Apache Kylin 入门 2 - 原理与架构

简单来说，Kylin 的核心思想是 预计算（利用空间换时间） ，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 并存在 HBase 中，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，具体工作过程如下：

1. 指定数据模型（Model），定义维度（Dimensions）和度量（Measure）；
2. 预计算 Cube，计算所有 Cuboid 并保存为物化视图；
3. 执行查询时（Restful API/JDBC/ODBC），读取 Cuboid，运算，产生查询结果。

体系架构

Apache Kylin 系统可以分为 在线查询和离线构建 两部分，技术架构如图所示，在线查询的模块主要处于上半区，而离线构建则处于下半区。

Kylin 的核心模块

• REST Server ：提供 Restful 接口，例如创建、构建、刷新、合并等 Cube 相关操作，Kylin 的 Projects、Tables 等元数据管理，用户访问权限控制，SQL 的查询等；
• Query Engine ：使用开源的 Apache Calcite 框架来实现 SQL 解析，可以理解为 SQL 引擎层；
• Routing ：负责将解析 SQL 生成的执行计划转换成 Cube 缓存的查询，这部分查询是可以在秒级甚至毫秒级完成；
• Metadata ：Kylin 中有大量的元数据信息，包括 Cube 的定义、星型模型的定义、Job 和执行 Job 的输出信息、模型的维度信息等等，Kylin 的元数据和 Cube 都存储在 HBase 中，存储的格式是 json 字符串；
• Cube Build Engine ：所有模块的基础，它主要负责 Kylin 预计算中创建 Cube，创建的过程是首先通过 Hive 读取原始数据，然后通过一些 MapReduce 或 Spark 计算生成 Htable，最后将数据 load 到 HBase 表中。

离线构建

离线构建的主要步骤：

1. 数据源在左侧，目前主要是 Hadoop Hive，保存着待分析的用户数据；
2. 根据元数据的定义，下方构建引擎从数据源抽取数据，并构建 Cube；
3. 数据以关系表的形式输入， 且必须符合星形模型 （2.0 开始已经支持星型模型）；
4. MapReduce 是当前主要的构建技术 （2.5 开始 Spark 是主要的构建技术）；
5. 构建后的 Cube 保存在右侧的存储引擎中，一般选用 HBase 作为存储。

在线查询

1. 用户可以从上方查询系统（Rest API、JDBC/ODBC）发送 SQL 进行查询分析；
2. 无论从哪个接口进入，SQL 最终都会来到 Rest 服务层，再转交给查询引擎进行处理；
3. 查询引擎解析 SQL，生成基于关系表的逻辑执行计划；
4. 然后将其转译为基于 Cube 的物理执行计划；
5. 最后查询预计算生成的 Cube 并产生结果。

可扩展架构

可扩展指 Kylin 可以对其主要依赖的三个模块做任意的扩展和替换，Kylin 的三大依赖模块分别是数据源（Hive）、构建引擎（MR）和存储引擎（HBase）。

可扩展架构带来了额外的灵活性，比如，它可以允许多个引擎同时并存。例如 Kylin 可以同时对接 Hive、Kafka 和其他第三方数据源；抑或用户可以为不同的 Cube 指定不同的构建引擎或存储引擎，以期达到最极致的性能和功能定制。

构建算法

Layered Cubing

这个四维 Cube 需要五轮的 MapReduce 来完成：第一轮 MR 的输入是源数据，这一步会对维度列的值进行编码，并计算 ABCD 组合的结果。接下来的 MR 以上一轮的输出结果为输入，向上聚合计算三个维度的组合：ABC、BCD、ABD和ACD；依此类推，直到算出所有的维度组合。

Layered Cubing 的特点：

• 算法比较简单；
• 算法的稳定性非常高；
• 计算量或者数据量大的时候并不能充分利用系统的资源；
• 没有充分利用内存（缓存中间计算结果）。

Fast Cubing

最大化利用 Mapper 端的 CPU 和内存，对分配的数据块，将需要的组合全都做计算后再输出给 Reducer；由 Reducer 再做一次合并（Merge），从而计算出完整数据的所有组合。如此，经过一轮 MapReduce 就完成了以前需要 N 轮的 Cube 计算。

Fast Cubing 的特点：最大限度地把计算发生在 Mapper 这一端，一方面减少 shuffle 的数据量，另一方面减少 Reducer 端的计算量。

第一步会计算 Base Cuboid（所有维度都有的组合），再基于它计算减少一个维度的组合。基于 parent 节点计算 child 节点，可以重用之前的计算结果；当计算 child 节点时，需要 parent 节点的值尽可能留在内存中；如果 child 节点还有 child，那么递归向下，所以它是一个 深度优先遍历 。当有一个节点没有 child，或者它的所有 child 都已经计算完，这时候它就可以被输出，占用的内存就可以释放。

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