Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,提供基于Hadoop的SQL查询接口和多维分析(OLAP)功能,支持处理超大规模数据。最初由eBay公司开发并贡献给开源社区。它能够在亚秒内查询庞大的Hive表。本资料涵盖了移动、百度、美团和京东等企业在Kylin平台上的实际建设案例。
基于Apache Kylin的数据分析平台应用开发
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Apache Kylin与竞品的详细对比####一、概述Apache Kylin是一款专注于高效OLAP服务的开源项目,在大数据处理领域拥有独特的Cube预计算技术。通过深入比较Kylin及其竞品,探讨它们在底层技术、大数据支持、查询速度及吞吐率等方面的异同,帮助读者全面了解Kylin的优势。 ####二、竞品分析##### 1.大数据处理技术共性几乎所有大数据处理工具都采用以下关键技术: - 大规模并行处理(MPP):通过增加计算节点,提升整体处理能力。这种方式适用于处理大量数据,能够在固定时间内处理更多数据。 - 列式存储:相较于传统行式存储,列式存储能有效减少I/O操作,提高数据读取效率。在处理复杂查询时,只需读取相关列,显著减少不必要的数据读取。 - 索引技术:利用索引结构能快速定位数据,减少不必要的数据扫描。特别是对于大型数据集,索引尤为重要。 - 数据压缩:通过压缩技术减小数据存储空间,提高存储密度,加快数据加载速度。虽然这些技术能提升数据处理速度,但随着数据量成倍增长,效果逐渐减弱。例如,MPP架构下的计算时间会随数据量增加而延长;列式存储需要更大存储空间;索引需要扫描更多数据块;压缩后的数据量也会成倍增长。 ##### 2. Apache Kylin的独特优势与竞品相比,Apache Kylin的最大亮点在于采用Cube预计算技术。该技术通过数据预先聚合、生成物化视图,极大降低了查询时的数据处理量,使得查询速度不受数据量增长影响。具体体现在以下几个方面: - SQL接口:大多数竞品支持标准或类SQL接口,Kylin同样支持。尽管Druid不支持SQL,但因其特定设计的存储引擎和限制的查询能力,在查询性能方面表现优秀。 - 大数据支持:大部分产品在处理亿至十亿级数据时表现良好,但面对更大规模数据时性能显著下降。相比之下,Kylin依靠预计算技术,即使处理千亿级数据量也能保持秒级响应。 - 查询速度:随着数据量的增长,Kylin能够稳定保持查询速度,不像其他竞品会随数据增长而下降。随着数据规模的扩展,这
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Kylin是一个开源的分布式分析引擎,专为处理大规模数据集而设计。其核心原理在于预计算,通过预先计算所有可能的查询结果并将其存储为Cube,从而实现极快的查询速度。
Kylin工作流程如下:
数据建模: 用户根据业务需求定义数据模型,包括维度、指标和数据源。
Cube构建: Kylin根据数据模型构建Cube,预计算所有可能的查询结果。
查询: 用户提交查询请求,Kylin直接从Cube中获取结果,无需访问原始数据。
Cube的构建过程:
维度组合: Kylin根据维度定义生成所有可能的维度组合。
指标计算: Kylin针对每个维度组合计算相应的指标值。
存储: 计算结果以Cube的形式存储在分布式文件系统中。
Kylin的优势:
极速查询: 通过预计算,Kylin能够实现亚秒级查询响应。
高可扩展性: Kylin支持水平扩展,能够处理PB级数据。
易于使用: Kylin提供友好的用户界面,方便用户进行数据建模和查询。
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