狠狠做最新网站,嵊州做网站,做刀网站,注册一个公司需要哪些手续Kylin系列(一)入门
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简介Kylin的特点安装与配置 环境要求安装步骤 基本概念 Cube维度与度量 Kylin的基本操作 数据准备Cube设计Cube构建查询与分析 最佳实践常见问题总结
简介
Apache Kylin 是一个开源的分布式分析引擎#xff0c;提供 SQL 查询接口及多维分析#x…Kylin系列(一)入门
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简介Kylin的特点安装与配置 环境要求安装步骤 基本概念 Cube维度与度量 Kylin的基本操作 数据准备Cube设计Cube构建查询与分析 最佳实践常见问题总结
简介
Apache Kylin 是一个开源的分布式分析引擎提供 SQL 查询接口及多维分析OLAP能力。它能够处理超大规模数据集并提供亚秒级的查询响应时间。Kylin 最初由 eBay 开发并于 2015 年捐赠给 Apache 基金会。
Kylin 的主要目标是解决大数据分析中的查询性能问题通过预计算和存储数据立方体Cube实现对超大规模数据集的快速查询。
Kylin的特点
高性能通过预计算和存储数据立方体Cube实现对超大规模数据集的亚秒级查询响应。易于使用提供了简单的 SQL 查询接口和多维分析能力用户可以使用熟悉的 SQL 进行数据分析。高度集成与 Hadoop 生态系统紧密集成支持 HBase、Hive 等。灵活的扩展性可以根据需求灵活扩展支持多种计算和存储引擎。
安装与配置
环境要求
操作系统Linux推荐WindowsHadoop2.x 或以上版本Hive0.13 或以上版本HBase0.98.1 或以上版本Spark2.x 或以上版本Java1.8 或以上版本
安装步骤
下载 Kylin从 Apache Kylin 官网 下载最新版本的 Kylin。解压文件tar -zxvf apache-kylin-*.tar.gz
cd apache-kylin-*配置环境变量export KYLIN_HOME/path/to/kylin
export PATH$KYLIN_HOME/bin:$PATH配置 Kylin编辑 $KYLIN_HOME/conf/kylin.properties 文件根据实际环境配置相关参数例如 Hadoop 和 HBase 的连接信息。kylin.metadata.urlkylin_hbase
kylin.storage.urlkylin_hbase
kylin.engine.spark.conf.spark.executor.memory2g
# 其他配置项根据需要修改启动 Kylinkylin.sh start验证安装打开浏览器访问 http://kylin-server:7070/kylin查看 Kylin 的 Web 界面登录默认管理员账号用户名admin密码KYLIN。
基本概念
Cube
Cube 是 Kylin 中的核心概念代表了预计算的数据模型。通过预计算可以大幅提升查询速度。Cube 由多个维度和度量组成。每个 Cube 定义了一个特定的查询空间通过预计算所有可能的查询组合实现在查询时的快速响应。
维度与度量
维度Dimension用于描述数据切片的属性如时间、地区、产品等。维度通常是数据中用于分组、过滤和排序的字段。度量Measure用于对数据进行汇总计算的指标如销售额、订单数量等。度量通常是数值字段支持各种聚合函数如 SUM、COUNT、MAX 等。
Kylin的基本操作
数据准备
在使用 Kylin 前需要准备好源数据。通常源数据存储在 Hive 表中。以下是一个简单的 Hive 表创建示例
CREATE TABLE sales (date STRING,region STRING,product STRING,amount DOUBLE
)
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY ,;将数据导入 Hive 表中
hive -e LOAD DATA LOCAL INPATH /path/to/data.csv INTO TABLE sales;Cube设计 创建项目在 Kylin 的 Web 界面中创建一个新的项目 登录 Kylin Web 界面点击左上角的 Projects。点击 New Project输入项目名称点击 Save。 数据模型定义数据模型选择维度和度量 在项目中点击 Models然后点击 New Model。输入模型名称选择数据源表如 sales 表。定义维度和度量点击 Save 保存。 Cube设计基于数据模型设计 Cube配置维度和度量 在模型中点击 Cubes然后点击 New Cube。输入 Cube 名称选择数据模型配置维度和度量点击 Save 保存。
Cube构建
构建Cube在 Web 界面中启动 Cube 构建任务 在 Cube 列表中点击 Build 按钮选择构建范围全量构建或增量构建点击 Start。 监控进度通过 Web 界面监控 Cube 构建的进度和状态 在 Monitor 页面中可以查看 Cube 构建的任务列表和详细信息。
查询与分析
SQL查询通过 Kylin 提供的 SQL 查询接口执行查询 在 Web 界面中点击 Query输入 SQL 查询语句点击 Run。例如 SELECT date, region, SUM(amount)
FROM sales_cube
WHERE date 2024-01-01
GROUP BY date, region;多维分析使用 BI 工具如 Tableau、Power BI连接 Kylin 进行多维分析 在 BI 工具中添加 Kylin 数据源配置连接信息。通过 BI 工具的界面拖拽维度和度量进行多维分析和可视化展示。
最佳实践
合理设计 Cube避免过多维度和度量以减少 Cube 的构建和存储成本。设计时应考虑查询需求选择最常用的维度和度量。数据分区利用数据分区提升查询性能。例如可以按时间分区以减少查询时扫描的数据量。定期维护定期对 Cube 进行维护和优化确保查询性能。可以定期重新构建 Cube清理过期数据调整配置参数等。
常见问题
Cube构建失败检查日志文件确认配置和环境是否正确。例如检查 HBase 和 Hadoop 的连接信息确认所有服务是否正常运行。查询性能不佳优化 Cube 设计减少不必要的维度和度量。调整 Kylin 配置参数如内存设置、缓存设置等。数据不一致确保源数据的一致性和完整性。在数据加载和 Cube 构建过程中避免数据变更。
总结
本文详细介绍了 Apache Kylin 的基本概念、安装与配置、基本操作及最佳实践。通过 Kylin用户可以实现对超大规模数据集的快速查询和分析。希望这篇文章能帮助你更好地理解和使用 Apache Kylin。后续文章将深入探讨 Kylin 的高级功能和应用场景如高级 Cube 设计、实时数据分析等。
如果有任何问题欢迎留言讨论。
