Apache Kylin最新的Streaming OLAP实现

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Apache Kylin是第一个来自中国的Apache*开源项目，连续两年获得了InfoWorld最佳开源大数据工具奖，2016年更是与Google TensorFlow一起获得该奖。 Apache Kylin的社区也非常活跃，目前Kylin被用于eBay、Expedia、网易、美团、百度、唯品会、京东、搜狐、OPPO等知名公司，在全球范围有200多家公司正式使用，而且都应用得非常大。

Kylin解决的是什么？

Kylin所带来的，是大数据场景下快速分析的能力。举一个例子，今日头条看新闻的时候，前面会有一些推送，需要用到一些转换，把数据拿下来之后做分析。单个应用的数据量有多大？3万亿条。Kylin里面3万亿条的数据，任何搜索查询的速度只需要1秒。这就是我们的能力。

现状：Hadoop的生产力未得到充分释放。

绝大多数平台公司的平台结构，在以前没有Hadoop的时候都会把数据放到数据仓库中，用数据库进行分析。十年前最大的数据仓库是沃尔玛，大概是3个P，eBay的数据仓库是10P左右，但Hadoop超过200P。当时没有在大数据平台上提供数据仓库的能力。因此在2013年我们评估了七八种商业的和开源的技术方案之后，最后决定自己做。 我们希望把数据仓库的能力在Hadoop之上构建起来，这也就诞生了Kylin。我们在Hadoop之上提供Kylin的数据仓库，最开始做的是一个预先计算的立方体（cube）技术，通过这样的技术扩展到目前支持全部的数据集市、未来可以支持更多的数据仓库的能力。 具体能够提供哪些东西呢？

• 超高性能：不管数据有多大，十亿、百亿、万亿保证性能在秒级返回，满足传统数据分析应用的时效性要求。最近正在给保险公司做压力测试。

• 高并发：往往大数据的系统，甚至是数据仓库的系统，即使性能优化得再好，并发也是一个痛，这是由分布式系统决定的缺陷。你有一千台机器，一条SQL下去的时候很快，但是一千人、一万人，乃至十万人同时上线压上去的时候，你的数据不可能永远均匀地存储，200左右的并发一定会打爆。对于此类高并发的问题，我们通过构建一层数据集市层来解决。

• 标准SQL：用过Hadoop Hive的知道，Hive这个东西挺好，但是你不能给业务人员去用，他们喜欢的是标准的SQL，这也是Kylin非常重要的一个特性。

Apache Kylin的架构

我们会要求把数据放在Hadoop上，用Hive呈现出来。在Kylin里面定义整个元数据，在一个企业里面不是工程师去做，而应该是BI人员或者分析师去做。工程师喜欢底层技术，但是BI及分析人员并不关心底层实现。所以，我们提供了一个非常好的界面，你可以在上面构建，当你把所有的工作做完之后，Kylin会生成MapReduce 或者Spark任务，你不需要写一行代码。Kylin会跟集群交互做计算，过程中你也不需要登录去看，我们都通过界面去给到你，这带来的好处是效率。大数据人才找不到，原因不是被BAT抢了就是被华为抢了。我们提供的工具是降低使用门槛，让分析师自己去做大数据分析，让上层分析师、业务用户通过自己喜欢的BI工具或者自己写个程序，进行访问。在访问的过程中，它不会去运行任何Hive，也不会运行Map Reduce。

V1.5核心组件解耦：

我们是预计算的一个系统，带来的好处是数据可以跑批，我们解决的是第一个问题。第二个问题，批量的计算量太大了，越来越多的需求是要做实时、做近实时、做流式。在数据生产的点出来的时候，把那个时间点缩到最短，这是我们当时工作的目的。 我们第一件事情是把输入、输出和计算引擎全部解耦掉，我们花很大的力气做了一个架构的重构，在新的组件中叫可插拔的架构。今天Kylin无论是输入、输出都可以被插拔，可以换，非常方便。

eBay网站SEO的流量，整个搜索引擎过来的流量，被eBay的tracking 系统抓下来，以前是一两天分析师才能看到报表，我们把它降到5分钟左右，这是我离开eBay之前做得最大的项目。怎么做的呢？Kafka两个集群过来，我们自己写了一整套的程序去跑。当然，这里带来的问题是要写很多的手工配置，如下图是1.5版本。

在2016年11月的时候改了很多东西。最开始是怎么处理的？可以看到，数据流进来的时候，这是一段一段的，我们会切一段，把一段数据拿过来做聚合。给我一个时间窗，把数据拿出来做一个聚合，扔给Cube。如下图所示。

带来另外一个问题，因为这是可以被配置的，从毫秒级原始的流，我们去聚合的时候，5分钟、10分钟、1小时，如果里面小的太多的话，到最后碎片是很大的，一天下来24小时，那得多大的碎片？如果放三天就了不得。我们做自动合并，前面3分钟，前面的数据过来了不管你，我们会自动地三分钟合并一下，再到下面的三分钟合并四分分钟，合并一小时等等。通过这种方式减少碎片，这种情况下碎片不会超过上限。如下图所示。

收获和缺陷：

收获很明显，我们解决了从无到有的问题。但在当时，也存在着一些缺陷。

• 构建不能自动伸缩。当时我们是两个数据中心，两个集群，eBay的流量非常厉害，再加一个东西的时候，很多需要改配置或者重启，这个很难办。

• 近似二分查找会丢失数据，基本上是二分查找，硬切的。

• 构建任务难以监控。这种维护成本是非常高的。

• 错误恢复困难。

• 整体运维成本高。

插拔架构下的完美实现：

基于之前已经把它变成了可插拔架构了，我们再次更改了一下，加了一些应用，希望利用成熟的Kylin的后台体系。换一个角度看，如果把Kafka变成像Hive一样一个table的话，这件事情就解掉了。这里带来一个非常有意思的假设，在OLAP里面实时性的延迟其实要求没有那么高，这是非常重要的。

如果你想把Kylin这个实时的东西拿去做实时监控和监控告警并不一定合适，因为那个是毫秒级别的，它是机器处理的。Kylin是给人用的，人去看一个报表或者查一个东西的时候，对于延迟的容忍性比较高。Kafka，其实可以等一等，带来几个好处：

• 数据处理的时候，OLAP不会太大，Hold个几分钟，把数据一大批地往后扔，对于CPU、内存影响非常小。

• 这样的方式，整个架构变得非常简单，维护容易。

Cube Segment 按offset切分：

对于Hive数据源，分区时间做segment的offset，保证了向前的兼容。对于Kafka数据源，各个Partition的offset之合，作为segment的offset。牺牲了存储，带来上层应用的一致性。

带来的好处：完全可伸缩

• 大部分代码重用既有构建引擎，易于维护。

• 几千条到几亿条数据，一次均可轻松构建。

• 可随时暂停/恢复，可任意更改构建频率。中国会有双11，业务流进来的数据是不一致的，它有高峰，也有低谷，通过这种方式就可以有很好的方式去更改。

其他的改进：

• 自动寻找开始和结束的offset

• 支持嵌套式JSON消息

• 支持自定义时间格式

• 允许多segment并行构建／合并

• 通过Rest API触发

Kylin Streaming 先决条件

• Kafka版本不能太低，0.10或以上。

• Kafka消息为JSON格式，必须有一个timestamp字段。

• 模型仅支持一张表。

Kafka Streming进来之后，通过插拔把数据收回来，Kafka做了一个缓冲，如图9所示。好处是所有的东西和现有的架构是一模一样的。在eBay做的Kafka设计的是7天的数据，后来跑了大概30天的数据，基本上也没有问题。

使用Kylin分析Twitter消息

Demo环境：AWS 5台VM的Hadoop集群，Kafka 3个Broker。

Twitter消息，这是原始数据，如下图所示。原始数据没有办法直接去分析，因为把它给分析师的时候，分析师会跳起来的，分析师只懂SQL。

Twitter的Tag消息，如下图所示。总统大选上有很多Tag，Tag上有很多数字。

将JSON消息映射成表结构

通过图形化界面把它抽象成一张表，如图12所示。前面是JSON的东西，我们通过图像界面把它抽象成一张表，在这里模拟了一个Table。重要的一点是需要去指定Column Type，也就是说，Kafka过来的那个东西是不带类型的，你在转换的过程中先指定它，后面会用到这个转换，否则一些数字、日期会出问题。

另外一个很重要的东西是解析器，这个解析其是通用的，你可以拿到这个东西去做解析。表结构影射完成。这就是分析师看到的结果，你看到的就是一个Table。构建Cube完之后，数据从Kafka中读出来，基于HDFS上的消息进行，与Hive雷同。

Dashboard，如下图所示。

你可以看到这条线，带来的好处是可以把一个批处理的整个框架变成了一个Streming的框架，现在跑在线上大概是5分钟一次，图中的间隔是5分钟，但我们之前做了压力测试，调到了2、3分钟。

左右两张图中都是通过标准的SQL访问的后台，分析师发现用它之后有能力用SQL分析。这个架构还不够不完美，数据还是有两条线，一个数据模型我们可以同时支持批处理和实时处理，但是问题是这两条线是两条路径，未来我们有一个想法数据直接去Memory中去，后台可以直接去读。我们希望降到秒级，对相应的要求比较高，今天还是有很大的挑战。

未来工作

• 优化Map Reduce引擎，提升构建速度。

• 尝试持续构建引擎，Spark Streaming/Flink等。明年我们会考虑这方面的应用，希望通过 这些方式更快地处理流的这方面问题。

• 补充实时节点。

声明："Apache and Apache Kylin are either registered trademarks or trademarks of The Apache Software Foundation in the US and/or other countries. No endorsement by The Apache Software Foundation is implied by the use of these marks."

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