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大数据分析利器Apache Kylin最新版本软件架构介绍

2016-06-28 12:24:05

今天分享的主题是:聊聊大数据分析“神兽”Apache Kylin的最新特性。本次分享将首先对Apache Kylin进行基本介绍;接下来介绍1.5.x最新版本在架构上的重要更新;然后对即将发布的1.5.2版本进行功能预告。

1.Apache Kylin是什么?

在现在的大数据时代,越来越多的企业开始使用Hadoop管理数据,但是现有的业务分析工具(如Tableau,Microstrategy等)往往存在很大的局限,如难以水平扩展、无法处理超大规模数据、缺少对Hadoop的支持;而利用Hadoop做数据分析依然存在诸多障碍,例如大多数分析师只习惯使用SQL,Hadoop难以实现快速交互式查询等等。神兽Apache Kylin就是为了解决这些问题而设计的。

Apache Kylin,中文名麒(shen)麟(shou) 是Hadoop动物园的重要成员。Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,最初由eBay开发贡献至开源社区。它提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持大规模数据,能够处理TB乃至PB级别的分析任务,能够在亚秒级查询巨大的Hive表,并支持高并发。

Apache Kylin于2014年10月在github开源,并很快在2014年11月加入Apache孵化器,于2015年11月正式毕业成为Apache顶级项目,也成为首个完全由中国团队设计开发的Apache顶级项目。于2016年3月,Apache Kylin核心开发成员创建了Kyligence公司,力求更好地推动项目和社区的快速发展。


Kyligence是一家专注于大数据分析领域创新的数据科技公司,提供基于Apache Kylin的企业级智能分析平台及产品,以及可靠、专业、源码级的商业化支持;并推出Apache Kylin开发者培训,颁发全球唯一的Apache Kylin开发者认证证书。

2.Kylin的基本原理和架构

下面开始聊一聊Kylin的基本原理和架构。简单来说,Kylin的核心思想是预计算,即对多维分析可能用到的度量进行预计算,将计算好的结果保存成Cube,供查询时直接访问。把高复杂度的聚合运算、多表连接等操作转换成对预计算结果的查询,这决定了Kylin能够拥有很好的快速查询和高并发能力。

上图所示就是一个Cube的例子,假设我们有4个dimension,这个Cube中每个节点(称作Cuboid)都是这4个dimension的不同组合,每个组合定义了一组分析的dimension(如group by),measure的聚合结果就保存在这每个Cuboid上。查询时根据SQL找到对应的Cuboid,读取measure的值,即可返回。

为了更好的适应大数据环境,Kylin从数据仓库中最常用的Hive中读取源数据,使用 MapReduce作为Cube构建的引擎,并把预计算结果保存在HBase中,对外暴露Rest API/JDBC/ODBC的查询接口。因为Kylin支持标准的ANSI SQL,所以可以和常用分析工具(如Tableau、Excel等)进行无缝对接。下面是Kylin的架构图。


说到Cube的构建,Kylin提供了一个称作Layer Cubing的算法。简单来说,就是按照dimension数量从大到小的顺序,从Base Cuboid开始,依次基于上一层Cuboid的结果进行再聚合。每一层的计算都是一个单独的Map Reduce任务。如下图所示。


MapReduce的计算结果最终保存到HBase中,HBase中每行记录的Rowkey由dimension组成,measure会保存在column family中。为了减小存储代价,这里会对dimension和measure进行编码。查询阶段,利用HBase列存储的特性就可以保证Kylin有良好的快速响应和高并发。


有了这些预计算的结果,当收到用户的SQL请求,Kylin会对SQL做查询计划,并把本该进行的Join、Sum、Count Distinct等操作改写成Cube的查询操作。


Kylin提供了一个原生的Web界面,在这里,用户可以方便的创建和设置Cube、管控Cube构建进度,并提供SQL查询和基本的结果可视化。


根据公开数据显示,Kylin的查询性能不只是针对个别SQL,而是对上万种SQL 的平均表现,生产环境下90%ile查询能够在在3s内返回。在上个月举办的Apache Kylin Meetup中,来自美团、京东、百度等互联网公司分享了他们的使用情况。例如,在京东云海的案例中,单个Cube最大有8个维度,最大数据条数4亿,最大存储空间800G,30个Cube共占存储空间4T左右。查询性能上,当QPS在50左右,所有查询平均在200ms以内,当QPS在200左右,平均响应时间在1s以内。


北京移动也在meetup上展示了Kylin在电信运营商的应用案例,从数据上看,Kylin能够在比Hive/SparkSQL在更弱的硬件配置下获得更好的查询性能。
目前,有越来越多的国内外公司将Kylin作为大数据生产环境中的重要组件,如ebay、银联、百度、中国移动等。大家如果想了解更多社区的案例和动态,可以登录Apache Kylin官网或Kyligence博客进行查看。

3.Kylin的最新特性

Kylin的最新版本1.5.x引入了不少让人期待的新功能,可扩展架构将Kylin的三大依赖(数据源、Cube引擎、存储引擎)彻底解耦。Kylin将不再直接依赖于Hadoop/HBase/Hive,而是把Kylin作为一个可扩展的平台暴露抽象接口,具体的实现以插件的方式指定所用的数据源、引擎和存储。


开发者和用户可以通过定制开发,将Kylin接入除Hadoop/HBase/Hive以外的大数据系统,比如用Kafka代替Hive作数据源,用Spark代替MapReduce做计算引擎,用Cassandra代替HBase做存储,都将变得更为简单。这也保证了Kylin可以随平台技术一起演进,紧跟技术潮流。


在Kylin 1.5.x中还对HBase存储结构进行了调整,将大的Cuboid分片存储,将线性扫描改良为并行扫描。基于上万查询进行了测试对比结果显示,分片的存储结构能够极大提速原本较慢的查询5-10倍,但对原本较快的查询提速不明显,综合起来平均提速为2倍左右。


除此之外,1.5.x还引入了Fast cubing算法,利用Mapper端计算先完成大部分聚合,再将聚合后的结果交给Reducer,从而降低对网络瓶颈的压力。对500多个Cube任务的实验显示,引入Fast cubing后,总体的Cube构建任务提速1.5倍。

目前,社区正在着手准备Apache Kylin 1.5.2版本的发布,目前正处于Apache Mailing list投票阶段,预计将会在本周在Kylin官网发布正式下载。

在本次的1.5.2版本中,Kylin带来了总计 36个缺陷修复、33个功能改进、6个新功能。一些主要的功能改进包括对HyperLogLog计算效率的提升、在Cube构建时对Convert data to hfile步骤的提速、UI上对功能提示的体验优化、支持hive view作为lookup表等等。

另一个新消息是Kylin将支持MapR和CDH的Hadoop发行版,具体信息可见KYLIN-1515和KYLIN-1672。相应的测试版本是MapR5.1和CDH5.7。

UI上提供了一个重要更新,即允许用户在Cube级别进行自定义配置,以覆盖kylin.properties中的全局配置。如在cube中定义kylin.hbase.region.count.max可以设置该cube在hbase中region切分的最大数量。

另一个重要的功能是Diagnosis。用户经常会遇到一些棘手的问题,例如Cube构建任务失败、SQL查询失败,或Cube构建时间过长、SQL查询时间过长等。但由于运维人员对Kylin系统了解不深,很难快速定位到root cause所在地。我们在mailing list里也经常看到很多用户求助,由于不能提供足够充分的信息,社区也很难给出一针见血的建议。

当用户遇到查询、Cube/Model管理的问题,单击System页面的Diagnosis按钮,系统会自动抓取当前Project相关的信息并打包成zip文件下载到用户本地。这个包会包含相关的Metadata、日志、HBase配置等。当用户需要在mailing list求助,也可以附上这个包。当一个cube构建任务执行失败或时间过长,用户可以单击Job下的Diagnosis按钮。同样的,系统会抓取和下载Job相关信息成一个zip包。

我是本次Kylin1.5.2版本发布的release manager,欢迎大家到apache kylin邮件列表积极参与release投票。

如果有朋友想更加系统地学习如何高效使用Kylin和进行二次开发,欢迎大家报名Kyligence正在推出的《Apache Kylin开发者认证培训》,可以登录http://kyligence.io/training了解相关信息 。

 

 

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