Apache kylin概览

一、Apache kylin的核心概念

  1. 表(Table ):表定义在hive中,是数据立方体(Data cube)的数据源,在build cube 之前,必须同步在 kylin中。
  2. 模型(model):模型描述了一个星型模式的数据结构,它定义了一个事实表(Fact Table: Wiki:Fact_table)和多个查找表(Lookup Table:Wiki:Lookup_table)的连接和过滤关系。
  3. 立方体(Cube):它定义了使用的模型、模型中的表的维度(dimension:Wiki:dimension)、度量(measure:Wiki:measure ,一般指聚合函数,如:sum、count、average等)、如何对分区( segments partition)、合并段(segments auto-merge)等的规则。
  4. 立方体段(Cube Segment):它是立方体构建(build)后的数据载体,一个 segment 映射hbase中的一张表,立方体实例构建(build)后,会产生一个新的segment,一旦某个已经构建的立方体的原始数据发生变化,只需刷新(fresh)变化的时间段所关联的segment即可。
  5. 作业(Job):对立方体实例发出构建(build)请求后,会产生一个作业。该作业记录了立方体实例build时的每一步任务信息。作业的状态信息反映构建立方体实例的结果信息。如作业执行的状态信息为RUNNING 时,表明立方体实例正在被构建;若作业状态信息为FINISHED ,表明立方体实例构建成功;若作业状态信息为ERROR ,表明立方体实例构建失败!作业的所有状态如下:
  • NEW - This denotes one job has been just created.
  • PENDING - This denotes one job is paused by job scheduler and waiting for resources.
  • RUNNING - This denotes one job is running in progress.
  • FINISHED - This denotes one job is successfully finished.
  • ERROR - This denotes one job is aborted with errors.
  • DISCARDED - This denotes one job is cancelled by end users.

 

二、Apache kylin的工作机制

Apache kylin 能提供低延迟(sub-second latency)的秘诀就是预计算,即针对一个星型拓扑结构的数据立方体,预计算多个维度组合的度量,然后将结果保存在hbase中,对外暴露JDBC、ODBC、Rest API的查询接口,即可实现实时查询。

数据立方体一般由Hive中的一个事实表,多个查找表组成。预计算的过程在kylin中就是 Cube 的build过程,如下图:

当前Apache kylin构建(build)数据立方体,采用逐层算法(By Layer Cubing)。未来的发布中将采用快速立方体算法(Fast Cubing)。下面简单介绍一下逐层算法

一个完整的数据立方体,由N-dimension立方体,N-1 dimension立方体,N-2维立方体,0 dimension立方体这样的层关系组成,除了N-dimension立方体,基于原数据计算,其他层的立方体可基于其父层的立方体计算。所以该算法的核心是N次顺序的MapReduce计算。

在MapReduce模型中,key由维度的组合的构成,value由度量的组合构成,当一个Map读到一个key-value对时,它会计算所有的子立方体(child cuboid),在每个子立方体中,Map从key中移除一个维度,将新key和value输出到reducer中。直到当所有层计算完毕,才完成数据立方体的计算。过程如下图:

在数据立方体计算完毕后,有一个任务(Convert Cuboid Data to HFile),其职责是将reduce输出的运算结果(Cuboid Data)转化成Hbase中的存储载体(HFile),最终将HFile 加载到Hbase表中便于查询。其中表的rowkey由维度组合而成,维度组合对应的度量值构成了column family,为了查询减少存储空间,会对RowKey和column family的值进行编码,默认编码是Snappy。整个数据立方体的构建流程如下:

三、Apache kylin的架构及核心组件

Apache kylin 架构如下:

核心组件:

    • 数据立方体构建引擎(Cube Build Engine):当前底层数据计算引擎支持MapReduce1、MapReduce2、Spark等。
    • Rest Server:当前kylin采用的rest API、JDBC、ODBC接口提供web服务。
    • 查询引擎(Query Engine):Rest Server接收查询请求后,解析sql语句,生成执行计划,然后转发查询请求到Hbase中,最后将结构返回给 Rest Server。
posted @ 2019-02-18 11:06 DB乐之者 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏