KYLIN基于CDH入门实战(1)之kylin简介
2017-06-08 16:26
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官网地址:http://kylin.apache.org/cn/
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本文仅作学习笔记。
但是缺少一个基于Hadoop的分布式分析引擎,虽然目前存在业务分析工具,如Tableau等,但是他们往往存在很大的局限,比如难以水平扩展、无法处理超大规模数据,同时也缺少Hadoop的支持。Apache Kylin(中文:麒麟)的出现,能够基于Hadoop很好地解决上面的问题。ApacheKylin是一个开源的分布式存储引擎,最初由eBay开发贡献至开源社区。它提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持大规模数据,能够处理TB乃至PB级别的分析任务,能够在亚秒级查询巨大的Hive表,并支持高并发。
同时你的Hadoop平台也使用HBase来进行数据存储和利用HBase的行键实现数据的快速查询等应用
你的Hadoop平台的数据量逐日累增
对于数据分析的维度大概10个左右
如果你的应用类似上面,那么非常适合采用Apache Kylin来做大数据量的多维数据分析。ApacheKylin的核心思想是利用空间换时间,将计算好的多维数据结果存入HBase,实现数据的快速查询。同时由于Apache
Kylin在查询方面制定了多种灵活的策略,进一步提高空间的利用率,使得这样的平衡策略在应用中值得采用。
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本文仅作学习笔记。
1. 由来
在现在的大数据时代,Hadoop已经成为大数据事实上的标准规范,一大批工具陆陆续续围绕Hadoop平台来构建,用来解决不同场景下的需求。比如Hive是基于Hadoop的一个用来做企业数据仓库的工具,可以将存储在HDFS分布式文件系统上的数据文件映射为一张数据库表,并提供SQL查询功能,Hive执行引擎可以将SQL转换为MapReduce任务来进行运行,非常适合数据仓库的数据分析。再比如HBase是基于Hadoop,实现高可用性,高性能,面向列,可伸缩的分布式存储系统,Hadoop架构中的HDFS为HBase提供了高可靠性的底层存储支持。但是缺少一个基于Hadoop的分布式分析引擎,虽然目前存在业务分析工具,如Tableau等,但是他们往往存在很大的局限,比如难以水平扩展、无法处理超大规模数据,同时也缺少Hadoop的支持。Apache Kylin(中文:麒麟)的出现,能够基于Hadoop很好地解决上面的问题。ApacheKylin是一个开源的分布式存储引擎,最初由eBay开发贡献至开源社区。它提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持大规模数据,能够处理TB乃至PB级别的分析任务,能够在亚秒级查询巨大的Hive表,并支持高并发。
2. 应用场景
假如你的数据存在于Hadoop的HDFS分布式文件系统中,并且你使用Hive来基于HDFS构建数据仓库系统,并进行数据分析,但是数据量巨大,比如TB级别。同时你的Hadoop平台也使用HBase来进行数据存储和利用HBase的行键实现数据的快速查询等应用
你的Hadoop平台的数据量逐日累增
对于数据分析的维度大概10个左右
如果你的应用类似上面,那么非常适合采用Apache Kylin来做大数据量的多维数据分析。ApacheKylin的核心思想是利用空间换时间,将计算好的多维数据结果存入HBase,实现数据的快速查询。同时由于Apache
Kylin在查询方面制定了多种灵活的策略,进一步提高空间的利用率,使得这样的平衡策略在应用中值得采用。
3.核心思想
Kylin通过预计算所有合理的维度组合下各个指标的值并把计算结果存储到HBASE中的方式,大大提高分布式多维分析的查询效率。Kylin接收sql查询语句作为输入,以查询结果作为输出。通过预计算的方式,将在hive中可能需要几分钟的查询响应时间下降到毫秒级。相关文章推荐
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