OLAP引擎——kylin介绍

OLAP引擎是一种计算机处理技术，专门设计用于支持复杂的分析操作，并侧重于对决策人员和高层管理人员的决策支持。它基于数据仓库的多维模型，并实现了面向分析的各种操作的集合。OLAP技术主要用于多维数据分析和数据挖掘，通过提供多维数据模型和多维查询功能，帮助用户从不同角度和层次上对数据进行分析和查询。

OLAP引擎是数据仓库对外数据能力的一种重要输出方式，它为用户提供拖拽式的数据分析操作页面，以及各种报表、图表的展示。OLAP引擎也是数据仓库系统中的一部分，用于存储和管理数据，并提供了高性能的查询和分析功能。

OLAP引擎的选择也决定着底层数仓的建设选型，因为不同引擎的存储数据原理、支持数据量级、查询性能、适用场景等都有很大区别。引擎的选择也影响了数据仓库的建设方式，包括数据建模、数据时效性、延迟容错和机器资源等方面。

在市场上，有很多主流的OLAP引擎，如Hive、Presto、Druid、Clickhouse、Kylin、Sparksql和Greeplum等。这些引擎都有各自的特点和优势，用户可以根据实际需求选择合适的引擎。

OLAP引擎通过多维数据模型和多维查询语言来实现面向分析的各种操作。多维数据模型是一种数据结构，它以事实表和维表的形式表示数据，并使用星型模式或雪花型模式进行存储。这种模型能够方便地表示数据的层次结构和汇总信息，并且能够快速地执行各种分析操作。

OLAP查询语言（如MDX）是一种高级查询语言，用于对多维数据进行查询和操作。通过MDX查询，用户可以方便地对多维数据进行切片、切块、钻取、旋转等操作，并获取所需的数据和信息。OLAP引擎通过解析MDX查询并执行相应的操作，快速返回结果，使用户能够快速地分析和理解数据。

此外，OLAP引擎还提供了各种优化技术，如位图索引、物化视图、缓存技术等，以提高查询性能和响应速度。这些技术有助于处理大规模数据集，并快速返回分析结果。

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 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表，主要通过预计算的方式将用户设定的多维立方体缓存到HBase中。

Kylin OLAP引擎基础框架包括元数据（Metadata）引擎，查询引擎，Job引擎及存储引擎等，同时包括REST服务器以响应客户端请求。它支持标准SQL查询接口，满足Hadoop之上的大部分分析查询需求，并且能够提供低延迟的查询响应。Kylin提供了丰富的功能和特性，包括多维分析、实时查询、快速数据加载、数据模型、数据切割、可视化查询等。

Kylin的架构设计具有良好的可扩展性和灵活性，可以支持单机或集群部署，并与调度系统、ETL、监控等生命周期管理系统进行整合。此外，Kylin提供了丰富的插件和用户界面，允许第三方用户基于Kylin核心组件进行定制开发。同时，Kylin还支持与其他工具和产品的集成，如Tableau、PowerBI等。

Kylin OLAP引擎基础框架包括以下组件：

1. 元数据（Metadata）引擎：负责管理和管理多维立方体（OLAP Cube）的元数据信息，包括维度、度量、层次结构等。
2. 查询引擎：负责解析和执行用户提交的查询请求，并返回查询结果。查询引擎使用了多维分析模型和SQL查询语言，支持复杂的分析和聚合操作。
3. Job引擎：负责管理和调度多维立方体的构建任务，包括数据加载、计算、聚合等。Job引擎能够自动化地处理任务的依赖关系和执行计划，确保任务正确地执行。
4. 存储引擎：负责存储和管理多维立方体的数据。Kylin支持将数据存储在HBase中，利用HBase的分布式存储和快速读取能力来提高查询性能。
5. REST服务器：负责接收和处理来自客户端的请求，包括元数据管理、查询请求、监控等。REST服务器提供了基于HTTP的API接口，使得客户端能够与Kylin进行通信和交互。

此外，Kylin OLAP引擎基础框架还包括一些辅助组件和功能，如数据加载器、ETL工具、监控工具等，以支持多维立方体的构建、管理和监控。同时，Kylin还提供了丰富的插件和扩展机制，允许第三方开发者根据需求进行定制开发。

Job引擎是Kylin OLAP引擎基础框架中的重要组件之一，负责处理Kylin的各种任务，如构建Cube、查询等。它接收到任务后，根据任务类型将其分配给不同的计算引擎进行处理。以下是Job引擎的作用和实现原理的详细解释：

1. 任务调度和管理：Job引擎负责管理和调度多维立方体的构建任务。当需要构建Cube或进行其他计算任务时，Job引擎会接收任务请求，并根据任务的类型、依赖关系和执行计划，将任务分配给相应的计算引擎进行处理。
2. 计算引擎处理：根据任务的类型，Job引擎将任务分配给不同的计算引擎进行处理。例如，对于全表构建、增量构建、流式构建等多种构建机制，Job引擎会选择相应的计算引擎进行处理。这些计算引擎可以利用MapReduce等分布式计算框架，进行大规模的数据处理和计算。
3. IO优化：为了提高查询性能和响应速度，Job引擎还支持Cube自动合并等IO优化手段。通过优化存储和读取方式，Job引擎能够减少数据读取和计算的开销，提高整体性能。
4. 性能调优：Job引擎内置了多种Job性能调优参数，这些参数可以根据实际需求进行调整和优化。通过合理配置这些参数，可以充分发挥MapReduce的计算能力，提高任务的执行效率。
5. 监控和日志管理：Job引擎还负责监控任务的执行状态和进度，收集并管理任务的日志信息。通过监控和日志管理功能，用户可以了解任务的执行情况，及时发现和处理问题。

总的来说，Job引擎作为Kylin OLAP引擎基础框架的重要组成部分，通过任务调度和管理、计算引擎处理、IO优化、性能调优以及监控和日志管理等功能，实现了高效的多维数据分析和处理。同时，Job引擎的灵活性和可扩展性也使得Kylin能够应对不同规模和复杂度的数据分析和商业智能需求。