前言
项目中用到了Kylin框架来处理数据，那么作为项目成员需要了解哪些关于Kylin的知识呢，本文就Kylin得基本概念和原理进行简述。
Kylin基本概念
首先想到的学习路径是Kylin官网： http://kylin.apache.org/cn/
给出的概念是： 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，最初由eBay Inc. 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
由Kylin的概念可以得出：
1. Kylin是一个国产的处理hadoop、spark等超大规模数据的一种分布式引擎
2. Kylin 是基于OLAP的
3. Kylin的速度非常快，亚秒级别可以在超大规模数据完成数据查询操作（亚秒也就是比1秒要慢一点点，大约1.2秒这样）
什么是OLAP？
OLAP： On-Line Analytic Processing 联机分析处理，分为：
MOLAP : Multi-Dimensional OLAP kylin是一个MOLAP系统，通过预计算的方式缓存了所有需要查询的的数据结果，需要大量的存储空间（原数据量的10+倍）。
ROLAP: Relational OLAP Mondrian是一个ROLAP系统，所有的查询可以通过实时的数据库查询完成，而不会有任何的预计算，大大节约了存储空间的要求（但是会有查询结果的缓存，目前是缓存在程序内存中，很容易导致OOM
HOLAP: Hybrid OLAP 混合型的OLAP。
为什么Kylin 能够实现超大数据的亚秒级查询？
官网给出的解答是：
Apache Kylin™令使用者仅需三步，即可实现超大数据集上的亚秒级查询。
1 定义数据集上的一个星形或雪花形模型
2 在定义的数据表上构建cube
3 使用标准SQL通过ODBC、JDBC或RESTFUL API进行查询，仅需亚秒级响应时间即可获得查询结果
顺藤摸瓜，那么什么是Kylin 星形、雪花模型呢？
星型模型：
有一张事实表、以及零个或多个维度表；事实表与维度表通过 主键/外键 相关联，维度表之间没有关联，就像很多星星围绕在一个恒星周围，顾命名为星型模型。
雪花模型：
如果将星型模型中某些维度的表再做规范，抽取成更细的维度表，然后让维度表之间也进行关联，那么这种模型成为雪花模型（雪花模型可以通过一定的转换，变为星型模型）
如何构建Cube
Cube：由维度构建出来的多维空间，包含了所有要分析的基础数据，所有的聚合数据操作都在立方体上进行
Dimension：观察数据的角度。一般是一组离散的值，比如：
-
- 时间维度上的每一个独立的日期
- 商品维度上的每一件独立的商品
Measure：即聚合计算的结果，一般是连续的值，比如：
-
- 销售额，销售均价
- 销售商品的总件数
事实表：是指存储有事实记录（明细数据）的表，如系统日志、销售记录等；事实表的记录在不断地动态增长，数据量大
维度表（维表）：保存了维度值，可以跟事实表做关联。常见的维度表如：
-
- 日期表
- 地点表
- 分类表
Cuboid：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 (即为上图的最小立方体单元，这也是cube的基石)
思考：
一个 Cube 有（M+N）个维度，那么会有 2的(M+N)次方 个 Cuboid ---------注意Kylin里面有很多方法可以减少无效的Cuboid, 例如某个表里面包含了
国家--省--市--县城 ，那么其他的组合都是错误的，这类可以直接排除。
Kylin查询为什么快，就是因为这个Cuboid包含了用户想要查询的任何情况，计算复杂度是O(1)
{ "name": "test_cube", "model_name": "test_model", // 使用名为 model_test 的数据模型 "description": "", "null_string": null, "dimensions": [ // 维度，可以来自事实表或维度表 { "name": "PART_DT", "table": "KYLIN_SALES", "column": "PART_DT", "derived": null }, { "name": "_MAX_", "function": { "expression": "MAX", "parameter": { "type": "column", "value": "KYLIN_SALES.PRICE" }, "returntype": "decimal(19,4)" } } ], "dictionaries": [], "rowkey": { // rowkey 配置，主要关注维度列在 rowkey 中的位置（谁先谁后） "rowkey_columns": [ { "column": "KYLIN_SALES.PART_DT", "encoding": "date", "encoding_version": 1, "isShardBy": false }, { "column": "KYLIN_CAL_DT.CAL_DT", "encoding": "date", "encoding_version": 1, "isShardBy": false } ] }, "hbase_mapping": { "column_family": [ { "name": "F1", "columns": [ { "qualifier": "M", "measure_refs": [ "_COUNT_", "_SUM_", "_MAX_" ] } ] } ] }, "aggregation_groups": [ // aggregation groups 配置，共两个 aggregation groups { "includes": [ "KYLIN_SALES.PART_DT", "KYLIN_SALES.LEAF_CATEG_ID", "KYLIN_SALES.LSTG_SITE_ID", "KYLIN_SALES.SLR_SEGMENT_CD", "KYLIN_SALES.OPS_USER_ID", "KYLIN_CAL_DT.CAL_DT" ], "select_rule": { "hierarchy_dims": [], "mandatory_dims": [], "joint_dims": [] } } ], "partition_date_start": 0, // Cube 日期/时间 分区起始值 "partition_date_end": 3153600000000, // Cube 日期/时间 分区结束值 "auto_merge_time_ranges": [ // 自动合并小的 segments 到中等甚至更大的 segment 604800000, 2419200000 ], "retention_range": 0, // 不删除旧的 Cube Segment "engine_type": 4, // 构建 Cube 的引擎为 Spark "storage_type": 2, // 使用 Hbase 存储 Cube "override_kylin_properties": {}, "cuboid_black_list": [] }
Kylin 的总体架构与特性
- Job管理与监控
- 压缩与编码
- 增量更新
- 利用HBase Coprocessor
- 基于HyperLogLog的Dinstinc Count近似算法
- 友好的web界面以管理，监控和使用立方体
- 项目及表级别的访问控制安全
- 支持LDAP、SSO