【AI工具基础】—Kylin(一)

目录

一、Kylin基本概念

二、Kylin架构

三、Kylin安装与配置

四、Kylin数据建模与管理

五、使用Kylin进行数据分析

六、总结


一、Kylin基本概念

Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,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。它最初由eBay Inc开发并贡献至开源社区,能够在亚秒内查询巨大的Hive表。Kylin基于Hadoop和HBase构建,能够支持超大规模数据的查询和分析,并且具有低延迟、高并发、高可扩展等优点。

二、Kylin架构

Kylin的架构主要包括以下几个组件:

  • Kylin引擎:负责OLAP立方体的构建和查询。
  • 元数据存储:存储Kylin的元数据信息,通常使用HBase。
  • 查询服务器:接收和处理来自用户的SQL查询。
  • REST API:提供与Kylin交互的编程接口。
  • REST Server:面向应用程序开发的入口点,提供查询、获取结果、触发cube构建任务、获取元数据以及获取用户权限等功能。
  • 查询引擎(Query Engine):当cube准备就绪后,查询引擎能够获取并解析用户查询,然后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。
  • 元数据管理工具(Metadata):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。
  • 任务引擎(Cube Build Engine):处理所有离线任务,包括shell脚本、Java API以及Map Reduce任务等,对Kylin当中的全部任务加以管理与协调,从而确保每一项任务都能得到切实执行并解决其间出现的故障。

三、Kylin安装与配置

在安装Kylin之前,需要准备以下环境:

  • 操作系统:Kylin支持Linux和macOS。
  • Java:安装Java 8或以上版本。
  • Hadoop:安装Hadoop,并配置HDFS和YARN。
  • Hive:安装Hive,用于数据仓库。
  • HBase:安装HBase,用于存储元数据。

安装步骤大致如下:

  1. 从Apache Kylin官网下载最新版本的Kylin安装包,并解压缩到目标目录。
  2. 修改conf/kylin.properties文件,配置Kylin与Hadoop、HBase、Hive等组件的集成。
  3. 进入Kylin的安装目录,运行启动命令启动Kylin服务。
  4. 打开浏览器,访问Kylin的Web界面,使用默认的管理员账户登录。

四、Kylin数据建模与管理

在Kylin中,数据建模是核心步骤之一,主要涉及到以下几个步骤:

  1. 创建项目:在Kylin Web界面中创建新项目,并配置相关参数。
  2. 准备Hive表:确保Hive中有数据表供Kylin使用,并加载数据到Hive表中。
  3. 创建数据模型:在Kylin Web界面中创建数据模型,选择Hive表作为数据源,并定义模型的维度和度量。
  4. 创建立方体(Cube):在数据模型界面创建立方体,并设置相关参数,如分区列、时间范围等。
  5. 构建Cube:保存并构建立方体,Kylin会根据设置构建预计算数据立方体。

五、使用Kylin进行数据分析

构建完成Cube后,就可以通过Kylin的Web界面或SQL客户端进行数据查询和分析。Kylin支持标准的SQL查询,并且可以与多种BI工具集成,如Tableau、Power BI、Superset等。此外,Kylin还提供了一套丰富的REST API,可以通过编程方式与Kylin进行交互,实现自动化管理和查询。

六、总结

Apache Kylin作为一款强大的开源分布式分析引擎,在大数据环境下具有广泛的应用前景。通过掌握Kylin的基本概念、架构、安装与配置、数据建模与管理以及使用Kylin进行数据分析等技能,可以大大提升大数据环境下的查询性能和分析能力。希望以上内容能够帮助您入门Apache Kylin系列。

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