OLAP 引擎这么多，麻袋财富为什么选择用 Kylin 做自助分析？

作者｜麻袋财富大数据平台部门

编辑｜Debra

导读：借贷信息中介平台麻袋财富现在已成为行业头部平台，庞大的业务量带来了数据量指数级增长，原有的数据分析处理方式已远远不能满足业务的需求。面对复杂的数据分析处理要求，麻袋财富选择了 Kylin。

为什么它会选择 Kylin 而不是其他解决方案呢？

项目背景

麻袋财富（原麻袋理财）成立于 2014 年 12 月底，是中信产业基金控股的网络借贷信息中介平台，经过 4 年平稳而快速的发展，截至目前，累计交易金额达 750 亿，已成为行业头部平台。庞大的业务量带来了数据量指数级增长，原有的数据分析处理方式已远远不能满足业务的需求：

• 流程耗时长：逻辑比较复杂的数据需求，可能会涉及到开发，产品经理，BI 等多方相关人员，通过反复的沟通，确认才能完成，而涉及人员过多增加了沟通成本，拉长项目周期

• 资源浪费：为了促进平台的销量增长，运营会设计各种产品促销或用户促活的短期活动， 每次活动后都会进行复盘，没有产品化的活动分析通常会导致分析人员的人力浪费

• 集群压力大：一些需要长期监测的复杂指标，每天都要进行重复的查询，而且每天都有几百个临时 SQL 提交到集群中处理，造成集群计算压力大，影响集群性能

• 查询慢：随着数据量越来越大，往往一条聚合 SQL 需要几分钟才能出结果，数据分析师需要的快速响应要求已远远不能满足

针对上述痛点，我们希望寻找一个 工具 能够给用户提供高效、稳定、便利的数据分析性能。

为什么选择 Kylin

我们调研了市面上主流的 OLAP 引擎，对比详情如下所示：

结合公司业务需求：

• 以 T+1 离线数据为主

• 可以整合 Tableau 使用，实现自助分析

• 常用 30 个左右的维度，100 个左右的指标，任意交叉组合，覆盖 80%+ 的固定和临时需求

• 业务方需要观察用户从进入到离开的整个生命周期的特征，涉及数据量大，但要快速响应

我们选择了 Kylin 作为 OLAP 分析引擎，原因如下：

• Kylin 使用预计算，以空间换时间，能够实现用户查询请求秒级响应

• 可以结合现有 BI 工具——Tableau，实现自助分析

• 本来需要耗时一周的需求在几分钟内出结果，开发效率提升了 10 倍以上

本文主要介绍麻袋财富基于 CDH 大数据平台的自助分析项目实施，如何将 Apache Kylin 应用到实际场景中，目前的使用现状以及未来准备在 Kylin 上做的工作。

技术架构

系统部署方面，主要分生产环境和预上线环境，生产环境主要负责查询分析，从生产集群 Hive 上跑计算，把预计算结果存储到 HBase。如果想新增一个 Cube 的话，需要分析人员先在预上线环境上操作，再由专人对 Cube 进行优化后迁移到生产环境。

麻袋财富的自助分析架构如下图所示：

• 数据同步：Sqoop（离线场景）、Kafka（近实时场景）

• 数据源：Hive（离线场景）、Streaming Table（近实时场景）

• 计算引擎：MapReduce/Spark

• 预计算结果存储：HBase

• 自助分析工具：Tableau

• 调度系统：Azkaban

Apache Kylin的解决方案

公司业务非常复杂，数据团队将各种业务需求高度抽象，确定好维度和度量，只需构建一个 Cube，基于该 Cube，形成通用的平台化数据产品，解放数据分析师，降低重复性工作。

Kylin 的离线构建

（1）数据建模

数据建模对 Kylin 实施来说是最重要的工作。一般使用关系数据库模型中的星型模型，但是现实中由于业务的多样性，维表的基数很大，所以一般我们把表处理成宽表并且基于宽表建 OLAP 模型，宽表不仅能解决数据模型的数据粒度问题，还能解决多表 join 的性能问题，以及维度变化、或者超高基数维度等问题。

各个业务线不同的数据特点和业务特点决定了 Kylin 的使用场景及模型设计优化方式：

• 是数据规模和模型特点。从数据规模上来讲，宽表的数据量近百亿，每天的增量数据千万级以上。我们根据业务指标通过 OLAP 建模的高度抽象分析，定义了维度和度量值的关系以及底层数据粒度。

• 维度基数特点。维度基数最理想的情况是相对较小，但实际上有些维度超过了百万级接近千万级，这和业务需求及行业特点有关。除此之外指标上要用部分维度之间的笛卡尔积组合，造成很难简化 OLAP 模型，生成数据相应的开销也比较大。

• 维度粒度特点。从维度的角度来看，地域维度包含省份和城市；时间维度上需要一级划分年月日，增加了维度的复杂度。

• 指标也是维度特点。有一些指标既是维度也是度量，例如：我们需要分析在投金额为 0 的用户的行为，又需要计算用户的在投金额，所以在投金额即为维度又是度量。

（2）Kylin Cube 设计

从 Kylin Cube 模型上来说，由于 Cube 需要满足多种场景的需求，业务上需要多个维度互相灵活组合，与分析人员反复沟通，最终确认 Cube 的维度及度量。

Cube 模型概况：

• 19 个维度：包括省市、操作系统、设备型号、性别、绑卡状态、投资等级等

• 10 个度量：包括数据量、访问次数、登录用户数、浏览量、投资金额、年化金额等

• 增量构建：某一 Cube 源数据增量为 300 万，Build 完一天数据 Cube 大小为 87.79GB

（3）Cube 设计的优化

Cube Build 过程中常见遇到的是性能问题，例如 SQL 查询过慢、Cube 构建时间过长甚至失败、 Cube 膨胀率过高等等。究其原因，大多数问题都是由于 Cube 设计不当造成的。因此，合理地进行 Cube 优化就显得尤为重要。

优化方案：

• 维度精简：去除查询中不会出现的维度，如数据创建日期

• 强制维度：把每次查询都需要的维度设为强制维度（Mandatory Dimensions）

• 层次维度： 把有层次的维度（省市或年月日）设为层次维度（Hierarchy Dimensions）

• 联合维度：把用户关心的维度组合设成联合维度（Joint Dimensions）

• 调整聚合组：设置多个聚合组，每个聚合组内设置多组联合维度。不会同时在查询中出现的维度分别包含在不同聚合组。

• 调整 Rowkeys 排序，对于基数高的维度，若在这个维度上有过滤、查询，则放在前面，常用的维度放在前面。

（4）Cube 优化成果

根据上面的优化方案， 把访问日期（assist_date）和来源（source）设为强制维度，把 province，city 设为层次维度，再根据使用频率和基数高低排序，最终的优化成果如下：

• 查询性能：秒级响应

• 构建时间：缩短 31%

• Cube 大小：减小 42%

查询性能详情：业务明细表：10 亿

SQL 语句：求每个城市的在投金额

Kylin 实时增量构建

为了减低 OLAP 分析的延时，在 Kylin 中添加 Streaming Table 实现准实时分析的功能，Kylin 以 Streaming Table 为数据源，Streaming Table 消费 Kafka 中的数据。模型中多增加一个 timestamp 类型的字段，用作时间序列。在实践过程中，模型优化了如下参数：

kylin.Cube.algorithm=inmem（ Cube 构建算法设置为快速构建）

kylin.Cube.algorithm.inmem-concurrent-threads=8（ 同时支持 8 个 Cube 执行快速构建步骤）

kylin.Cube.max-building-segments=600（ 最多支持 600 个 Segment 的同时构建）

Kylin 整合 Tableau

公司采用 Kylin 2.4.0 版本和 Tableau 9.0 版本, 在前者提供预计算结果的前提下, 希望结合 Tableau 能够给数据分析师提供更方便、快速的数据自助分析。

在本机上安装与 Tableau 版本对应的 Kylin ODBC Drive，Tableau 连接 Kylin 时选择 Kylin 的 ODBC Driver，然后选择 Kylin 的数据源 Fact Table 和 Join Table，并按 Kylin Cube 模型 join 起来，就可以实现拖拉出结果的即席查询，上钻、下钻、旋转等目标。分析人员摆脱了编写冗长 SQL，漫长等待的过程，可以根据自己的需求进行数据分析。其中一个使用场景如下图所示，展示每个地区的活跃人数：

实施中的经验总结

1) Tableau 拖拉维度出结果慢

解决：查看 kylin.log，发现耗时最长的都是 select * from fact，所以让这条 SQL 尽可能快的失败，可以修改 kylin.properties 的参数:

kylin.query.max-scan-bytes 查询最大扫描数据字节数设置为更小的值

kylin.storage.partitin.max-scan-bytes 一个HBase Region内的最大扫描字节数设置成更小的值

2) Kylin 整合 Tableau 创建的计算字段一定是 Cube 中包含的，若 Cube 中没有包含该计算字段，那么在 Tableau 中计算会显示通信错误，因为 Cube 的预计算中不含此值。

3)  使用实时增量时报错：

解决：这是由于 Kylin 2.4.0 版本和 Kafka 的 3.0.0 版本不匹配，把 Kylin 降了一个版本 Kylin 2.3.2 即可。

4)  字段类型转换：在 double 类型的数据转换为 String 时，会自动转换为保留一位小数的字符串，例如 112 转换成了 112.0，导致 join 的时候无法 join 成功。

解决：当我们要转换的数值只有整形没有小数时，我们可以先把数值类型转换成 bigint    类型，使用 bigint 类型存储的数值不会采用科学计数法表示。

5)  空值产生的数据倾斜：行为表中对游客的 user_id 是置空的，如果取其中的 user_id 和 用户表中的 user_id 关联，会碰到数据倾斜的问题。

解决：把空值的 user_id 变成一个字符串加上随机数，把倾斜的数据分到不同的 reduce 上，由于 null 值关联不上，处理后并不影响最终结果。

6) Kylin ODBC Driver 安装是根据 Tableau 版本的，不是根据操作系统而定的。例如，windows 版本是 64 位的，Tableau 版本是 32 位，就需要装 32 位的 ODBC。

未来规划

Kylin 给我们带来了很多便利，节约了查询时间和精力。随着技术的不断进步，还有许多问题需要解决，还需要不断探索和优化，例如 Kylin 对明细数据的查询支持不理想，但是有时需要查询明细数据；删除 Cube，HBase 中的表不会自动删除，影响查询性能，需要手动清理等。