Apache Kylin

Apache Kylin工作机制 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。

提供 Apache Kylin 4.0.2 安装程序。

Apache Kylin 快速上手教程本教程指导您快速入门使用 Apache Kylin，建立多维数据集并进行 OLAP 查询。内容涵盖：- Kylin 介绍- 环境搭建- 创建多维数据集- 查询多维数据集- 性能优化技巧

Apache Kylin是一款开源且高性能的大数据OLAP引擎，为企业提供超大规模数据集的交互式查询能力。Kyligence ODBC Driver专为将Kylin集成到Excel、Tableau、Power BI等ODBC标准的数据分析工具中而设计，实现用户对Kylin中大数据的无缝查询和分析。此驱动程序兼容最新的Kylin 3.0.2版本，确保用户可以享受到最新功能和性能优化。安装此驱动后，用户能够通过简单的配置步骤即可在各种数据分析工具中连接并使用Kylin，实现亚秒级的查询响应速度。

Apache Kylin是一款开源的分布式分析引擎，专为大数据量数据集提供分析能力。其核心功能包括多维立方体（Cube）算法，支持亚秒级SQL查询响应时间。Kylin在Hadoop平台上进行OLAP数据查询和分析非常高效。它不仅支持标准的ANSI SQL查询，还无缝集成多种商业智能工具如Tableau和PowerBI。Kyligence作为基于Kylin的企业级大数据分析产品，提供了易用的Web界面和自定义数据集市构建。其架构设计非侵入式，在现有Hadoop集群上部署简单快速。

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

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。

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。

现如今，大数据、数据科学和机器学习不仅是技术圈的热门话题，也是当今社会的重要组成。数据就在每个人身边，并且每天正以惊人的速度增长。据福布斯报道：到2025年，每年将产生大约175个Zettabytes的数据量。如今，各行各业越来越依赖于对大数据的高级处理和分析，如金融、医疗保健、农业、能源、媒体和教育等重要社会发展领域。然而，这些庞大的数据集给数据分析、数据挖掘、机器学习和数据科学带来了巨大的挑战。数据科学家和分析师在面对海量数据时会遇到数据处理流程复杂、报表查询缓慢等问题。通过Python与Apache Kylin的结合，可以有效简化数据分析流程，极大提升分析效率。Apache Kylin支持大规模数据集的快速多维分析，结合Python的灵活性与丰富的库，提供了强大的数据分析、数据挖掘及机器学习应用支撑。

Apache Kylin 是一款强大的开源分布式分析引擎，专为处理海量数据集而设计。通过预先计算和存储多维数据集，Kylin 可以将 Hive 表的查询速度提升千百倍。 Kylin 的工作原理： 定义数据模型: 首先，您需要定义 Kylin 的数据模型，指定要分析的 Hive 表和维度。 构建 Cube: Kylin 会根据数据模型预先计算并存储多维数据集，称为 Cube。 查询 Cube: 当您查询 Hive 表时，Kylin 会将查询转换为对 Cube 的查询，从而实现快速响应。 Kylin 的优势： 高性能: Kylin 可以将 Hive 表的查询速度提升千百倍，即使面对 PB 级数据集也能保持快速响应。 可扩展性: Kylin 具有良好的可扩展性，可以处理不断增长的数据集和用户查询负载。 易用性: Kylin 提供了友好的用户界面和 API，方便用户构建 Cube 和执行查询。 使用 Kylin 加速 Hive 表查询的步骤： 部署 Kylin 集群。 创建 Kylin 项目并定义数据模型。 构建 Cube。 配置 Hive 连接 Kylin。 提交 Hive 查询，Kylin 会自动拦截查询并将其转换为对 Cube 的查询。 通过使用 Apache Kylin，您可以显著提升 Hive 表的查询性能，为数据分析和决策提供更快速、更高效的支持。