由于Kylin的本身架构(广播特性)和业务特点通常不适用于单套Kylin集群的节点过多,通常大家采用拆分Kylin集群但是共用底层的Hbase集群和计算集群的方式进行部署。本文主要根据目前咱们的实践经验对于此种场景集群配置进行分享,希望对大家有所帮助。
Kylin介绍: 关于Kylin的简介网上资料有很多,就不做过多的赘述了,这里给一个中文链接: http://kylin.apache.org/cn/ 搭建步骤:
Apache Kylin™是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay Inc. 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。 下面是单机安装采坑记,直接上配置和问题解决。 找一台干净的机器,把hadoop hive hbase从原有节点分别拷贝一份,主要目的是配置文件,可以不在kylin所在机器启动相关进程。 开源版本搭建,非整合HDP和CDH。 个别问题解决参考其他博客。 官网http://kylin.apache.org/cn/docs/ MapReduce构建Cube的问题也已解决,所以使用MapReduce构建Cube也是正常的。
在大数据领域,数据量持续增长,数据类型和来源也变得越来越复杂。传统的数据仓库和分析工具很难满足大规模数据处理和实时分析的需求。为了解决这些问题,Apache Kylin应运而生。
在运行 Spark cubing 前,建议查看一下这些配置并根据集群的情况进行自定义。下面是建议配置,开启了 Spark 动态资源分配:
本文主要讲解如何部署Kylin集群,采取多个Kylin实例共享HBase存储的模式,如果需要事先了解Kylin基本概念的朋友可以查看《Apache Kylin基本原理及概念》。
构建过程是一个MapReduce任务,比较耗时,构建之前确保MapReduce History Server是启动的,否则会报错
http://mirrors.shu.edu.cn/apache/kylin/apache-kylin-2.3.0/apache-kylin-2.3.0-hbase1x-bin.tar.gz
在上篇文章里,我们比较了 Kylin 和 Druid 这两个重要的 OLAP引擎的特点,也分析了 Kylin on HBase 的不足,得出了使用 Druid 代替 HBase 作为 Kylin 存储的方案,最后介绍了美团开发的 Kylin on Druid 的架构和流程。在这篇文章中,我们接着上篇文章,将介绍如何使用 Kylin on Druid,Kylin on Druid 的性能表现,以及在使用过程中总结的一些经验。
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github: https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 我们在前面的文章简单介绍过Apache Kylin,请参考《如何在CDH中部署及使用Kylin》,文章中包含了如何在CDH上部署Kylin,以及创建cube,然后进行查询的两个demo例子。但对于CDH的生产系统,往往都会部署配置安全多租户,即Kerberos+Sentry,当C
一、实验环境 3台CentOS release 6.4虚拟机,IP地址为 192.168.56.101 master 192.168.56.102 slave1 192.168.56.103 slave2 hadoop 2.7.2 hbase 1.1.4 hive 2.0.0 zookeeper 3.4.8 kylin 1.5.1(一定要apache-kylin-1.5.1-HBase1.1.3-bin.tar.gz包) master作为hadoop的NameNode、SecondaryNameNode、ResourceManager,hbase的HMaster slave1、slave2作为hadoop的DataNode、NodeManager,hbase的HRegionServer 同时master、slave1、slave2作为三台zookeeper服务器
本文首先会简单介绍Kylin的安装配置,然后介绍启用Kerberos的CDH集群中如何部署及使用Kylin。
目前Kylin已经可以与superset进行集成,详细的说明可参考kylin官方文档: [ superset ]。
Apche Kylin 是 Hadoop 大数据平台上的一个开源 OLAP 引擎。它采用多维立方体(Cube)预计算技术,可以将某些场景下的大数据 SQL 查询速度提升到亚秒级别。相对于之前的分钟乃至小时级别的查询速度。
内核模块导出了一个名为/dev/kvm的设备,该设备将虚拟机的的地址空间独立于内核或者任何应用程序的地址空间
温馨提示:要看高清无码套图,请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github:https://github.com/fayson/cdhproject 提示:代码块部分可以左右滑动查看噢
在系统的/etc/apt/sources.list文件中,根据不同版本填入以下内容
在大数据分析领域,Apache Kylin 和 Apache Druid (incubating) 是两个普遍使用的 OLAP 引擎,都具有支持在超大数据上进行快速查询的能力。在一些对大数据分析非常依赖的企业,往往同时运行着 Kylin 和 Druid 两套系统,服务于不同的业务场景。
Apache Kylin是一个开源的大数据分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力(可以把Kylin定义为OLAP on Hadoop)。Apache Kylin于2015年11月正式毕业成为Apache基金会(ASF) 顶级项目,是第一个由中国团队完整贡献到Apache的顶级项目。
背景 : 近来公司要做报表,随简单研究一下Kylin。Kylin可谓是我泱泱中华在Apace史上耀眼的一笔。
在这篇博客中,我们将深入探讨Apache Kylin的工作原理、优势以及如何高效使用它来处理大数据。这篇文章是为了帮助那些对大数据分析、数据立方体、OLAP技术感兴趣的读者,无论是初学者还是行业专家。我们将探讨Kylin的关键特性,如预计算数据立方体、多维分析和海量数据支持,以及如何在实际项目中应用这些特性。
“ 本文介绍在云端kylin数据迁移的实现方案以及在迁移过程中的遇到哪些问题,并给出了问题解决方案.本次迁移中涉及到的hbase cube表1600+,model数量80+,project 10+”
1)将apache-kylin-2.5.1-bin-hbase1x.tar.gz上传到Linux 2)解压apache-kylin-2.5.1-bin-hbase1x.tar.gz到/opt/module
目前,apache kylin提供了多种登录认证的方式,包括预先定义的用户名和密码登录,ldap以及sso单点登录,本文主要介绍前面两种方式,sso的登录认证后面有机会再做介绍。
本篇文章就概念、工作机制、数据备份、优势与不足4个方面详细介绍了Apache Kylin。
可以发现与在页面上进行查询返回的结果是一样的,说明我们使用JDBC连接操作Kylin就成功了。
Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop/Spark之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
可以与Kylin结合使用的可视化工具很多,例如: ODBC:与Tableau、Excel、PowerBI等工具集成 JDBC:与Saiku、BIRT等Java工具集成 RestAPI:与JavaScript、Web网页集成 Kylin开发团队还贡献了Zepplin的插件,也可以使用Zepplin来访问Kylin服务。
1, kylin是什么?为什么需要? Apache Kylin™是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay Inc.
Yarn的内存参数设置之后一定要重启Yarn使之生效,否则Kylin提交的任务是会由于资源限制而无法执行;
日前,Apache Kylin 社区宣布,Apache Kylin v2.5.0 正式发布。
Kylin在部署的以后需要依赖Hadoop,Hive以及HBase等组件,最近公司内部在部署Kylin服务的时候遇到了不少问题。主要是HBase集群是独立部署的,与Kylin部署的HDFS不是同一个,因此踩了许多坑,这里将遇到的一些问题记录下来,希望能帮助到大家。
Apache Kylin 在 2014 年 10 月开源并加入 Apache 软件基金会的孵化器,一年后从孵化器毕业成为 Apache 顶级项目。从第一天起,Kylin 的标语是「Extreme OLAP Engine for Big Data」。五年来,Kylin 已经成为了大数据版图中一个不可或缺的角色,帮助了全球上千家企业进行高效的大数据分析。
Apache Kylin 在中通是如何落地的,又是怎样赋能中通快递实现 OLAP 分析能力起飞的?本文从多方面对比了 Presto 和 Kylin 的优缺点,并从业务场景、调度整合、监控系统、运维调优、源码和二次开发等多个角度进行了阐述。
Kylin 会在 HDFS 上生成文件,根目录是 “/kylin” (可以在conf/kylin.properties中定制),然后会使用 Kylin 集群的元数据表名作为第二层目录名,默认为 “kylin_metadata”。
原文地址:https://kylin.apache.org/docs16/howto/howto_optimize_build.html
之前一直在CentOS系统进行Hadoop开发,SSH免密登录配置过N次,今天在Ubuntu平台下设置免密登录遇到了坑:
前面的文章介绍了Apache Kylin的安装及数据仓库里面的星型和雪花模型的概念,这篇文章我们来看下,如何构建一个kylin的cube进行查询。这里不得不吐槽一下Kylin的资料,少之又少出现问题网上基本找不到解决方案,所以想要学习kylin,建议大家买一本书系统的学习一下,这里推荐一本入门的书《基于Apache kylin构建大数据分析平台》,介绍的还可以。 下面来看下如何构建一个cube: 首先,我们要明白kylin的数据源主要来自Hive里面的各种表,如果想要进行测试,那么首先我们要在hive中有自
现今,大数据行业发展得如火如荼,新技术层出不穷,整个生态欣欣向荣。作为大数据领域最重要的技术的 Apache Hadoop 最初致力于简单的分布式存储,然后在此基础之上实现大规模并行计算,到如今在实时分析、多维分析、交互式分析、机器学习甚至人工智能等方面有了长足的发展。
Apache Kylin™是一个开源的分布式分析引擎,提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由eBay Inc. 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。 从官网的介绍来看Kylin是一个OLAP的数据查询引擎,其特点就是快。公司最近准备引入Kylin做数据分析,原来也听说过 但一直没有接触,现在正好可以验证下Kylin是否是传说中那么NB,今天我们先来看看如何安装部署Kylin。 由于Kylin本身只是一个Server,所以安装部署还是比较简
近日 Kylin v2.6.4 版本发布,包含很多问题修复与各种改进。翻阅三年前写的Kylin测试文档,当时版本还是1.5.3。近两年 Kylin 版本迅速迭代,社区不断发展,已经成为 Hadoop 生态中不可或缺的 OLAP 引擎。
mv /usr/local/service/apps/kylin-2.1.0/ /usr/local/service/kylin
Nginx负载均衡 1, Nginx负载均衡简介 跨多个应用程序实例的负载平衡是优化资源利用率,最大化吞吐量,减少延迟以及确保容错配置的常用技术。 可以使用nginx作为非常高效的HTTP负载均衡器,将流量分配给多个应用程序服务器,并通过nginx提高Web应用程序的性能,可伸缩性和可靠性。 2, Nginx负载均衡机制 nginx支持以下负载均衡机制(或方法): 循环 - 对应用程序服务器的请求以循环方式分发, 最少连接 - 下一个请求被分配给活动连接数最少的服务器, ip-hash - 哈希函数用于
kylin 本身提供了如何清理垃圾数据的操作,在这里要注意一点就是元数据的清理要做好备份准备,同时kylin也提供了元数据备份的操作。
该过程主要封装在 OLAPToEnumerableConverter#implement 中,主要流程如下:
1.Kylin 是一款大数据OLAP引擎,由ebay-中国团队研发的,是第一个真正由中国人自己主导、从零开始、自主研发、并成为Apache顶级开源项目
Apache Kylin™是一个开源的、分布式的分析型数据仓库,提供Hadoop/Spark 之上的 SQL 查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据,最初由 eBay 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的表。
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