【Kylin】Kylin入门

1. Kylin介绍

Apache Kylin是一个开源的、分布式的分析型数据仓库，它提供在Hadoop/Spark之上的SQL查询接口以及多维分析（OLAP）能力，用于支持超大规模数据。最初由eBay开发并贡献至开源社区。Kylin特别适用于大数据环境，能够通过其预计算技术，将大数据的 SQL 查询速度提升到亚秒级别，相比传统查询速度有显著提升。更多详细信息，可以参考Apache Kylin官网。

Apache Kylin 主要是通过 SQL 来进行数据查询的，其基础语法与标准的SQL语法非常相似。以下是一些在 Kylin 中使用的 SQL 基础语法示例：

1.1 查询数据

SELECT column1, column2, ...
FROM table_name
WHERE condition;

例如，查询销售事实表中特定日期的销售总额：

SELECT SUM(sales_amount) AS total_sales
FROM sales_fact
WHERE sale_date = '2023-01-01';

1.2 聚合函数

Kylin支持各种聚合函数，如SUM, COUNT, AVG, MAX, MIN等。

SELECT COUNT(*) AS total_count, SUM(sales_amount) AS total_sales
FROM sales_fact;

1.3 分组

使用GROUP BY语句可以对数据进行分组。

SELECT region, SUM(sales_amount) AS total_sales
FROM sales_fact
GROUP BY region;

1.4 排序

使用ORDER BY语句可以对查询结果进行排序。

SELECT product_category, SUM(sales_amount) AS total_sales
FROM sales_fact
GROUP BY product_category
ORDER BY total_sales DESC;

1.5 连接

Kylin支持多种类型的连接，包括INNER JOIN, LEFT JOIN, RIGHT JOIN, FULL OUTER JOIN。

SELECT a.column1, b.column2
FROM table1 a
INNER JOIN table2 b ON a.id = b.id;

1.6 子查询

可以在WHERE或FROM子句中使用子查询。

SELECT column1, column2
FROM table_name
WHERE column1 IN (SELECT column1 FROM another_table);

1.7 Exists和Not Exists

使用EXISTS和NOT EXISTS进行子查询，判断记录是否存在。

SELECT column1, column2
FROM table_name
WHERE EXISTS (SELECT 1 FROM another_table WHERE another_table.column1 = table_name.column1);

1.8 Limit

使用LIMIT限制返回的记录数。

SELECT *
FROM table_name
LIMIT 10;

注意事项

• Kylin的 SQL 查询是基于预计算好的 Cube，因此并不是所有的 SQL 语法都支持。
• 在执行查询之前，需要确保相应的 Cube 已经被正确构建。
• 查询性能很大程度上取决于 Cube 的设计和优化。
  以上是 Kylin 中一些基础的 SQL 语法用法，实际使用时，可能还需要根据具体的业务需求和 Kylin 的版本特性进行相应的调整。

2. 使用 Kylin 进行性能优化

使用 Apache Kylin 进行性能优化时，可以考虑以下几个方面：

1. 合理设计Cube：
   • 选择合适的维度和度量。
   • 合理设置Cube的聚合组，避免不必要的聚合。
   • 使用必要的Cube修剪策略，如排除不必要的历史数据。
2. 优化数据模型：
   • 确保星型模式或雪花模式的合理性，减少复杂join操作。
   • 使用衍生维度（Derived Dimensions）减少维度数量。
3. 调整系统配置：
   • 优化Hadoop和HBase的配置，以适应Kylin的工作负载。
   • 增加HBase的region服务器和内存配置，以提高查询响应速度。
4. 查询优化：
   • 避免使用SELECT *，只查询需要的列。
   • 使用限制条件（WHERE子句）减少查询数据量。
   • 利用缓存机制，对频繁查询的结果进行缓存。
5. 监控和维护：
   • 定期监控Kylin的性能指标，如查询延迟、系统负载等。
   • 定期进行Cube的重建和合并，以维持查询性能。
6. 资源管理：
   • 根据查询负载动态调整资源，如增加计算资源以加快Cube构建速度。
   • 使用资源队列管理不同优先级的查询任务。
7. 使用最新版本：
   • 关注Kylin的版本更新，使用最新版本以获得性能改进和bug修复。
     这些优化技巧需要根据具体的使用场景和数据特点进行适当调整。在实际应用中，可能还需要结合具体的业务需求和系统环境进行更细致的优化。

3. 如何设置 Cube

设置 Cube 的聚合组是 Apache Kylin 中优化 Cube 结构的重要步骤。合理的聚合组设置可以减少Cube的存储空间，提高查询性能。以下是一些设置聚合组的建议：

1. 理解聚合组的概念：
   • 聚合组是一组维度的集合，这些维度在查询中经常一起出现。
   • 在构建Cube时，每个聚合组都会生成一组基础立方体（base cuboid），其他所有立方体都可以通过这些基础立方体计算得出。
2. 识别常用维度组合：
   • 分析历史查询模式，找出经常一起出现的维度组合。
   • 将这些常用的维度组合设置为一个聚合组。
3. 合并维度：
   • 如果某些维度在查询中总是同时出现，可以将它们合并为一个聚合组。
   • 这可以减少Cube中存储的立方体数量，从而减少存储空间和提高查询速度。
4. 排除不常用维度：
   • 对于不经常一起查询的维度，不要将它们放在同一个聚合组中。
   • 可以单独设置聚合组或将它们与其他维度组合，以减少不必要的计算和存储。
5. 使用星型模式：
   • 在设计聚合组时，利用星型模式的特点，将事实表和维度表的关系考虑进去。
   • 通常，与事实表直接关联的维度应该放在同一个聚合组中。
6. 设置聚合组的高级属性：
   • 使用“强制聚合组”（Mandatory）属性确保某些维度总是包含在聚合组中。
   • 使用“层次结构”（Hierarchy）属性定义维度之间的层次关系，这有助于优化Cube的构建和查询。
7. 测试和调整：
   • 在设置聚合组后，进行测试以验证查询性能是否有所提升。
   • 根据测试结果调整聚合组设置，以达到最佳性能。
     以下是一个设置聚合组的简单示例：

   -- 假设我们有一个销售事实表，维度包括时间、地区、产品类别和销售渠道
   -- 创建聚合组
   CREATE AGGREGATION GROUP ON 
   (
       time_dim, 
       region_dim
   )
   INCLUDE 
   (
       product_category_dim,
       sales_channel_dim
   )
   

在这个例子中，time_dim和region_dim是经常一起查询的维度，因此它们被放在同一个聚合组中。product_category_dim和sales_channel_dim则是根据实际情况可能被包含在查询中的维度，因此它们被添加到聚合组中，但不是强制性的。

记住，合理的聚合组设置需要根据实际的业务需求和查询模式来定制，因此上述建议需要根据具体情况灵活应用。

4. 在 Kylin 中实现数据的安全访问

在 Apache Kylin 中实现数据的安全访问涉及多个层面，以下是一些关键措施：

1. 用户认证：
   • 集成LDAP/AD：Kylin 可以与LDAP（轻量级目录访问协议）或Active Directory集成，使用现有的企业用户目录进行认证。
   • 集成SSO（单点登录）：通过集成SSO解决方案，如OAuth、SAML等，实现用户身份的统一认证。
2. 用户授权：
   • 角色和权限管理：在Kylin中，可以为用户分配不同的角色，如管理员、开发者、分析师等，每个角色有不同的权限。
   • 项目级别权限：可以为用户或角色设置项目级别的权限，如查询、编辑 Cube、管理项目等。
3. 数据访问控制：
   • 行级过滤：通过配置行级过滤规则，可以限制用户只能查询到他们有权限查看的数据。
   • 列级安全：可以为用户或角色设置列级权限，限制对敏感列的访问。
4. 安全配置：
   • Kylin配置文件：在kylin.properties配置文件中设置安全相关的参数，如启用HTTPS、设置密码加密等。
   • Kylin Web界面：在 Kylin 的 Web 界面中配置用户和角色权限。
     以下是一些具体步骤来实现数据的安全访问：

集成LDAP/AD进行用户认证：

1. 在kylin.properties中配置 LDAP/AD 的连接信息：

   kylin.security.profile=ldap
   kylin.ldap.connection-string=ldap://ldap-server:389
   kylin.ldap.user-search-base=dc=example,dc=com
   kylin.ldap.user-search-pattern=(uid={0})
   

2. 重启Kylin服务以应用配置。

配置行级过滤：

1. 在Cube的“高级设置”中，为需要过滤的表设置“行级过滤”。
2. 输入过滤条件，例如：DIM_TABLE.COLUMN = 'ALLOWED_VALUE'。

配置列级安全：

1. 在 Kylin 的 Web 界面中，进入“系统”设置，然后选择“列级安全”。
2. 为每个项目设置列级权限，指定哪些用户或角色可以访问哪些列。

管理用户和角色权限：

1. 在 Kylin 的 Web 界面中，进入“管理员”控制台。
2. 创建用户和角色，并为它们分配相应的权限。
   通过上述措施，可以有效地在 Apache Kylin 中实现数据的安全访问。需要注意的是，安全策略应该根据组织的具体需求和政策来定制，并定期审查和更新以确保持续的安全性。