前言
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明天想跟大家一起入门一下kylin（麒麟）。
因为工作须要，前段时间对kylin简略入了个门，当初来写写笔记（我的文字或者能帮忙到你入门kylin，至多看完这篇应该能晓得kylin是干什么的）。
不多BB，开始吧
kylin介绍
kylin是咱们国人主导并奉献到Apache基金会的开源我的项目，所以咱们会有中文文档学习：
http://kylin.apache.org/cn/
从官网咱们能够看到对kylin的介绍：Apache Kylin™是一个开源的、分布式的剖析型数据仓库，提供Hadoop/Spark 之上的SQL查问接口及多维分析（OLAP）能力以反对超大规模数据，最后由 eBay 开发并奉献至开源社区，它能在亚秒内查问微小的表。
看到这个介绍，只能用两个字来形容kylin：牛逼????。那牛逼在哪呢？上面再说
第一眼看过来，可能有的同学不晓得OLAP是什么货色，我上面来简略解释一下吧。（Hadoop/Spark/SQL/大数据这些词天天能看见，即使不懂它的原理，你都晓得这些货色是有什么用，是用来干嘛的，对吧？）
看到OLAP就不得不提它的兄弟OLTP，咱们简略来看看他们的全称和翻译的中文是什么：
- OLTP：On-Line Transaction Processing（联机事务处理）
- OLAP：On-Line Analytical Processing（联机剖析解决）
中文的翻译咱们怕是看不懂的了，但咱们能够发现他俩的区别一个是「事务」，一个是「剖析」
从利用层面看，咱们能够简略地认为：OLTP次要用于业务零碎，对事务的要求比拟高，例如下单/交易（银行转账等业务）。OLAP次要用于数据仓库零碎，反对简单的剖析操作，偏重决策反对，并且提供直观易懂的查问后果。
我再画张思维导图图来给大家看一下，根本就懂了：
看到这里，你应该对OLAP有个根本的理解了。那再回到下面那句话：多维分析（OLAP）能力以反对超大规模数据，你第一反馈会想到什么？
三歪第一反馈想到的就是Hive（Hive底层是HDFS：反对超大规模的数据）。
那既然说到Hive了，你会发现kylin前半段话，Hive如同简直都能够反对，但除了最初一句「它能在亚秒内查问微小的表」。
没错，到这里就能够晓得kylin的用处了：它能够在亚秒内查问微小的表，来实现数据分析和决策
每次跑Hive咱们可能都得跑几分钟（像我SQL写得烂的，跑半小时也是常常有的事），咱们从业务上就心愿用来剖析的数据能够跑得更快，反对这种需要的kylin就火????起来了。
我以Hive来引申kylin，除了kylin就没其余抉择了吗？那显然不是的。
当年我刚进公司的时候，吐槽Hive跑得太慢了，隔壁的小哥就通知我：你用presto啊，咱们大数据平台都反对的。
OLAP所提供的工具框架还是很多的，上面咱们来简略认识一下吧
家喻户晓，执行Hive实际上是跑Map-Reduce工作去HDFS拿数据。执行的过程波及到计算和存储。
有的人感觉Hive跑Map-Reduce计算这个过程太慢了，所以就不必Map-Reduce，用别的计算引擎，比方用MPP架构来跑，但存储没变...
有的人感觉，存储在HDFS去拿数据太慢了，改个存储的中央，不从HDFS拿...
有的人感觉，这啥破玩意，计算和存储我都改了，用我的框架一站式给你解决掉...
有的人感觉，Hadoop生态还是能够的，我先聚合一把，你查的时候间接拿聚合后的数据，也是很快的...
因为每个公司的业务场景和背景不一样，每个OLAP框架的短处也不一样，所以当初有如此多的OLAP技术在发光发热...
Kylin入门
从后面咱们曾经晓得为什么会呈现如此多的OLAP的技术了，从实质上来说就是咱们心愿剖析的数据能够让咱们查得更快，而kylin是这些技术其中的一员。
从上图也能够看到kylin是齐全依赖Hadoop生态的，那kylin是怎么实现提速的呢？答案就是：预聚合
假如咱们从MySQL检索日期大于2020-10-20的所有数据，只有咱们在日期列加上索引，能够很快就能查出相干的数据。
但如果咱们从MySQL检索日期大于2020-10-20的所有数据且每个用户在这段时间内生产了多少钱且xxxx，只有数据量大，不管你怎么建索引，查问的速度就不尽人意了。
那如果我按天的维度先做好对每个用户的统计，写到一张表中，等到用户按日期检索的时候是不是就很快了（因为我曾经按天聚合了一次数据，这张表比起原来的原始表数量会大大减少）
kylin就是用预聚合这种思路来进步查问的速度，使它能够在亚秒内实现查问响应。
那咱们应用kylin的步骤是什么？官网曾经帮咱们解答了：
- 定义数据集上的一个星形或雪花形模型
- 在定义的数据表上构建
cube - 应用规范
SQL通过ODBC、JDBC或RESTFUL API进行查问，仅需亚秒级响应工夫即可取得查问后果
下面几个步骤，可能你不太理解的几个词有以下 星形模型、雪花模型、cube，上面我来简略解释一下：
在数据仓库畛域上，咱们的主表叫做事实表，事实表外键依赖的表叫做维度表。
「星形模型」：所有的维度表都直连到事实表。（上图）
「雪花形模型」：当有一个或多个维度表没有间接连贯到事实表上，而须要通过其余维表连贯到事实表（下图）
在kylin里，剖析数据的角度叫做「维度」，被剖析的指标叫做「度量」
好了，咱们再来看看cube是什么意思吧：
一个多维数据集称为一个OLAP Cube：下面的几张二维表咱们能够造成一个数据立方体，这个数据立方体就是Cube
一个Cube能够由不同的角度去看，能够看似这多个角度都是从一个残缺的Cube拆分进去的，例如：
联合下面所说的：Cube实际上就是从数据集中通过不同的维度构建进去的一个立方体（尽管图上的都是三维，但你构建的Cube能够远超三维）
kylin就是在Cube这个立方体来获取数据的，从官网的说法也很明确，能够通过JDBC/RESTful的形式来获取数据。
那kylin是将聚合的数据存储在哪的呢（必定是有存储的中央的嘛）？在HBase上。如果还没学过HBase的同学，能够先看看我以往的文章：HBase入门
应用kylin步骤：
- 首先你得有数据（个别来自
Hive/Kafka)，在Kylin上定义对应的数据模型(构造) - 通过
kylin系统配置须要聚合以及统计的字段（这块就是下面所提到的维度和度量），而后构建出Cube（这块就是kylin的预聚合，把须要统计的维度都定义好，提前计算） kylin会把数据寄存在HBase上，你能够通过JDBC/RESTful的形式来查问数据
应用kylin
在官网上也列出比拟常见的QA，大家能够看看：http://kylin.apache.org/cn/docs/gettingstarted/faq.html
尽管kylin能反对多维度的聚合，但咱们在建Cube个别要对Cube进行剪枝（即缩小Cuboid的生成）
假如咱们有10 个维度，那么没有通过任何优化的Cube就会存在2的十次方 =1000+个Cuboid。
Cube 的最大物理维度数量 (不包含衍生维度) 是 63，然而不举荐应用大于 30 个维度的 Cube，会引起维度劫难。
罕用的剪枝形式会用聚合组(Aggregation group)配置来实现，而在聚合组中，Mandatory（强制维度）又是用得比拟多的。
比如说，原本我有A、B、C三个维度，如果我不做任何优化，我的组合应该会有7个，别离是（A）（B）（C）（AB）（ABC）（AC）（BC），如果我指定A维度为强制维度，那最初的组合就只有（A）（AB）（ABC）（AC）。强制索引指的就是：指定的字段肯定会被查问条件中
除了强制维度（Mandatory），还有层级维度（Hierarchy）和联结维度（Joint）帮忙咱们剪枝（即缩小Cuboid的生成），个别强制维度和联结维度用得比拟多。
咱们去查kylin数据的时候，是曾经被聚合过寄存在HBase的，所以查问起来是相当快的，然而构建Cube这个过程其实是挺慢的（十几分钟到半小时都是失常的）。
这就会带来提早（Cube须要工夫构建，同时也不可能秒级去申请构建一次Cube）那这能忍耐吗？这意味着最新的数据得等Cube任务调度到了且Cube构建实现能力查到数据
画外音：构建Cube个别都是定时工作的形式申请kylin的api进行构建的。Kylin 没有内置的调度水平。您能够通过 REST API 从内部调度水平服务中触发 Cube 的定时构建，如 Linux 的命令
crontab、Apache Airflow 等。
但在新的kylin版本中曾经反对realtime_olap了，kylin存储了实时的数据再加上HBase的数据merge后返回就实现了realtime
最初
这篇文章对kylin做了个简略的入门，细节还是得看官网（有中文，比拟好读，文档也做得挺好的）。前面细节如果有必要我再来补充就好了（：
参考资料：
- https://blog.csdn.net/wangxiaojing123/category_8792666.html
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