Apache Kylin 2.5更智能、更敏捷、更易用的OLAP引擎-李栋

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对比传统企业级架构，kylin将OLAP/DW带回大数据，使其支持云计算，高并发，支持传统建模。并详细介绍了Apache Kylin 2.5更智能、更敏捷、更易用的OLAP引擎的具体内容与案例分享。

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1 .Apache Kylin 2.5: 更智能、更敏捷、更易用的OLAP引擎李栋 dong.li@kyligence.io Kyligence 技术合伙人、生态合作技术总监 Apache Kylin PMC & Committer info@kyligence.io

2 . 传统企业级数据仓库架构可视化展现层 ◼ 针对关键业务分析进行了优化 ◼ 千锤百炼的数据模型 OLAP ◼ 行业最佳实践数据集市 ◼ 丰富的生态系统企业级 ◼ 大量训练有素的分析师数据仓库数据源 © Kyligence Inc. 2018, Confidential.

3 . OLAP: 大数据的缺失部分可视化 ◼ 太多的SQL on Hadoop 展现层 ◼ 不适合做交互式分析 ◼ 漫长的学习曲线 ◼ 兼容性问题 Hive Impala Spark SQL Drill ◼ 技术 vs 数据数据湖 MapReduce Spark … 数据源 © Kyligence Inc. 2018, Confidential.

4 . Apache Kylin: 将OLAP/DW带回大数据 ◼ Hadoop上的OLAP/DW 可视化展现层 ◼ 支持传统建模方式（Kimball） ◼ 为交互式分析进行优化 OLAP ◼ ANSI SQL 数据集市 ◼ 原生Hadoop应用 ◼ 支持云计算 Hive Impala Spark SQL Drill 数据湖 MapReduce Spark … ◼ 支持高并发、关键型应用数据源 © Kyligence Inc. 2018, Confidential.

5 . Apache Kylin 历史 InfoWorld: Bossie Award InfoWorld: Bossie Award Kyligence公司创建最佳开源大数据工具奖最佳开源大数据工具奖加入Apache 首个来自中国的 Apache Kylin v2.5.1 Apache顶级项目商业版KAP发布发布项目开始正式开源孵化器项目 Sep 2013 Oct 2014 Nov 2014 Sep 2015 Nov 2015 Mar 2016 Aug 2016 Sep 2016 Nov 2018 © Kyligence Inc. 2018, Confidential.

6 .1000+ 全球生产用户解决方案 • 用户行为分析 • 流量日志分析 • 数据集市/数据仓库 • 大数据自助分析平台 • 零售/电商分析 • 资产管理平台 • 广告效果分析 • 数据服务平台 • 实时分析 • 游戏分析 © Kyligence Inc. 2018, Confidential.

7 . 高性能、高并发 By 网易: http://datalab.int-yt.com/archives/1708 © Kyligence Inc. 2018, Confidential.

8 . Apache Kylin vs. SQL-on-Hadoop Query Latency by SQL Query Latency by data scale Star schema benchmark: http://www.cs.umb.edu/~poneil/StarSchemaB.PDF © Kyligence Inc. 2018, Confidential.

9 . 传统 SQL 执行逻辑 A sample query: Sort Report revenue by “returnflag” and “orderstatus” select l_returnflag, o_orderstatus, Aggr. sum(l_quantity) as sum_qty, sum(l_extendedprice) as sum_base_price … from Filter v_lineitem inner join v_orders on l_orderkey = o_orderkey where Join l_shipdate <= '1998-09-16' group by l_returnflag, o_orderstatus Tables order by l_returnflag, O(N) o_orderstatus; © Kyligence Inc. 2018, Confidential.

10 . Cube 预计算加速查询 Sort Sort Aggr. Filter Filter Cuboid Precalculation Join Tables O(N) O(flag x status x days) = O(1) © Kyligence Inc. 2018, Confidential.

11 . Apache Kylin 关键在于预计算 - OLAP Cube 理论基础 - Model 和 Cube 定义预计算范围 - Build Engine 执行预计算任务 - Query Engine 在预计算结果上完成查询 0-D(apex) cuboid time item location supplier 1-D cuboids time, time, Time, item, item, location, item location supplier location supplier supplier 预计算 2-D cuboids time, location, item, location, supplier supplier 3-D cuboids time, item, time, item, location supplier 4-D(base) cuboid time, item, location, supplier © Kyligence Inc. 2018, Confidential.

13 . Apache Kylin 技术架构 BI Tools, Web App… ANSI SQL JDBC Kylin © Kyligence Inc. 2018, Confidential.

14 . 基于HBase的列式存储 ⚫ 计算结果集保存在HBase中，原有的基于行的关系模型被转换成基于键值对的列式存储 ⚫ 维度组合作为Rowkey，查询访问不再需要昂贵的表扫描，提供高速的扫描性能 ⚫ 维度值通过编码算法（字典、定长、时间戳等）高度压缩 ⚫ 指标通过Column存储，可以灵活、无限制的增加指标数量 ⚫ 预先计算的结果为高速高并发分析带来了可能 © Kyligence Inc. 2018, Confidential.

15 . 统一查询入口 ANSI SQL BI / Apps SQL Query Engine Apache Kylin Query Pushdown: minutes latency Cube Access: sub-second latency Hive / HBase SQL on Hadoop Hadoop Hive Spark … SQL on Hadoop Data Cubes © Kyligence Inc. 2018, Confidential.

16 . 可扩展的部署架构 ◆ Job Server基于ZK高可靠部署 ◆ Query Server无状态， Kylin Cluster 基于LB进行水平扩展 ◆ 计算集群与查询集群相分离，隔离不同 workload ◆ Hadoop原生应用，非侵入式部署 © Kyligence Inc. 2018, Confidential.

17 .支持ODBC/JDBC，实现大数据可视化分析 © Kyligence Inc. 2018, Confidential.

18 . 今日头条：万亿级日志分析平台海量数据+低延迟+高并发的分析引擎 • 痛点 • 国内最大的新闻客户端之一 • 数据规模大，日志明细每天1000亿+ • 6+亿用户数，8000+万DAU • 维度多，宽表列数300+ • 每天人均使用时长70+分钟 • 要求查询响应时间在秒级 • 解决方案 • 采用Apache Kylin作为多维分析平台，60 HBase region server • 头条用户视频展示分析，最大Cube 4+TB，膨胀率4%（明细数据 3+万亿，100+TB） • APP性能监控及分析，服务研发部门，1000+用户 • 新闻日志分析，100+Cube服务不同产品线 • 收益 • 查询速度快，90%+查询毫秒级（比Hive快上万倍） • 节省计算资源，一次构建，长期受益 Apache Kylin是目前最好的OLAP-on-Hadoop引擎。在头条，我们需要在万亿规模的数据集上 • 丰富的API，通过程序化方式自动创建100+Cube 做多维分析，没有Kylin，这件事几乎不可能 © Kyligence Inc. 2018, Confidential.

19 . 美团：PB级大数据分析平台 Cube Storage: 971TB (almost PB) Supporting all critical Latest updated - 201808 business lines including E- Cube numbers: 973 Cube Takeaways, Hotel, Movie, LBS, Tickets… Data Records: 8.9 Trillion rows 90%ile latency: <1.2s Frequency: 3.8 million queries / day © Kyligence Inc. 2018, Confidential.

20 . 贝壳找房：KPI指标平台 • 800+ Cube，覆盖公司16个业务线 • Cube 存储总量300T+, 数据行数 1600+亿行,单 Cube 最大60+亿行 • 日查询量100万+，时延 <500ms(95%), <1s(99%) © Kyligence Inc. 2018, Confidential.

21 . 雅虎日本：跨地域电商报表系统 The most visited website in Japan ▪ Thanks to low latency with Kylin, we become possible to focus on adding functions for users. https://techblog.yahoo.co.jp/oss/apache-kylin/ ▪ We provide a reporting system that show statistics for store owners. - e. g. impressions, clicks and sales. ▪ Our reporting system used Impala as a backend database previously. - It took a long time (about 60 sec) to show Web UI. ▪ In order to lower the latency, we moved to Apache Kylin. - Average latency < 1sec for most cases © Kyligence Inc. 2018, Confidential.

22 . 小米：Lambda 架构 • Serving 18 business lines as the engine for mi’s“data factory” • Daily incremental 17 billion • 95% queries < 500ms. © Kyligence Inc. 2018, Confidential.

23 . Strikingly：网站流量分析服务 A company to provide convenient and one stop website building solutions. The data platform based on Apache Kylin solved the problem of massive user queries excellently. -- Chase Zhang, Data Platform Engineer of Strikingly Performance • Use Apache Kylin to speedup analytics with Keen.io, and support high concurrency Containerizing • Apache Kylin runs on AWS ECS Integration • Developed a scheduler system to manage all kinds of jobs © Kyligence Inc. 2018, Confidential.

24 .最新特性介绍

25 . Cube Planner: make cube smaller • An example with SSB： • Reduce cuboid number from 512 to 152 with only phase I optimization • Storage saved 70% • Cube build improved 25% © Kyligence Inc. 2018, Confidential.

26 . All-in-Spark 构建引擎 • Why move to Spark? • Better performance & resource utilization; • Less dependency on Hadoop; • Kylin 2.0 only moved layer cubing steps to Spark • Now all jobs moved to Spark • Convert to HFile • Merge segments • Fact distinct dimension values Cubing steps improved about 10% than previous version © Kyligence Inc. 2018, Confidential.

27 . Up-coming features • Cache enhancements (KYLIN-2895) • Memcached as query cache • Storage level cache • More Data Source (KYLIN-3552) • SDK for adding new JDBC data sources easily • API for handling dialects • Can do syntax conversion when push down to the data source • New Storage • New columnar storage engine for Apache Kylin © Kyligence Inc. 2018, Confidential.

29 .We Are Hiring! Our Contact Apache Kylin Address dev@kylin.apache.org 上海市浦东新区亮秀路112号Y1座405 Telephone 021-61060928 E-mail info@kyligence.io Kyligence Inc Website https://kyligence.io info@kyligence.io

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