:7070/kylin/login，默认用户名和密码为：ADMIN/KYLIN，登录后主页面如下

Apache Kylin™ 令使用者仅需三步就可实现超大数据集上的亚秒级查询。

• 定义数据集上的一个星型或雪花模型。
• 在定义的数据表上构建cube。
• 使用标准 SQL 通过 ODBC、JDBC 或 RESTFUL API 进行查询，仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果。

官方样例Cube说明

# 使用Kylin安装目录下示例快速体验Kylin，先执行一个脚本来创建一个示例多维数据集
$KYLIN_HOME/bin/sample.sh

执行脚本完成后,查看hive default默认数据库下已经有相应的

通过kylin的WebUI click System -> Configuration -> Reload Metadata 加载元数据信息

重新加载元数据后，可以在左上角的project中看到一个名为learn_kylin的项目，这个项目包含一个批处理多维数据集kylin_sales_cube和一个流数据集kylin_streaming_cube。

可以直接构建kylin_sales_cube，并且可以在构建完成后查询它。

准备演示数据

• hive中创建kylin数据库，并创建dept部门表和emp员工表

create database kylin;
use kylin;
create external table if not exists dept(
deptno int,
dname string,
loc int
)
row format delimited fields terminated by '\t';

create external table if not exists emp(
empno int,
ename string,
job string,
mgr int,
hiredate string, 
sal double, 
comm double,
deptno int)
row format delimited fields terminated by '\t';

• 制作示例数据

mkdir tmpdata
# 制作部门表（dept.txt）数据
vim tmpdata/dept.txt
100	ACCOUNTING	1700
200	RESEARCH	1800
300	SALES	1900
400	OPERATIONS	1700
# 制作员工表（emp.txt）数据
vim tmpdata/emp.txt
1336	SMITH	CLERK	1869	2016-01-03	2800.0	1000.0	200
1466	ALLEN	SALESMAN	1665	2016-03-08	5600.0	1500.0	300
1488	WARD	SALESMAN	1665	2016-03-10	4375.0	2500.0	300
1533	JONES	MANAGER	1806	2016-04-18	10412.5	6000.0	200
1621	MARTIN	SALESMAN	1665	2016-10-14	4375.0	7000.0	300
1665	BLAKE	MANAGER	1806	2016-05-17	9975.0	4000.0	300
1749	CLARK	MANAGER	1806	2016-06-25	8575.0	3500.0	100
1755	SCOTT	ANALYST	1533	2022-05-05	10500.0	6800.0	200
1806	KING	PRESIDENT	NULL	2016-12-03	17500.0	20000.0	100
1811	TURNER	SALESMAN	1665	2016-09-24	5250.0	3000.0	300
1843	ADAMS	CLERK	1755	2022-06-08	3850.0	2500.0	200
1867	JAMES	CLERK	1665	2016-12-19	3325.0	2400.0	300
1869	FORD	ANALYST	1533	2016-12-19	10500.0	8000.0	200
1901	MILLER	CLERK	1749	2017-02-08	4550.0	3200.0	100

• 加载示例数据到hive相应表中

load data local inpath '/home/commons/apache-kylin-4.0.3-bin-spark3/tmpdata/dept.txt' into table dept;
load data local inpath '/home/commons/apache-kylin-4.0.3-bin-spark3/tmpdata/emp.txt' into table emp;

点击左上角的+来创建一个Project，输出项目名称和描述点击提交按钮

选择数据源

• 选择加载数据源方式，选择第二个可以从hive中加载数据，第三个可以从 csv 文件加载数据。

• 同步要作为数据源的表，上面点击后第一次需要加载元数据会有点慢，加载过后续就快了

创建Model

在Models页面的左边点击New按钮后点击New Model，填写Model名称及描述后Next

选择员工作为Fact Table事实表，添加部门作为Lookup Table维度表

选择维度信息

选择度量信息

添加分区信息（这里没有做分区表）及过滤条件这里我们暂时不填写保持默认，点击“Save”并确认保存模型。

创建Cube

在Models页面的左边点击New按钮后点击New Cube,选择员工Model及填写Cube Name，点击next

添加真正维度字段，(将来会影响 Cuboid 的个数,并且只能从 model 维度字段里面选择)，点击ok并点击下一步

添加真正度量值字段(将来预计算的字段值,只能从 model 度量值里面选择)，点击度量添加按钮“+ Measure”,填写信息并点击ok，并选择next

接着刷新设置、高级设置、配置覆盖都先保持默认的，最后查看概览点击save按钮并确定保存

Cube构建

在上面创建的cube上点击build构建action动作，并确认开始构建

查看当前正在构建的情况

等待一会后构建完成

与Hive查询对比

在Insight洞察页面新查询框中输入sql语句

select dept.dname,sum(emp.sal) from emp join dept on emp.deptno = dept.deptno group by dept.dname;

第一次之后的查询都是秒级响应

相比下面在hive中执行查询快了非常多

可以针对查询结果点击Grid按钮实现图形可视化，选择图标类型、维度和度量信息展示，还可以选择导出csv文件结果

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