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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