Apache Kylin 原理剖析与新架构解读（Kylin On Parquet）

2023-11-06 13:16:59

在大数据分析领域，Apache Kylin 作为一个分布式、可扩展的 OLAP 引擎，一直备受关注。最近，字节跳动技术沙龙上的分享会让我们得以一窥 Kylin 的奥秘，特别是其全新架构 Kylin On Parquet。本文将深入剖析 Kylin 的工作原理、优势以及新架构的特点。

Kylin 简介

Kylin 是一个专为大规模数据集设计的 OLAP 引擎，它利用预计算立方体的方式存储数据，从而大幅提升查询效率，让交互式分析成为可能。

工作原理

Kylin 的工作流程主要包括三个步骤：

数据加载：将原始数据导入 Kylin，并进行数据建模，形成维度表和事实表。
预计算：根据用户定义的维度和指标，提前计算并存储各种数据组合的立方体。
查询处理：根据用户的查询需求，从预计算的立方体中迅速检索数据并返回结果。

优势

Kylin 的优势在于其高性能、可扩展性和易用性。它能够轻松处理海量数据，并通过友好的 Web 界面和 RESTful API 提供便捷的使用体验。

Kylin On Parquet 新架构

Kylin On Parquet 是 Kylin 的最新架构，它将预计算的立方体以 Parquet 文件格式存储。这种存储方式带来了诸多好处。

存储空间节省

Parquet 的高效压缩算法能够显著减少存储空间的需求，从而降低整体的存储成本。

查询性能提升

由于 Parquet 的列式存储结构，Kylin 在读取和处理数据时能够更加高效，进一步提升了查询性能。

生态系统集成

Parquet 得到了广泛的生态系统支持，这意味着 Kylin On Parquet 可以轻松与其他大数据处理工具和框架集成。

实施步骤

要实施 Kylin On Parquet，你需要遵循以下步骤：

环境准备：确保你的环境中已经安装了 Hadoop、Kylin 以及 Parquet 相关的库。
数据迁移：将现有的数据迁移到 Kylin 中，并进行必要的建模。
立方体计算：使用 Kylin 的工具或自定义脚本计算预计算的立方体。
文件转换：将计算得到的立方体转换为 Parquet 格式。
性能测试：对新的架构进行性能测试，确保其满足需求。

代码示例

以下是一个简单的代码示例，展示如何在 Kylin 中配置和使用 Parquet 文件格式：

// 配置 Kylin 的 Parquet 存储
Configuration conf = new Configuration();
conf.set("kylin.exec.parquet.compression", "SNAPPY");
conf.set("kylin.exec.parquet.compression级别", "6");

// 创建 Kylin 的引擎实例
Engine engine = new Engine(conf);

// 执行查询并获取结果
QueryResult result = engine.query(new Query("SELECT * FROM your_table WHERE your_condition"));

// 输出查询结果
System.out.println(result);