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Apache Kylin 在百度地图的实践 - Kyligence
http://kyligence.io/2016/10/2589/
我们团队正需要搭建一套完整的大数据OLAP分析计算平台，用来提供百亿行级数据单条SQL毫秒到秒级的多维分析查询服务，在技术选型过程中，我们参考了Apache Drill、Presto、Impala、Spark SQL、Apache Kylin等。
对于Apache Drill和Presto因生产环境案例较少，考虑到后期遇到问题难以交互讨论，且Apache Drill整体发展不够成熟。对于Impala和Spark SQL，主要基于内存计算，对机器资源要求较高，单条SQL能够满足秒级动态查询响应，但交互页面通常含有多条SQL查询请求，在超大规模数据规模下，动态计算亦难以满足要求。后来，我们关注到了基于MapReduce预计算生成Cube并提供低延迟查询的Apache Kylin解决方案，并于2015年2月左右在生产环境完成了Apache Kylin的首次完整部署。
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（2）大数据多维分析的挑战
我们在Apache Kylin集群上跑了多个Cube测试，结果表明它能够有效解决大数据计算分析的3大痛点问题。
痛点一：百亿级海量数据多维指标动态计算耗时问题，Apache Kylin通过预计算生成Cube结果数据集并存储到HBase的方式解决。
痛点二：复杂条件筛选问题，用户查询时，Apache Kylin利用router查找算法及优化的HBase Coprocessor解决；
痛点三：跨月、季度、年等大时间区间查询问题，对于预计算结果的存储，Apache Kylin利用Cube的Data Segment分区存储管理解决。
这3个痛点的解决，使我们能够在百亿级大数据规模下，且数据模型确定的具体多维分析产品中，达到单条SQL毫秒级响应。因此，我们对Apache Kylin产生了较高的兴趣，大数据计算查询分析的应用中，一个页面通常需要多条SQL查询，假设单条SQL查询需要2秒响应，页面共有5个SQL请求，总共就需要10秒左右，这是不可接受的。而此时，Apache Kylin对于一个页面多条SQL查询响应的优势就尤为突出。
在实践过程中，根据公司不同业务的需求，我们数据智能团队的大数据OLAP平台后台存储与查询引擎采用了由Apache Kylin、Impala及Spark SQL组成，在中小数据规模且分析维度指标较为随机的情况下，平台可提供Impala或Spark SQL服务；在超大规模百亿级行数据的具体产品案例上，因查询性能需求较高，同时具体产品对其需要分析的维度和指标较为明确，我们使用Apache Kylin解决方案。下文将主要介绍Apache Kylin在百度地图内部的实践使用。
（6）总结
目前，我们大数据OLAP多维分析平台承载百度地图内部多个基于Apache Kylin引擎的亿级多维分析查询项目，共计约80个cube，平均半年时间的历史数据，共计约50亿行的源数据规模，单表最大数据量为20亿+条源数据，满足大时间区间、复杂条件过滤、多维汇总聚合的单条SQL查询毫秒级响应，较为高效地解决了亿级大数据交互查询的性能需求，非常感谢由eBay贡献的Apache Kylin，从预计算和索引的思路为大数据OLAP开源领域提供了一种朴素实用的解决方案，也非常感谢Apache Kylin社区提供的支持和帮助。
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