唯品會的OLAP場景中的Presto？

Kylin的背景

Kylin 是一個Hadoop生態圈下的MOLAP系統，是ebay大數據部門從2014年開始研發的支持TB到PB級別數據量的分布式Olap分析引擎。其特點包括:

可擴展的超快的OLAP引擎

提供ANSI-SQL接口

交互式查詢能力

MOLAP Cube 的概念

與BI工具可無縫整合

Kylin典型的應用場景如下：

用戶數據存在于Hadoop HDFS中，利用Hive將HDFS文件數據以關系數據方式存取，數據量巨大，在500G以上

每天有數G甚至數十G的數據增量導入

有10個左右為固定的分析維度

Kylin的核心思想是利用空間換時間，由于查詢方面制定了多種靈活的策略，進一步提高空間的利用率，使得這樣的平衡策略在應用中是值得采用的。

kylin的總體架構

Kylin 作為一個Olap引擎完成了從數據源抓取數據，ETL到自己的存儲引擎，提供REST服務等一系列工作，其架構如圖所示：

Kylin 大數據時代的OLAP利器

Kylin 的生態圈包括：

Kylin Core: Kylin 引擎的框架，查詢、任務、以及存儲引擎都集中于此，除此之外還包括一個REST 服務器來響應各種客戶端請求。

擴展插件: 各種提供額外特性的插件，如安全認證、SSO等

完整性組件: Job管理器，ETL、監控以及報警

交互界面: 基于Kylin Core之上的用戶交互界面

驅動: 提供了JDBC以及ODBC的連接方式

kylin Cube 多維數據的計算

Kylin的多維計算主要是體現在OLAP Cube的計算。Cube由多個Cuboid組合而成，Cuboid上的數據是原始數據聚合的數據，因此創建Cube可以看作是在原始數據導入時做的一個預計算預處理的過程。Kylin的強大之處在于充分利用了Hadoop的MapReduce并行處理的能力，高效處理導入的數據。

Kylin的數據來自于Hive，并作為一個Hive的加速器希望最終的查詢SQL類似于直接在Hive上查詢。因此Kylin在建立Cube的時候需要從Hive獲取Hive表的元數據。雖然有建立Cube的過程，但是并不想對普通的查詢用戶暴露Cube的存在。

Kylin創建Cube的過程如下圖所示：

Kylin 大數據時代的OLAP利器

根據Cube定義的事實表以及維度表，利用Hive創建一張寬表

抽取事實表上的維度的distinct值，將事實表上的維度以字典樹方式壓縮編碼成目錄，將維度表以字典樹的方式編碼

利用MapReduce從第一步得到的寬表文件作為輸入，創建 N－Dimension cuboid，然后每次根據前一步的結果串行生成 N-1 cuboid, N-2 cuboid … 0-Cuboid

根據生成的Cuboid數據量計算HTable的Region分割策略，創建HTable，將HFile導入進來

Kylin與傳統的OLAP一樣，無法應對數據Update的情況（更新數據會導致Cube的失效，需要重建整個Cube）。面對每天甚至每兩個小時這樣固定周期的增量數據，Kylin使用了一種增量Cubing技術來進行快速響應。

Kylin的Cube可以根據時間段劃分成多個Segment。在Cube第一次Build完成之后會有一個Segment，在每次增量Build后會產生一個新的Segment。增量Cubing依賴已有的Cube Segments和增量的原始數據。增量Cubing的步驟和新建 Cube的步驟類似，Segment之間以時間段進行區分。

增量Cubing所需要面對的原始數據量更小，因此增量Cubing的速度是非常快的。然而隨著Cube Segments的數目增加，一定程度上會影響到查詢的進行，所以在Segments數目到一定數量后可能需要進行Cube Segments的合并操作，實際上merge cube是合成了一個新的大的Cube Segment來替代，Merge操作是一個異步的在線操作，不會對前端的查詢業務產生影響。。