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• Apache Kylin 是什么？

Apache Kylin™是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，最初由eBay Inc. 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。

• Apache Kylin框架介绍

Apache kylin 能提供低延迟（sub-second latency）的秘诀就是预计算，即针对一个星型拓扑结构的数据立方体，预计算多个维度组合的度量，然后将结果保存在hbase中，对外暴露JDBC、ODBC、Rest API的查询接口，即可实现实时查询。Kylin从Hadoop Hive中获取数据，然后经过Cube Build Engine，将Hive中的数据Build成一个OLAP Cube保存在HBase中。用户执行SQL查询时，通过Query引擎，将SQL语句解析成OLAP Cube查询，然后将结果返回给用户。

• Apache Kylin核心概念

1. 表(table)：This is definition of hive tables as source of cubes，在build cube 之前，必须同步在 kylin中。
2. 模型(model)：模型描述了一个星型模式的数据结构，它定义了一个事实表（Fact Table）和多个查找表（Lookup Table）的连接和过滤关系。
3. Cube 描述：描述一个Cube实例的定义和配置选项，包括使用了哪个数据模型、包含哪些维度和度量、如何将数据进行分区、如何处理自动合并等等。
4. Cube实例：通过Cube描述Build得到，包含一个或者多个Cube Segment。
5. 分区(Partition)：用户可以在Cube描述中使用一个DATA/STRING的列作为分区的列，从而将一个Cube按照日期分割成多个segment。
6. 立方体段(cube segment)：它是立方体构建（build）后的数据载体，一个 segment 映射hbase中的一张表，立方体实例构建（build）后，会产生一个新的segment，一旦某个已经构建的立方体的原始数据发生变化，只需刷新（fresh）变化的时间段所关联的segment即可。
7. 聚合组：每一个聚合组是一个维度的子集，在内部通过组合构建cuboid。
8. 作业(job)：对立方体实例发出构建（build）请求后，会产生一个作业。该作业记录了立方体实例build时的每一步任务信息。作业的状态信息反映构建立方体实例的结果信息。如作业执行的状态信息为RUNNING 时，表明立方体实例正在被构建；若作业状态信息为FINISHED ，表明立方体实例构建成功；若作业状态信息为ERROR ，表明立方体实例构建失败！

• 样例 Cube 快速入门

执行$KYLIN_HOME/bin/sample.sh,等待脚本执行完毕，导入学习工程，Kylin 提供了一个创建样例 Cube 脚本；脚本会创建五个样例 Hive 表，该表主要是记录销售信息数据。我们将基于该表进行销售相关信息进行分析。

导入学习工程后需要重新加载元素据或者是重启kylin服务才能使工程生效。这里我们采用重新加载的方式来进行处理。

访问主机: http://hostname:7070，用默认的用户名和密码 ADMIN/KYLIN 登陆 Kylin 网站

选择 project 下拉框（左上角）中的 learn_kylin 工程;可以看到该项目下存在刚刚导入的Hive库。

连接一下Hive库，查看Hive default库中的表,存在上面的五张表

进入kylin Web界面登录 》System 》reload metadata，重新加载元素据。

执行完成后可以查看导入模型，存在两个模型，本次我们主要是学习“kylin_sales_cube”

选择该数据模型，点击“Build”构建cube。

选择数据分区范围，选择一个在 2014-01-01 之后的日期（覆盖所有的 10000 样例记录)。

点击monitor，查看正在构建cube的作业，刷新查看构建进度,等待构建完成
这一步会比较耗时，因为这步会进行预计算，默认是MapReduce作业。

如果长时间没有完成，请再次点击刷新，状态信息会更新，期间遇到错误如下所示：

经查看是由于hadoop的历史任务服务器没有启动导致，执行命令开启 

$HADOOP_HOME/sbin/mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver

jps检测是否有JobHistoryServer进程，存在进程则证明启动成功

启动后可以，点击“ACTION”下面有个“PENDING”选项可以恢复再次运行的状态。

构建完成

查询构建完成的cube，在“Insight”选项卡中执行SQL，首先我们执行一条SQL用来统计“KYLIN_SALES”表的数目。

select count(*) from KYLIN_SALES

执行结果耗时1.77秒

再次执行耗时就非常快了，第四次执行耗时0.11秒

接下来我们执行一条业务分析的SQL，用来统计每日销售总金额和购买人数量。执行结果，结果展示较快

select part_dt, sum(price) as total_sold, count(distinct seller_id) as sellers

from kylin_sales group by part_dt order by part_dt

基于上面的SQL再次进行扩展，进行多表关联，对销售数据进行多维分析，查看不同分类下商品的销售情况。查看多表关联查询结果，速度依然很快。

SELECT sum(KYLIN_SALES.PRICE) AS price_sum,

       KYLIN_CATEGORY_GROUPINGS.META_CATEG_NAME,

       KYLIN_CATEGORY_GROUPINGS.CATEG_LVL2_NAME

FROM KYLIN_SALES

INNER JOIN KYLIN_CATEGORY_GROUPINGS ON KYLIN_SALES.LEAF_CATEG_ID = KYLIN_CATEGORY_GROUPINGS.LEAF_CATEG_ID

AND KYLIN_SALES.LSTG_SITE_ID = KYLIN_CATEGORY_GROUPINGS.SITE_ID

GROUP BY KYLIN_CATEGORY_GROUPINGS.META_CATEG_NAME,

         KYLIN_CATEGORY_GROUPINGS.CATEG_LVL2_NAME

ORDER BY KYLIN_CATEGORY_GROUPINGS.META_CATEG_NAME ASC,

         KYLIN_CATEGORY_GROUPINGS.CATEG_LVL2_NAME DESC

点击Visualization 可视化展示，用户可以选择“图形类型”，“维度”和“度量”。