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使用Apache Kylin搭建企业级开源大数据分析平台

[日期:2016-05-25] 来源:SDK.cn  作者:史少锋 [字体: ]

  本篇文章整理自史少锋4月23日在『1024大数据技术峰会』上的分享实录:使用Apache Kylin搭建企业级开源大数据分析平台。

  正文如下

  我先做一个简单介绍我叫史少锋,我曾经在IBM、eBay做过大数据、云架构的开发,现在是Kyligence的技术合伙人。

  Kylin是这两年在国内发展非常快的开源大数据项目。今天大会合作厂商中有超过一半的企业已经在使用或者正在试用Kylin,应主办方邀请,今天跟大家做一个关于如何使用Kylin构建开源大数据分析平台的分享。

大数据

  这是我今天的议程,分两部分。

  前半部分:

  针对Kylin的初级和入门用户介绍Kylin项目的由来以及技术核心。

  后半部分:

  介绍如何基于Kylin构建开源大数据分析平台,把Hadoop数据平台和业务分析系统连接起来。

  Kylin(麒麟)是什么?我们听到过有麒麟芯片、麒麟OS等等,我们这个全名是叫Apache Kylin,是一个大数据分析的项目。

  从名字上或许可以猜到,它来自中国,的确这也是我们想让世界知道的,有一群来自中国的工程师在向Hadoop贡献着这样一个独特的项目。

  Apache Kylin 是在Hadoop之上的分布式的大数据分析引擎,它对外暴露的是标准SQL接口,支持TB到PB量级的数据,以秒级甚至亚秒级的时间返回响应。

  任何一个项目的诞生都有一定的背景和原因。

  今天我们看到越来越多的企业正在使用Hadoop,正在把Hadoop作为他们的基础平台来管理和分析数据。

  但是,企业在使用Hadoop的时候,往往发现有一个很大的Gap:

  一方面,现有的分析系统或分析工具,不能很好支持Hadoop; Hadoop上的数据的体量是远远超过传统单机或者传统关系型数据库的体量,原有的系统接入Hadoop根本无法承受这么大的数据量。

  此外这些遗留系统当初设计的时候就不是一个分布式的架构,没办法水平地扩容。

  另一方面,对于数据使用者或者分析师,让他们直接使用Hadoop,写MapReduce或者Spark的任务,是难以接受的。此外,Hadoop主要是用于做批量运算, 通常需要几十分钟,最快也要几分钟,对于分析人员来说很难有一个好的使用体验;等几分钟才能看到结果数据,大大影响了他们的工作效率。

  这个问题当年就是在eBay内部就被提出来,为此专门成立了一个项目。

  2013年的时候,Kylin项目的创始人韩卿(Luke),授命带着工程师研究这个难题,经过不断的尝试和摸索,Kylin探索出了在Hadoop之上做预计算、做Cube这条路线,这是之前没有人尝试过的。

  最终这个项目在2014年10月在Github开源 。一个月之后项目被Apache接受成为其一个孵化器项目。

  2015年11月份,经过Apache软件基金会(ASF)的投票,Kylin正式毕业,称为其大数据领域的一个顶级项目。值得一提的是,2015年的9月,Kylin获得 了美国InfoWorld评选的最佳开源大数据工具奖,同时获奖的还有Spark、Storm、Kafka等知名项目。

  2016年3月, 由Apache Kylin主要开发人员组成的公司Kyligence成立,致力于Kylin在业界的推广和使用。

  前面讲的是Kylin发展的历史,接下来讲一下Kylin核心技术。

  做过BI分析的人,对Cube都会有概念,就是用空间换时间。通过预计算把用户需要查询的维度以及他们所对应的考量的值,存储在多维空间里。

  当用户查询某几个维度的时候,通过这些维度条件去定位到预计算的向量空间,通过再聚合处理,快速返回最终结果给用户。

  所不同的是,Kylin的cube不是单一维度的组合,而是所有组合都可以计算。N个维度的完整Cube, 会有2的N次方种组合。

  Kylin架构是这样的,首先要求用户把数据放在Hadoop上,通过Hive管理,用户在Kylin中进行数据建模以后,Kylin会生成一系列的MapReduce任务来计算Cube,算好的Cube最后以K-V的方式存储在HBase中。

  分析工具发送标准SQL查询,Kylin将它转换成对HBase的Scan,快速查到结果返回给请求方。

  Cube是怎么计算出来的?

  这是在1.5之前版本中的的算法,也叫逐层算法。它会启动N+1轮MapReduce计算。

  第一轮读取原始数据,去掉不相关的列,只保留相关的。同时对维度列进行压缩编码;以此处的四维Cube为例,经过第一轮计算出ABCD组合,我们也称为Base Cuboid;

  此后的每一轮MapReduce,输入是上一轮的输出,以重用之前计算的结果,去掉要聚合的维度,算出新的Cuboid。以此往上,直到最后算出所有的Cuboid。

  Cube在Storage上是怎么存储的?

  星形模型会先被拉成一张平表, Dimension的值拼接在一起,后面接着是Metrics。为了标示这是哪几个维度的组合,会在行的开始加上Cuboid ID。最后,Cuboid ID + dimensions会被用作Rowkey,Metrics会作为Value放到Column中 。

  查询的时候,SQL语句被SQL解析器翻译成一个解释计划,从这个计划可以准确知道用户要查哪些表,它们是怎样join起来,有哪些过滤条件等等。Kylin会用这个计划去匹配寻找合适的Cube。

  如果有Cube命中,这个计划会发送到存储引擎,翻译成对存储(默认HBase)相应的Scan操作。Groupby和过滤条件的列,用来找到Cuboid,过滤条件会被转换成Scan的开始和结束值, 以缩小Scan的范围; Scan的result,Rowkey会被反向解码成各个dimension的值,Value会被解码成Metrics值 。

  接下来介绍Kylin的企业级特性;Kylin的特性比较多,这里就不一一列举,主要 讲一下对企业比较友好的特性。

  首先,毋庸置疑, Kylin对外暴露的是标准的SQL,支持大多数的SELECT语法,可以把各种工具和系统直接对接进来。这意味着当您使用Kylin的时候,不需要对业务系统做额外的改动。

  第二,Kylin提供了各种接入方式, 如ODBC、JDBC; 如果您的系统不使用这两种方式,还可以使用RESTful API查询。

  Kylin架构天生就非常适合Scale out,当查询量上升,单节点不能满足的时候,只需要相应增加Kylin的节点就可以满足。

  针对企业对安全的要求,我们有不同力度做安全控制。Kylin有不同用户角色做不同的事情,此外在project和cube层级可以定义ACL帮助在更细力度掌控对cube的使用。

  企业通常会使用目录服务来管理用户和群组,Kylin支持LDAP认证登录;如果对安全有更高的要求,Kylin还支持了基于SAML的单点登录(SingleSign-On),只要做一些配置就可以完成,不需要额外开发。

  Kylin提供了丰富的RESTful API,非常方便从用各种已有系统,如任务调度,监控等接入Kylin。Kylin的Web UI做到的事情通过API都可以做到。我们看到网易、美团等在Kylin之上开做了封装,跟他们各自的BI做深度的融合,就是利用了这个特性。

  怎么样用Kylin来构建大数据的分析平台?

  很简单。Kylin部署和安装是非常方便的,我们称为非侵入式的安装。如果你已经有一套Hadoop,安装Kylin,只要增加一台机器,下载Kylin安装包运行就可以了,Kylin使用标准Hadoop API跟各种组件通信,不需要对现有的Hadoop安装额外的agent。

  架构上就是个分层的结构,最底层是数据,放置在HDFS,其上是Hadoop层,需要有HBase、 Hive, MapReduce等。Kylin运行中Hadoop之上,安装好了之后,业务系统连入Kylin,Kylin把压力分布到Hadoop上做计算和查询。

  有四种典型的部署架构,分别从简单到复杂。

  第一种, Single instance的部署 ,通常一两天就可以完成。首先要有Hadoop,版本在2.4或以上。加一台Hadoop客户机,下载Kylin,即可一键启动。 建模人员通过Kylin Web登录,进行建模和cube的创建。业务分析系统或者工具发SQL到Kylin,Kylin查询Cube返回结果。

  这种部署最大特点是简单;缺点也很明显: Kylin是单点,并发请求上来的时候它会成为瓶颈,所以需要Cluster的部署。

  Kylin部署到Cluster非常简单,只需要增加Kylin的节点数,因为Kylin的metadata也是存储在HBase,只需要让它们用同一张metadata表就可以组成cluster 。通常在这个时候会用LDAP来管理用户权限。

  为了将负载分布到Kylin cluster, 需要建立一个Load Balancer(负载均衡器). 在LB这里可以启用SSL加密,申请域名,还可以安装防火墙,对外只暴露LB的地址和端口,确保Hadoop和Kylin在网络上对外是隔离的。

  业务系统和用户通过LB的地址访问Kylin。这样的部署,Kylin将不是单点,一个节点失效,不会影响业务分析。是不是这样就完美了呢?也不是。

  Kylin非常适合于做读写分离,原因是Kylin的工作负载有两种:

  前者是Cube的计算,它是批量的、延时很长的计算,有密集的CPU和IO;

  后者是在线的计算,是只读的,因为面向用户,它要求低延迟。Cube计算的过程会对集群带来很大的负载,从而产生噪音;所以我们有充足的理由进行读写分析。

  Kylin很容易做到这一点,你可以把HBase单独部署成一个集群,在部署Kylin的节点上,hadoop 配置指向运算的集群,Hbase的配置指向HBase集群。通过这样的部署,可以确保Hbase的查询可以在很短时间完成,而计算集群可以跟公司其它部门分享。

  现在目前Kylin使用中估计99%的情况是前面三种部署。还有一种更高级的部署是Staging和Prod多环境的部署。

  在一个大的企业里,往往需要多套环境,用于测试,生产等不同目的。

  举例来说,新用户上到Kylin来的时候,最初他对cube不是很了解,可能创建了一个设计不是很好的cube,导致产生大量的不必要的运算,或者查询花了很长时间。我们不希望这样的情况发生在生产环境,对其它业务造成影响,所以会建立一个staging,或者称为QA的环境。

  新用户必须先走staging环境创建和调优cube,直到cube性能达到要求,数据膨胀率也在一个可控范围内,这时候由用户提出请求,由Kylin专家来做一个审核,审核通过后,再允许这个cube被迁移到生产环境。

  这里Kylin提供了一个工具, 几分钟就可以讲一个Cube从一个环境迁移到另一个环境,不需要在新环境中重新build。 在生产环境的Cube,将不允许修改, 只能做增量的build 。

  这样做Staging和Prod分离,Prod中的cube都是经过专家的审核的,所以将是非常稳定的,里面的每个cube都是有据可循的。

  这就是关于Kylin的部署的分享。

  到今天Kylin已经有了很多的使用案例,这里简单列一些已知的。最早是在eBay,国内有京东、运营、美团、中国移动(包括广东移动和北京移动),还有微软 。

  以上是今天的分享,谢谢大家。

 

  本文转自: ita1024





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