电商数仓kylin

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了电商数仓kylin相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

1 Kylin简介

1.1 Kylin 定义

Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop/Spark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。

1.2 Kylin架构

1）REST Server

REST Server是一套面向应用程序开发的入口点，旨在实现针对Kylin平台的应用开发工作。 此类应用程序可以提供查询、获取结果、触发cube构建任务、获取元

数据以及获取用户权限等等。另外可以通过Restful接口实现SQL查询。

2）查询引擎（Query Engine）

当cube准备就绪后，查询引擎就能够获取并解析用户查询。它随后会与系统中的其它组件进行交互，从而向用户返回对应的结果。

3）路由器（Routing）

在最初设计时曾考虑过将Kylin不能执行的查询引导去Hive中继续执行，但在实践后发现Hive与Kylin的速度差异过大，导致用户无法对查询的速度有一致的期望，

很可能大多数查询几秒内就返回结果了，而有些查询则要等几分钟到几十分钟，因此体验非常糟糕。最后这个路由功能在发行版中默认关闭。

4）元数据管理工具（Metadata）

Kylin是一款元数据驱动型应用程序。元数据管理工具是一大关键性组件，用于对保存在Kylin当中的所有元数据进行管理，其中包括最为重要的cube元数据。其它

全部组件的正常运作都需以元数据管理工具为基础。 Kylin的元数据存储在hbase中。

5）任务引擎（Cube Build Engine）

这套引擎的设计目的在于处理所有离线任务，其中包括shell脚本、Java API以及Map Reduce任务等等。任务引擎对Kylin当中的全部任务加以管理与协调，从而确

保每一项任务都能得到切实执行并解决其间出现的故障。

1.3 Kylin特点

Kylin的主要特点包括支持SQL接口、支持超大规模数据集、亚秒级响应、可伸缩性、高吞吐率、BI工具集成等。

1）标准SQL接口：Kylin是以标准的SQL作为对外服务的接口。

2）支持超大数据集：Kylin对于大数据的支撑能力可能是目前所有技术中最为领先的。早在2015年eBay的生产环境中就能支持百亿记录的秒级查询，之后在移动

的应用场景中又有了千亿记录秒级查询的案例。

3）亚秒级响应：Kylin拥有优异的查询相应速度，这点得益于预计算，很多复杂的计算，比如连接、聚合，在离线的预计算过程中就已经完成，这大大降低了查询

时刻所需的计算量，提高了响应速度。

4）可伸缩性和高吞吐率：单节点Kylin可实现每秒70个查询，还可以搭建Kylin的集群。

5）BI工具集成

Kylin可以与现有的BI工具集成，具体包括如下内容。

ODBC：与Tableau、Excel、PowerBI等工具集成

JDBC：与Saiku、BIRT等Java工具集成

RestAPI：与javascript、Web网页集成

Kylin开发团队还贡献了Zepplin的插件，也可以使用Zepplin来访问Kylin服务。

2 Kylin安装

2.1 Kylin依赖环境

安装Kylin前需先部署好Hadoop、Hive、Zookeeper、HBase，并且需要在/etc/profile中配置以下环境变量HADOOP_HOME，HIVE_HOME，HBASE_HOME，记

得source使其生效。

2.2 Kylin搭建

1）上传Kylin安装包apache-kylin-3.0.2-bin.tar.gz

2）解压apache-kylin-3.0.2-bin.tar.gz到/opt/module

tar -zxvf apache-kylin-3.0.2-bin.tar.gz -C /opt/module/
mv /opt/module/apache-kylin-3.0.2-bin /opt/module/kylin

2.3 Kylin兼容性问题

修改/opt/module/kylin/bin/find-spark-dependency.sh，排除冲突的jar包

需要增加的内容：

! -name '*jackson*' ! -name '*metastore*'

注意前后保留空格

2.4 Kylin启动

（1）启动Kylin之前，需先启动Hadoop（hdfs，yarn，jobhistoryserver）、Zookeeper、Hbase

（2）启动Kylin

bin/kylin.sh start

启动之后查看各个节点进程。

在http://h102:7070/kylin查看Web页面

用户名为：ADMIN，密码为：KYLIN

3）关闭Kylin

bin/kylin.sh stop

3 Kylin使用

以gmall数据仓库中的dwd_order_detail作为事实表，dim_user_info、dim_sku_info、dim_base_province作为维度表，构建星型模型，并演示如何使用Kylin进

行OLAP分析。

3.1 创建工程

1）点击下图中的"+"。

2）填写项目名称和描述信息，并点击Submit按钮提交。

3.2 获取数据源

1）点击DataSource

2）选择要导入的表

选择一下几张表

dwd_order_detail
dim_sku_info
dim_user_info
dim_base_province

3）点击Sync按钮

查看同步结果：

注意事项：

Kylin不能处理Hive表中的复杂数据类型（Array,Map,Struct）,即便复杂类型的字段并未参与到计算之中。故在加载Hive数据源时，不能直接加载带有复杂数据类

型字段的表。而在dim_sku_info表中存在两个复杂数据类型的字段（平台属性和销售属性），故dim_sku_info不能直接加载，需对其进行以下处理。

（1）在hive客户端创建一个视图，如下。该视图已经将dim_sku_info表中的复杂数据类型的字段去掉，在后续的计算中，不再使用dim_sku_info，而使用

dim_sku_info_view。

hive (gmall)>
create view dim_sku_info_view
as
select
    id,
    price,
    sku_name,
    sku_desc,
    weight,
    is_sale,
    spu_id,
    spu_name,
    category3_id,
    category3_name,
    category2_id,
    category2_name,
    category1_id,
    category1_name,
    tm_id,
    tm_name,
    create_time
from dim_sku_info;

（2）在kylin中重新导入dim_sku_info_view视图

3.3 创建model

1）点击Models，点击"+New"按钮，点击"★New Model"按钮。

2）填写Model信息，点击Next

3）指定事实表

4）选择维度表，并指定事实表和维度表的关联条件，点击Ok

维度表添加完毕之后，点击Next

5）指定维度字段，并点击Next

6）指定度量字段，并点击Next

7）指定事实表分区字段（仅支持时间分区），点击Save按钮，model创建完毕

3.4 构建cube

1）点击new， 并点击new cube

2）填写cube信息，选择cube所依赖的model，并点击next

3）选择所需的维度，如下图所示

4）选择所需度量值，如下图所示

5）cube自动合并设置，cube需按照日期分区字段每天进行构建，每次构建的结果会保存在Hbase中的一张表内，为提高查询效率，需将每日的cube进行合并，此处可设置合并周期。

使用默认值即可，点击next

6）Kylin高级配置（优化相关，暂时跳过）

7）Kylin相关属性配置覆盖

使用默认，点击next

8）Cube信息总览，点击Save，Cube创建完成

9）构建Cube（计算），点击对应Cube的action按钮，选择build

10）选择要构建的时间区间，点击Submit

11）点击Monitor查看构建进度

过了一会查看报错了，错误信息：

java.io.IOException: OS command error exit with return code: 137, error message: SLF4J: Class path contains multiple SLF4J bindings.
SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/module/hbase/lib/slf4j-log4j12-1.7.25.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: Found binding in [jar:file:/opt/module/hadoop-3.1.3/share/hadoop/common/lib/slf4j-log4j12-1.7.25.jar!/org/slf4j/impl/StaticLoggerBinder.class]
SLF4J: See http://www.slf4j.org/codes.html#multiple_bindings for an explanation.
SLF4J: Actual binding is of type [org.slf4j.impl.Log4jLoggerFactory]
Java HotSpot(TM) 64-Bit Server VM warning: INFO: os::commit_memory(0x00000000f2800000, 39321600, 0) failed; error='Cannot allocate memory' (errno=12)
#
# There is insufficient memory for the Java Runtime Environment to continue.
# Native memory allocation (mmap) failed to map 39321600 bytes for committing reserved memory.
# An error report file with more information is saved as:
# /opt/module/kylin/hs_err_pid4011.log
The command is: 
hive -e "set mapreduce.job.name=Create Intermediate Flat Hive Table cude_order_detail 1b45f187-75f4-1020-b079-1d8f10c86a87-00;
USE default;

DROP TABLE IF EXISTS kylin_intermediate_cude_order_detail_3cd26be8_7c5a_1585_519b_d0f0e8bfb9e2;
。。。。。。
WHERE 1=1 AND (\\`DWD_ORDER_DETAIL\\`.DT >= '2022-04-11' AND \\`DWD_ORDER_DETAIL\\`.DT < '2022-04-12')
;

" --hiveconf hive.merge.mapredfiles=false --hiveconf hive.auto.convert.join=true --hiveconf dfs.replication=2 --hiveconf hive.exec.compress.output=true --hiveconf hive.auto.convert.join.noconditionaltask=true --hiveconf mapreduce.job.split.metainfo.maxsize=-1 --hiveconf hive.merge.mapfiles=false --hiveconf hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=100000000 --hiveconf hive.stats.autogather=true
	at org.apache.kylin.common.util.CliCommandExecutor.execute(CliCommandExecutor.java:96)
	at org.apache.kylin.source.hive.CreateFlatHiveTableStep.createFlatHiveTable(CreateFlatHiveTableStep.java:59)
	at org.apache.kylin.source.hive.CreateFlatHiveTableStep.doWork(CreateFlatHiveTableStep.java:97)
	at org.apache.kylin.job.execution.AbstractExecutable.execute(AbstractExecutable.java:178)
	at org.apache.kylin.job.execution.DefaultChainedExecutable.doWork(DefaultChainedExecutable.java:71)
	at org.apache.kylin.job.execution.AbstractExecutable.execute(AbstractExecutable.java:178)
	at org.apache.kylin.job.impl.threadpool.DefaultScheduler$JobRunner.run(DefaultScheduler.java:114)
	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor.runWorker(ThreadPoolExecutor.java:1149)
	at java.util.concurrent.ThreadPoolExecutor$Worker.run(ThreadPoolExecutor.java:624)
	at java.lang.Thread.run(Thread.java:748)

可以看到是由于内存不足Cannot allocate memory，这是由于我购买的阿里云主机内存不足导致，没什么办法，只能跳过这一步。

3.5 使用进阶

1）每日全量维度表及拉链维度表重复Key问题如何处理
按照上述流程，会发现，在cube构建流程中出现以下错误

错误原因分析：

上述错误原因是model中的维度表dim_user_info为拉链表、dim_sku_info（dim_sku_info_view）为每日全量表，故使用整张表作为维度表，必然会出现订单明

细表中同一个user_id或者sku_id对应多条数据的问题，针对上述问题，有以下解决方案。

在hive客户端为拉链表以及每日全量维度表创建视图，在创建视图时对数据加以过滤，保证从视图中查出的数据是一份全量最新的数据即可。

（1）创建维度表视图

--拉链维度表视图
create view dim_user_info_view as select * from dim_user_info where dt='9999-99-99';

--全量维度表视图（注意排除复杂数据类型字段）
create view dim_sku_info_view
as
select
    id,
    price,
    sku_name,
    sku_desc,
    weight,
    is_sale,
    spu_id,
    spu_name,
    category3_id,
    category3_name,
    category2_id,
    category2_name,
    category1_id,
    category1_name,
    tm_id,
    tm_name,
    create_time
from dim_sku_info
where dt=date_add(current_date,-1);

--当前情形我们先创建一个2020-06-15的视图，由于之前已经创建了dim_sku_info_view，故无需重新创建，修改之前的视图即可。
alter view dim_sku_info_view
as
select
    id,
    price,
    sku_name,
    sku_desc,
    weight,
    is_sale,
    spu_id,
    spu_name,
    category3_id,
    category3_name,
    category2_id,
    category2_name,
    category1_id,
    category1_name,
    tm_id,
    tm_name,
    create_time
from dim_sku_info
where dt='2020-06-15';

（2）在DataSource中导入新创建的视图，之前的维度表，可选择性删除。

（3）重新创建model、cube。

2）如何实现每日自动构建cube

Kylin提供了Restful API，因次我们可以将构建cube的命令写到脚本中，将脚本交给azkaban或者oozie这样的调度工具，以实现定时调度的功能。

脚本如下:

#!/bin/bash
cube_name=order_cube
do_date=`date -d '-1 day' +%F`

#获取00:00时间戳
start_date_unix=`date -d "$do_date 08:00:00" +%s`
start_date=$(($start_date_unix*1000))

#获取24:00的时间戳
stop_date=$(($start_date+86400000))

curl -X PUT -H "Authorization: Basic QURNSU46S1lMSU4=" -H 'Content-Type: application/json' -d '"startTime":'$start_date', "endTime":'$stop_date', "buildType":"BUILD"' http://hadoop102:7070/kylin/api/cubes/$cube_name/build

4 Kylin Cube构建原理

4.1 维度和度量

维度：即观察数据的角度。比如员工数据，可以从性别角度来分析，也可以更加细化，从入职时间或者地区的维度来观察。维度是一组离散的值，比如说性别中的

男和女，或者时间维度上的每一个独立的日期。因此在统计时可以将维度值相同的记录聚合在一起，然后应用聚合函数做累加、平均、最大和最小值等聚合计算。

度量：即被聚合（观察）的统计值，也就是聚合运算的结果。比如说员工数据中不同性别员工的人数，又或者说在同一年入职的员工有多少。

4.2 Cube和Cuboid

有了维度跟度量，一个数据表或者数据模型上的所有字段就可以分类了，它们要么是维度，要么是度量（可以被聚合）。于是就有了根据维度和度量做预计算的

Cube理论。

给定一个数据模型，我们可以对其上的所有维度进行聚合，对于N个维度来说，组合`的所有可能性共有2n种。对于每一种维度的组合，将度量值做聚合计算，然

后将结果保存为一个物化视图，称为Cuboid。所有维度组合的Cuboid作为一个整体，称为Cube。

下面举一个简单的例子说明，假设有一个电商的销售数据集，其中维度包括时间[time]、商品[item]、地区[location]和供应商[supplier]，度量为销售额。那么所

有维度的组合就有24 = 16种，如下图所示：

一维度（1D）的组合有：[time]、[item]、[location]和[supplier]4种；

二维度（2D）的组合有：[time, item]、[time, location]、[time, supplier]、[item, location]、[item, supplier]、[location, supplier]3种；

三维度（3D）的组合也有4种；

最后还有零维度（0D）和四维度（4D）各有一种，总共16种。

注意：每一种维度组合就是一个Cuboid，16个Cuboid整体就是一个Cube。

4.3 Cube构建算法

1）逐层构建算法（layer）

我们知道，一个N维的Cube，是由1个N维子立方体、N个(N-1)维子立方体、N*(N-1)/2个(N-2)维子立方体、…、N个1维子立方体和1个0维子立方体构成，总共有

2^N个子立方体组成，在逐层算法中，按维度数逐层减少来计算，每个层级的计算（除了第一层，它是从原始数据聚合而来），是基于它上一层级的结果来计算

的。比如，[Group by A, B]的结果，可以基于[Group by A, B, C]的结果，通过去掉C后聚合得来的；这样可以减少重复计算；当 0维度Cuboid计算出来的时候，整

个Cube的计算也就完成了。

每一轮的计算都是一个MapReduce任务，且串行执行；一个N维的Cube，至少需要N次MapReduce Job。

算法优点：

1）此算法充分利用了MapReduce的优点，处理了中间复杂的排序和shuffle工作，故而算法代码清晰简单，易于维护；

2）受益于Hadoop的日趋成熟，此算法非常稳定，即便是集群资源紧张时，也能保证最终能够完成。

算法缺点：

1）当Cube有比较多维度的时候，所需要的MapReduce任务也相应增加；由于Hadoop的任务调度需要耗费额外资源，特别是集群较庞大的时候，反复递交任务造

成的额外开销会相当可观；

2）由于Mapper逻辑中并未进行聚合操作，所以每轮MR的shuffle工作量都很大，导致效率低下。

3）对HDFS的读写操作较多：由于每一层计算的输出会用做下一层计算的输入，这些Key-Value需要写到HDFS上；当所有计算都完成后，Kylin还需要额外的一轮

任务将这些文件转成HBase的HFile格式，以导入到HBase中去；

总体而言，该算法的效率较低，尤其是当Cube维度数较大的时候。

2）快速构建算法（inmem）

也被称作“逐段”(By Segment) 或“逐块”(By Split) 算法，从1.5.x开始引入该算法，该算法的主要思想是，每个Mapper将其所分配到的数据块，计算成一个完整的小

Cube 段（包含所有Cuboid）。每个Mapper将计算完的Cube段输出给Reducer做合并，生成大Cube，也就是最终结果。如图所示解释了此流程。

与旧算法相比，快速算法主要有两点不同：

1） Mapper会利用内存做预聚合，算出所有组合；Mapper输出的每个Key都是不同的，这样会减少输出到Hadoop MapReduce的数据量，Combiner也不再需

要；

2）一轮MapReduce便会完成所有层次的计算，减少Hadoop任务的调配。

4.4 Cube存储原理

5 Kylin Cube构建优化

5.1 使用衍生维度（derived dimension）

衍生维度用于在有效维度内将维度表上的非主键维度排除掉，并使用维度表的主键（其实是事实表上相应的外键）来替代它们。Kylin会在底层记录维度表主键与维

度表其他维度之间的映射关系，以便在查询时能够动态地将维度表的主键“翻译”成这些非主键维度，并进行实时聚合。

虽然衍生维度具有非常大的吸引力，但这也并不是说所有维度表上的维度都得变成衍生维度，如果从维度表主键到某个维度表维度所需要的聚合工作量非常大，则

不建议使用衍生维度。

5.2 使用聚合组（Aggregation group）

聚合组（Aggregation Group）是一种强大的剪枝工具。聚合组假设一个Cube的所有维度均可以根据业务需求划分成若干组（当然也可以是一个组），由于同一个

组内的维度更可能同时被同一个查询用到，因此会表现出更加紧密的内在关联。每个分组的维度集合均是Cube所有维度的一个子集，不同的分组各自拥有一套维

度集合，它们可能与其他分组有相同的维度，也可能没有相同的维度。每个分组各自独立地根据自身的规则贡献出一批需要被物化的Cuboid，所有分组贡献的

Cuboid的并集就成为了当前Cube中所有需要物化的Cuboid的集合。不同的分组有可能会贡献出相同的Cuboid，构建引擎会察觉到这点，并且保证每一个Cuboid

无论在多少个分组中出现，它都只会被物化一次。

对于每个分组内部的维度，用户可以使用如下三种可选的方式定义，它们之间的关系，具体如下。

1）强制维度（Mandatory），如果一个维度被定义为强制维度，那么这个分组产生的所有Cuboid中每一个Cuboid都会包含该维度。每个分组中都可以有0个、1

个或多个强制维度。如果根据这个分组的业务逻辑，则相关的查询一定会在过滤条件或分组条件中，因此可以在该分组中把该维度设置为强制维度。

2）层级维度（Hierarchy），每个层级包含两个或更多个维度。假设一个层级中包含D1，D2…Dn这n个维度，那么在该分组产生的任何Cuboid中， 这n个维度只

会以（），（D1），（D1，D2）…（D1，D2…Dn）这n+1种形式中的一种出现。每个分组中可以有0个、1个或多个层级，不同的层级之间不应当有共享的维

度。如果根据这个分组的业务逻辑，则多个维度直接存在层级关系，因此可以在该分组中把这些维度设置为层级维度。

3）联合维度（Joint），每个联合中包含两个或更多个维度，如果某些列形成一个联合，那么在该分组产生的任何Cuboid中，这些联合维度要么一起出现，要么都

不出现。每个分组中可以有0个或多个联合，但是不同的联合之间不应当有共享的维度（否则它们可以合并成一个联合）。如果根据这个分组的业务逻辑，多个维

度在查询中总是同时出现，则可以在该分组中把这些维度设置为联合维度。

这些操作可以在Cube Designer的Advanced Setting中的Aggregation Groups区域完成，如下图所示。

聚合组的设计非常灵活，甚至可以用来描述一些极端的设计。假设我们的业务需求非常单一，只需要某些特定的Cuboid，那么可以创建多个聚合组，每个聚合组

代表一个Cuboid。具体的方法是在聚合组中先包含某个Cuboid所需的所有维度，然后把这些维度都设置为强制维度。这样当前的聚合组就只能产生我们想要的那

一个Cuboid了。

再比如，有的时候我们的Cube中有一些基数非常大的维度，如果不做特殊处理，它就会和其他的维度进行各种组合，从而产生一大堆包含它的Cuboid。包含高基

数维度的Cuboid在行数和体积上往往非常庞大，这会导致整个Cube的膨胀率变大。如果根据业务需求知道这个高基数的维度只会与若干个维度（而不是所有维

度）同时被查询到，那么就可以通过聚合组对这个高基数维度做一定的“隔离”。我们把这个高基数的维度放入一个单独的聚合组，再把所有可能会与这个高基数维

度一起被查询到的其他维度也放进来。这样，这个高基数的维度就被“隔离”在一个聚合组中了，所有不会与它一起被查询到的维度都没有和它一起出现在任何一个

分组中，因此也就不会有多余的Cuboid产生。这点也大大减少了包含该高基数维度的Cuboid的数量，可以有效地控制Cube的膨胀率。

5.3 Row Key优化

Kylin会把所有的维度按照顺序组合成一个完整的Rowkey，并且按照这个Rowkey升序排列Cuboid中所有的行。

设计良好的Rowkey将更有效地完成数据的查询过滤和定位，减少IO次数，提高查询速度，维度在rowkey中的次序，对查询性能有显著的影响。

Row key的设计原则如下：

1）被用作过滤的维度放在前边。

2）基数大的维度放在基数小的维度前边。

6 Kylin BI工具集成

可以与Kylin结合使用的可视化工具很多，例如：

ODBC：与Tableau、Excel、PowerBI等工具集成

JDBC：与Saiku、BIRT等Java工具集成

RestAPI：与JavaScript、Web网页集成

Kylin开发团队还贡献了Zepplin的插件，也可以使用Zepplin来访问Kylin服务。

6.1 JDBC

1）新建项目并导入依赖

<dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.kylin</groupId>
            <artifactId>kylin-jdbc</artifactId>
            <version>3.0.2</version>
        </dependency>
    </dependencies>

2）编码

package com.atguigu;

import java.sql.*;

public class TestKylin 

    public static void main(String[] args) throws Exception 

        //Kylin_JDBC 驱动
        String KYLIN_DRIVER = "org.apache.kylin.jdbc.Driver";

        //Kylin_URL
        String KYLIN_URL = "jdbc:kylin://h102:7070/FirstProject";

        //Kylin的用户名
        String KYLIN_USER = "ADMIN";

        //Kylin的密码
        String KYLIN_PASSWD = "KYLIN";

        //添加驱动信息
        Class.forName(KYLIN_DRIVER);

        //获取连接
        Connection connection = DriverManager.getConnection(KYLIN_URL, KYLIN_USER, KYLIN_PASSWD);

        //预编译SQL
        PreparedStatement ps = connection.prepareStatement("SELECT sum(sal) FROM emp group by deptno");

        //执行查询
        ResultSet resultSet = ps.executeQuery();

        //遍历打印
        while (resultSet.next()) 
            System.out.println(resultSet.getInt(1));

3）结果展示

以上是关于电商数仓kylin的主要内容，如果未能解决你的问题，请参考以下文章

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