Kylin的工作原理

Apache Kylin的工作原理本质上是 MOLAP（多维立方体分析）。

维度和度量

• 维度就是观察数据的角度，例如：
  电商的销售数据，可以从时间的维度来观察，也可以细化从时间和地区的维度来观察
  统计时，可以把维度值相同的记录聚合在一起，然后应用聚合函数做累加、平均、去重计数等聚合计算

• 度量就是被聚合的统计值，也是聚合运算的结果。
  
  

Cube和Cuboid

• 一个数据表或数据模型上的字段就它们要么是维度，要么是度量（可以被聚合）

• 给定一个数据模型，可以对其上的所有维度进行组合。对于N个维度来说，组合的所有可能性共有2 的N 次方种

• 对于每一种维度的组合，将度量做聚合运算，然后将运算的结果保存为一个物化视图，称为Cuboid（立方形）

• 所有维度组合的Cuboid作为一个整体，被称为Cube（立方体）。一个Cube就是许多按维度聚合的物化视图的集合。
  
  
  

• 数据立方体
  Cube 是所有 dimession 的组合
  每一种 dimession 的组合称之为cuboid（立方形）。某一有 n 个 dimession 的 cube 会有 2^n个 cuboid
  数据立方体只是多维模型的一个形象的说法

• 为什么叫立方体？
  立方体本身只有三维，但多维模型不仅限于三维模型，可以组合更多的维度
  为了与传统关系型数据库的二维表区别开来，才有了数据立方体的叫法

工作原理

Apache Kylin的工作原理是对数据模型做Cube预计算，并利用计算的结果加速查询。具体工作过程如下。

• 1.指定数据模型，定义维度和度量
• 2.预计算Cube，计算所有Cuboid并保存为物化视图（存储到hbase中）
• 3.执行查询时，读取Cuboid，运算，产生查询结果

高效OLAP分析：

• Kylin的查询过程不会扫描原始记录，而是通过预计算预先完成表的关联、聚合等复杂运算
• 利用预计算的结果来执行查询，相比非预计算的查询技术，其速度一般要快一到两个数量级，在超大的数据集上优势更明显
• 数据集达到千亿乃至万亿级别时，Kylin的速度可以超越其他非预计算技术1000倍以上

技术架构

Apache Kylin系统可以分为在线查询和离线构建两部分。
在线查询

离线构建



在线查询模式主要处于上半部分，离线构建处于下半部分。以下为Kylin技术架构的具体内容：

• 1.数据源主要是Hadoop Hive，数据以关系表的形式输入，且必须符合星形模型，保存着待分析的用户数据。根据元数据的定义，构建引擎从数据源抽取数据，并构建Cube
• 2.Kylin可以使用MapReduce或者Spark作为构建引擎。构建后的Cube保存在右侧的存储引擎中，一般选用HBase作为存储
• 3.完成了离线构建后，用户可以从上方查询系统发送SQL进行查询分析
• 4.Kylin提供了各种Rest API、JDBC/ODBC接口。无论从哪个接口进入，SQL最终都会来到Rest服务层，再转交给查询引擎进行处理
• 5.SQL语句是基于数据源的关系模型书写的，而不是Cube

Kylin在设计时，刻意对查询用户屏蔽了Cube的概念
分析师只需要理解简单的关系模型就可以使用Kylin，没有额外的学习门槛，传统的SQL应用也很容易迁移
查询引擎解析SQL，生成基于关系表的逻辑执行计划，然后将其转译为基于Cube的物理执行计划，最后查询预计算生成的Cube并产生结果，整个过程不会访问原始数据源

转载：https://blog.csdn.net/qq_44509920/article/details/106183908