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大数据分析界的“神兽”Apache Kylin有多牛?

Kylin lxw1234@qq.com 6032℃ 0评论

本文作者:李栋,来自Kyligence公司,也是Apache Kylin Committer & PMC member,在加入Kyligence之前曾就职于eBay、微软。

1.Apache Kylin是什么?


 

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在现在的大数据时代,越来越多的企业开始使用Hadoop管理数据,但是现有的业务分析工具(如Tableau,Microstrategy等)往往存在很大的局限,如难以水平扩展、无法处理超大规模数据、缺少对Hadoop的支持;而利用Hadoop做数据分析依然存在诸多障碍,例如大多数分析师只习惯使用SQL,Hadoop难以实现快速交互式查询等等。神兽Apache Kylin就是为了解决这些问题而设计的。

Apache Kylin,中文名麒(shen)麟(shou) 是Hadoop动物园的重要成员。Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,最初由eBay开发贡献至开源社区。它提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持大规模数据,能够处理TB乃至PB级别的分析任务,能够在亚秒级查询巨大的Hive表,并支持高并发。

Apache Kylin于2014年10月在github开源,并很快在2014年11月加入Apache孵化器,于2015年11月正式毕业成为Apache顶级项目,也成为首个完全由中国团队设计开发的Apache顶级项目。于2016年3月,Apache Kylin核心开发成员创建了Kyligence公司,力求更好地推动项目和社区的快速发展。

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2.Kylin的基本原理和架构


下面开始聊一聊Kylin的基本原理和架构。简单来说,Kylin的核心思想是预计算,即对多维分析可能用到的度量进行预计算,将计算好的结果保存成 Cube,供查询时直接访问。把高复杂度的聚合运算、多表连接等操作转换成对预计算结果的查询,这决定了Kylin能够拥有很好的快速查询和高并发能力。

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上图所示就是一个Cube的例子,假设我们有4个dimension,这个Cube中每个节点(称作Cuboid)都是这4个dimension的不同组合,每个组合定义了一组分析的dimension(如group by),measure的聚合结果就保存在这每个Cuboid上。查询时根据SQL找到对应的Cuboid,读取measure的值,即可返回。

为了更好的适应大数据环境,Kylin从数据仓库中最常用的Hive中读取源数据,使用 MapReduce作为Cube构建的引擎,并把预计算结果保存在HBase中,对外暴露Rest API/JDBC/ODBC的查询接口。因为Kylin支持标准的ANSI SQL,所以可以和常用分析工具(如Tableau、Excel等)进行无缝对接。下面是Kylin的架构图。

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说到Cube的构建,Kylin提供了一个称作Layer Cubing的算法。简单来说,就是按照dimension数量从大到小的顺序,从Base Cuboid开始,依次基于上一层Cuboid的结果进行再聚合。每一层的计算都是一个单独的Map Reduce任务。如下图所示。

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MapReduce的计算结果最终保存到HBase中,HBase中每行记录的Rowkey由dimension组成,measure会保存在 column family中。为了减小存储代价,这里会对dimension和measure进行编码。查询阶段,利用HBase列存储的特性就可以保证Kylin有 良好的快速响应和高并发。

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有了这些预计算的结果,当收到用户的SQL请求,Kylin会对SQL做查询计划,并把本该进行的Join、Sum、Count Distinct等操作改写成Cube的查询操作。

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Kylin提供了一个原生的Web界面,在这里,用户可以方便的创建和设置Cube、管控Cube构建进度,并提供SQL查询和基本的结果可视化。

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根据公开数据显示,Kylin的查询性能不只是针对个别SQL,而是对上万种SQL 的平均表现,生产环境下90%ile查询能够在在3s内返回。在上个月举办的Apache Kylin Meetup中,来自美团、京东、百度等互联网公司分享了他们的使用情况。例如,在京东云海的案例中,单个Cube最大有8个维度,最大数据条数4亿,最大存储空间800G,30个Cube共占存储空间4T左右。查询性能上,当QPS在50左右,所有查询平均在200ms以内,当QPS在200左右,平均响应时间在1s以内。

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北京移动也在meetup上展示了Kylin在电信运营商的应用案例,从数据上看,Kylin能够在比Hive/SparkSQL在更弱的硬件配置下获得更好的查询性能。

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目前,有越来越多的国内外公司将Kylin作为大数据生产环境中的重要组件,如ebay、银联、百度、中国移动等。大家如果想了解更多社区的案例和动态,可以登录Apache Kylin官网或Kyligence博客进行查看。

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3.Kylin的最新特性


Kylin的最新版本1.5.x引入了不少让人期待的新功能,可扩展架构将Kylin的三大依赖(数据源、Cube引擎、存储引擎)彻底解耦。Kylin将不再直接依赖于Hadoop/HBase/Hive,而是把Kylin作为一个可扩展的平台暴露抽象接口,具体的实现以插件的方式指定所用的数据源、引擎和存储。

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开发者和用户可以通过定制开发,将Kylin接入除Hadoop/HBase/Hive以外的大数据系统,比如用Kafka代替Hive作数据源,用 Spark代替MapReduce做计算引擎,用Cassandra代替HBase做存储,都将变得更为简单。这也保证了Kylin可以随平台技术一起演 进,紧跟技术潮流。

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在Kylin 1.5.x中还对HBase存储结构进行了调整,将大的Cuboid分片存储,将线性扫描改良为并行扫描。基于上万查询进行了测试对比结果显示,分片的存 储结构能够极大提速原本较慢的查询5-10倍,但对原本较快的查询提速不明显,综合起来平均提速为2倍左右。

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除此之外,1.5.x还引入了Fast cubing算法,利用Mapper端计算先完成大部分聚合,再将聚合后的结果交给Reducer,从而降低对网络瓶颈的压力。对500多个Cube任务 的实验显示,引入Fast cubing后,总体的Cube构建任务提速1.5倍。

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目前,社区正在着手准备Apache Kylin 1.5.2版本的发布,目前正处于Apache Mailing list投票阶段,预计将会在本周在Kylin官网发布正式下载。

在本次的1.5.2版本中,Kylin带来了总计 36个缺陷修复、33个功能改进、6个新功能。一些主要的功能改进包括对HyperLogLog计算效率的提升、在Cube构建时对Convert data to hfile步骤的提速、UI上对功能提示的体验优化、支持hive view作为lookup表等等。

另一个新消息是Kylin将支持MapR和CDH的Hadoop发行版,具体信息可见KYLIN-1515和KYLIN-1672。相应的测试版本是MapR5.1和CDH5.7。

UI上提供了一个重要更新,即允许用户在Cube级别进行自定义配置,以覆盖kylin.properties中的全局配置。如在cube中定义kylin.hbase.region.count.max可以设置该cube在hbase中region切分的最大数量。

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另一个重要的功能是Diagnosis。用户经常会遇到一些棘手的问题,例如Cube构建任务失败、SQL查询失败,或Cube构建时间过长、SQL查询时间过长等。但由于运维人员对Kylin系统了解不深,很难快速定位到root cause所在地。我们在mailing list里也经常看到很多用户求助,由于不能提供足够充分的信息,社区也很难给出一针见血的建议。

当用户遇到查询、Cube/Model管理的问题,单击System页面的Diagnosis按钮,系统会自动抓取当前Project相关的信息并打包成zip文件下载到用户本地。这个包会包含相关的Metadata、日志、HBase配置等。当用户需要在mailing list求助,也可以附上这个包。

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一个cube构建任务执行失败或时间过长,用户可以单击Job下的Diagnosis按钮。同样的,系统会抓取和下载Job相关信息成一个zip包。

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Q&A


Q1、对mdx支持情况如何?

A1:我们现在不支持MDX查询,查询入口是SQL,像saiku这种基于MDX的操作,社区已经有人贡献了Mondrian jar包,可以将saiku 前台提供的mdx转换为sql,再通过jdbc jar发送到Kylin server,不过功能上有所限制,left join, topN, count distinct支持受限。

Q2、麒麟针对出来T级别的数据,每日制作cube大约话费多久时间?

A2:具体cube构建时间视不同情况而定,具体取决于dimension数量及不同组合情况、Cardinality大小、源数据大小、Cube优化程度、集群计算能力等因素。在一些案例中,在一个shared cluster构建数十GB的数据只需要几十分钟。建议大家在实际环境先进行测试,寻找可以对Cube进行优化的点。此外,一般来说,Cube的增量构建可以在ETL完成后由系统自动触发,往往这个时间和分析师做数据分析是错峰的。

Q3、如何向kylin提交代码?

A3:将修改的代码用git format-patch做成patch文件,然后attache在对应的jira上,kylin committer会来review,没有问题的话会merge到开发分支

Q4、如果数据是在elastic search,Kylin的支持如何?

A4:目前还不支持直接从es抽取数据,需要先导出到hive再做cube build;有兴趣的同学可以基于kylin 1.5的plugin架构实现一个es的data source。

Q5、工作的比较好的前端拖拽控件有什么?

A5:目前应该是tableau支持较好,saiku支持不是很好,有些场景如left join, count distinct,topN支持不是很好,用户是可以基于Api开发自己的拖拽页面的。

Q6、社区版和商业版功能上有什么区别?

A6:商业版能够提供更高的安全性、稳定性、可靠性,以及企业组件的良好集成;以及可靠、专业、源码级的商业化支持。

Q7、对多并发支持表现如何?

A7:Kylin和其他MPP架构技术想必一大优势就在高并发。一台Kylin的Query Server就支持几十到上百的QPS (取决于查询的复杂度,机器的配置等因素),而且 Kylin支持良性的水平扩展,即增多kylin server和HBase节点就可迅速增大并发。

Q8、kylin可以整合spark machine learning和spark sql吗?

A8:基于前面讲到的可插拔架构,是可以整合的。

Q9、跟其它工具对比,有没有考虑cube的构建时间?因为人家是实时计算的,你是预计算的,这从机理上是不一样的

A9:kylin跟其它mpp架构的技术在查询性能的对比,时间里是不含cube构建的时间的,所以从某种意义上来讲这样的对比是有些不公平。但是,从用户角度来看,分析师和最终用户只关心查询性能,而Kylin用预计算能大大提高查询速度,这正是用户所需要的!

Q10、Kylin ODBC 驱动程序有示例代码?

A10:目前代码在master分支,欢迎大家加入社区一起贡献。

Q11、4亿数据有点少,麒麟有没有做过相关的benchmark ,在百亿级别数据,十个纬度的情况下,表现如何?

A11:来自社区的测试数据,在一个近280亿条原始数据的cube(26TB)上,90%的查询在5秒内完成。

Q12、数据量翻倍的话,空间使用会做指数级增长么

A12:通常cube的增长与原数据的增长基本一致,即原数据翻倍,cube也翻倍,或者更小一些;而非指数增长。

Q13、Data Model和Cube Model构建过程能根据UI步骤详细讲下吗?

A13:欢迎登陆Kylin网站,查询具体的使用教程。http://kylin.apache.org/

Q14、你好,相关链接能贴一下吗,谢谢! 来自社区的测试数据,在一个近280亿条原始数据的cube(26TB)上,90%的查询在5秒内完成。

A14:http://www.docin.com/p-1497646649.html


 

 

 

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