跳到主要内容

Kylin OLAP引擎

什么是 Kylin OLAP 引擎？​

Apache Kylin 是一个开源的分布式分析引擎，专为大数据场景下的 OLAP（在线分析处理）查询优化而设计。它能够在 Hadoop 和 Spark 上运行，通过预计算技术将复杂的多维分析查询转换为高效的查询操作。Kylin 的目标是让用户在海量数据上实现亚秒级的查询响应时间。

Kylin 的核心思想是“预计算”，即提前计算并存储查询结果，从而在查询时直接返回结果，而不是实时计算。这种方式特别适合需要快速响应的 OLAP 场景。

备注

OLAP（Online Analytical Processing）是一种用于快速分析多维数据的计算技术，常用于商业智能和数据仓库场景。

Kylin 的核心概念​

1. 数据模型​

Kylin 使用星型模型（Star Schema）或雪花模型（Snowflake Schema）来组织数据。这些模型由事实表（Fact Table）和维度表（Dimension Table）组成。

  • 事实表：存储业务度量数据，例如销售金额、订单数量等。
  • 维度表：存储描述性数据，例如时间、地点、产品等。

2. Cube​

Cube 是 Kylin 的核心数据结构，它是一个多维数据集，包含了所有可能的维度组合及其预计算结果。Cube 的构建过程称为“构建 Cube”，Kylin 会提前计算并存储这些结果，以便在查询时快速返回。

3. 预计算​

Kylin 通过预计算技术将复杂的查询结果提前计算并存储。当用户发起查询时，Kylin 直接从预计算结果中返回数据，而不是实时计算。

4. 查询引擎​

Kylin 的查询引擎支持 SQL 查询，用户可以通过标准的 SQL 语句查询 Cube 中的数据。Kylin 会将 SQL 查询转换为对 Cube 的查询操作。

Kylin 的工作原理​

Kylin 的工作流程可以分为以下几个步骤：

  1. 数据准备：将原始数据加载到 Hadoop 或 Spark 中，并构建数据模型。
  2. Cube 构建：根据数据模型，Kylin 会预计算所有可能的维度组合，并将结果存储在 Cube 中。
  3. 查询处理：当用户发起查询时，Kylin 会直接从 Cube 中返回预计算结果，从而实现亚秒级的查询响应。

实际案例：使用 Kylin 进行销售数据分析​

假设我们有一个电商平台的销售数据，包含以下表：

  • 事实表：sales_fact，包含 order_id, product_id, sales_amount, order_date 等字段。
  • 维度表：product_dim，包含 product_id, product_name, category 等字段。

我们的目标是分析每个产品类别的销售总额。

步骤 1：构建数据模型​

首先，我们需要在 Kylin 中定义数据模型。以下是一个简单的数据模型定义：

sql
CREATE TABLE sales_fact (
    order_id INT,
    product_id INT,
    sales_amount DECIMAL(10, 2),
    order_date DATE
);

CREATE TABLE product_dim (
    product_id INT,
    product_name STRING,
    category STRING
);

步骤 2：构建 Cube​

接下来，我们需要在 Kylin 中构建 Cube。以下是一个简单的 Cube 定义：

sql
CREATE CUBE sales_cube
DIMENSIONS (
    product_dim.category,
    sales_fact.order_date
)
MEASURES (
    SUM(sales_fact.sales_amount) AS total_sales
);

步骤 3：查询数据​

构建完成后，我们可以通过 SQL 查询 Cube 中的数据：

sql
SELECT 
    product_dim.category, 
    SUM(sales_fact.sales_amount) AS total_sales
FROM 
    sales_fact
JOIN 
    product_dim 
ON 
    sales_fact.product_id = product_dim.product_id
GROUP BY 
    product_dim.category;

查询结果​

categorytotal_sales
Electronics15000.00
Clothing8000.00
Home12000.00
提示

Kylin 的预计算技术使得这类查询能够在亚秒级内返回结果，即使数据量非常大。

总结​

Apache Kylin 是一个强大的 OLAP 引擎，特别适合需要快速响应的大数据分析场景。通过预计算技术，Kylin 能够在海量数据上实现亚秒级的查询响应时间。它的核心概念包括数据模型、Cube 和预计算，用户可以通过 SQL 查询 Cube 中的数据。

附加资源​

练习​

  1. 尝试在 Kylin 中构建一个包含多个维度的 Cube，并查询不同维度的聚合结果。
  2. 使用 Kylin 分析一个真实的数据集，例如电商平台的销售数据或用户行为数据。