可能是全网最深度的 Apache Kylin 查询剖析

栏目: 数据库 · 发布时间: 5年前

内容简介:自 6 月 6 日开始“征文赢首届 Kylin Data Summit 门票”活动以来,投稿的小伙伴络绎不绝,大家对 Kylin 的热爱与分享精神让我们燃到不行~绝对重磅的第一篇投稿文章终于来啦!Apache Kylin 是 Hadoop 大数据平台上的一个开源 OLAP 引擎。它采用多维立方体(Cube)预计算技术,可以将某些场景下的大数据 SQL 查询速度提升到亚秒级别(相对于之前的分钟乃至小时级别的查询速度)。

自 6 月 6 日开始“征文赢首届 Kylin Data Summit 门票”活动以来,投稿的小伙伴络绎不绝,大家对 Kylin 的热爱与分享精神让我们燃到不行~

绝对重磅的第一篇投稿文章终于来啦! 相信关注本号已久的粉丝对如何在 Kylin 里使用 SQL 进行查询已经再熟悉不过,但你知道在这亚秒级响应的背后,Kylin 是如何把对原始表的查询转换为对 Cube 的查询吗?来自蚂蚁金服的朱卫斌带来了 Kylin 查询深度剖析文为你揭晓答案。

Apache Kylin 是 Hadoop 大数据平台上的一个开源 OLAP 引擎。它采用多维立方体(Cube)预计算技术,可以将某些场景下的大数据 SQL 查询速度提升到亚秒级别(相对于之前的分钟乃至小时级别的查询速度)。

由于其在 OLAP 领域出色的表现,在国内外积累了很多用户。我们知道, 当用户输入一条 SQL 提交给 Kylin 进行查询时,该 SQL 是面向事实表和维度表的,而不是面向 Cube 的。 当我看到这样的描述时,忍不住会想 Kylin 是怎么做到这一点的呢?相信很多使用 Kylin 的用户也会有相同的疑问,但 遗憾的是,目前不管是出版的书籍还是网上能搜到的资料,都没有对这方面详细的介绍,所以就有了这篇文章。

本文将 以一个典型的例子和大家一起从源码级别看看 Kylin 到底是怎么做到把对原始表的查询转换为对 Cube 的查询的 。虽是源码级,但不会贴很多代码,尽量做到以流程图加描述的方式讲清楚这个过程。

本文以下方流程图开始部分的 sql text 为例剖析 Kylin 查询的详细过程,其中KYLIN_SALES 和 KYLIN_ACCOUNT 的表结构如下:

可能是全网最深度的 Apache Kylin 查询剖析

可能是全网最深度的 Apache Kylin 查询剖析

流程图如下:

可能是全网最深度的 Apache Kylin 查询剖析

(点击图片查看大图)

如上图,sql text 到物理执行计划主要分几个阶段:

1. sql text -> parsed SqlNode:使用      SqlParser 解析 SQL, 把 SQL 转换成为 AST(抽象语法树),用 SqlNode 来表示。

2. parsed SqlNode -> validated SqlNode:使用 SqlValidator 语法检查,根据 meta 的元数据信息进行语法验证,验证之后还是用 SqlNode 表示 AST 语法树。

3. validated SqlNode -> RelNode:使用 SqlToRelConverter 进行语义分析,根据 SqlNode 及元信息构建 RelNode 树,也就是最初版本的逻辑计划(Logical Plan)。

4. RelNode -> optimized RelNode:使用      HepPlanner 应用 Calcite 内置 rules 进行优化。

5. optimized RelNode -> OLAPRel:使用      VolcanoPlanner 应用 Kylin 自定义的 OLAP 相关 rules 到 HepPlanner 优化得到的 RelNode 上,得到 OLAPRel,OLAPRel 还是逻辑执行计划。OLAP rules 如下:

  • OLAPToEnumerableConverterRule: RelNode -> OLAPToEnumerableConverter

  • OLAPFilterRule: LogicalFilter -> OLAPFilterRel

  • OLAPProjectRule: LogicalProject -> OLAPProjectRel

  • OLAPAggregateRule: LogicalAggregate -> OLAPAggregateRel

  • OLAPJoinRule: LogicalJoin -> OLAPJoinRel/OLAPFilterRel

  • OLAPLimitRule: Sort -> OLAPLimitRel

  • OLAPSortRule: Sort -> OLAPSortRel

  • OLAPUnionRule: Union -> OLAPUnionRel

  • OLAPValuesRule: LogicalValues -> OLAPValuesRel

6. OLAPRel -> EnumerableRel:通过 OLAPToEnumerableConverter#implement 将 OLAPRel 转化为物理执行计划 EnumerableRel,这个过程中会递归调用各个 OLAPRel 节点的 implementOLAP、implementRewrite 等方法,也是在这一步中计算要使用哪个 Cube。

7. EnumerableRel -> java code:通过物理执行计划生成最终要执行的 java code,java code 包含读取数据、数据处理、计算结果。

上例中生成的 java code 见下文。

OLAPRel 生成物理执行计划

该过程主要封装在 OLAPToEnumerableConverter#implement 中,主要流程如下:

可能是全网最深度的 Apache Kylin 查询剖析

(点击图片查看大图)

implementOLAP、implementRewrite、implementEnumerable 为 OLAPRel 接口的方法,每个 OLAPRel 实现类都要有自己的实现,虽然各个实现不同,但可以进行一些归纳:

void implementOLAP(OLAPImplementor implementor):

  • 生成或修改自身一些成员,会影响自身 implementRewrite 的行为。

  • 修改 OLAPContext 的一些成员,会影响其他 OLAPRel 执行 implementOLAP 或 implementRewrite 方法来生成物理节点,并生成物理节点对应的 java code。

void implementRewrite(RewriteImplementor rewriter):

  • 会对算子、参数进行改写;这是把 SQL 表达的查原始表(事实表、维度表)改为查 Cube 的关键。

  • 虽然每个 OLAPRel 子类都实现了该方法,但不是所有的子类都会真正的去做重写。

  • rewrite 行为受自身或 OLAPContext 记录的上下文信息影响。

EnumerableRel implementEnumerable(List inputs) :

  • 将自身转换成 EnumerableRel,即逻辑节点转为物理节点。

  • EnumerableRel#implement 方法返回的 Result 用来生成该物理节点对应的 java code。

我们以概览中的 SQL 来作为示例来对生成物理执行计划的过程进行分析。

后续章节更精彩:

三、递归调用各 OLAPRel#implementOLAP

四、选择 Realization

五、递归应用 implementRewrite

六、生成物理执行计划及 code gen

七、支持/不支持的场景

......

因全文含较多流程图与源码,拉到文末点击“阅读原文”下载本文完整版 PDF,即可舒适地在 PC 端浏览本文。看懂全文的大佬快去评论区集合!有任何疑问,也欢迎在评论区与作者讨论~

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