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。（OLAP（on line analytical processing）联机分析处理 是一种软件技术，应用于数据仓库分析处理。它使分析人员能够迅速、一致、交互地从各个方面观察信息，以达到深入理解数据的目的。从各方面观察信息，也就是从不同的维度分析数据，因此OLAP也成为多维分析。提供决策支持，多应用于数仓。
一、Kylin的原理
Kylin的核心思想是预计算。
理论基础是：以空间换时间。即多维分析可能用到的度量进行预计算，将计算好的结果保存成Cube并存储到HBase中，供查询时直接访问。
Kylin的特点：
二、Kylin的架构
目前kylin数据源是左侧内容默认的是 Hive，构建技术主要为MapReduce。构建后的Cube保存在右侧存储引擎中，目前Kylin默认的存储引擎是HBase。
Kylin构建在Hadoop等分布式计算平台之上。主要是对hive中的数据进行预计算，充分利用hadoop的mapreduce框架的并行处理能力实现，用户只需提前定义好查询维度，Kylin将会帮助我们进行计算，并将结果存储到HBase中，为海量数据的查询和分析提供亚秒级返回，是空间换时间的解决方案。需要大量的存储空间（原数据量的10+倍）。
三、Cube的构建
1. 逐层构建算法
我们知道，一个N维的Cube，是由1个N维子立方体、N个(N-1)维子立方体、N*(N-1)/2个(N-2)维子立方体、......、N个1维子立方体和1个0维子立方体构成，总共有2^N个子立方体组成，在逐层算法中，按维度数逐层减少来计算，每个层级的计算（除了第一层，它是从原始数据聚合而来），是基于它上一层级的结果来计算的。比如，[Group by A, B]的结果，可以基于[Group by A, B, C]的结果，通过去掉C后聚合得来的；这样可以减少重复计算；当 0维度Cuboid计算出来的时候，整个Cube的计算也就完成了。
每一轮的计算都是一个MapReduce任务，且串行执行；一个N维的Cube，至少需要N次MapReduce Job。
算法优点：
算法缺点：
总体而言，该算法的效率较低，尤其是当Cube维度数较大的时候。
2.快速构建算法（inmem）
也被称作“逐段”(By Segment) 或“逐块”(By Split) 算法，从1.5.x开始引入该算法，该算法的主要思想是，每个Mapper将其所分配到的数据块，计算成一个完整的小Cube 段（包含所有Cuboid）。每个Mapper将计算完的Cube段输出给Reducer做合并，生成大Cube，也就是最终结果。如图所示解释了此流程。
与旧算法相比，快速算法主要有两点不同：
四、Cube构建优化
在没有采取任何优化措施的情况下，Kylin会对每一种维度的组合进行预计算，每种维度的组合的预计算结果被称为Cuboid。假设有4个维度，我们最终会有2^4 =16个Cuboid需要计算。
但在现实情况中，用户的维度数量一般远远大于4个。假设用户有10 个维度，那么没有经过任何优化的Cube就会存在2^10 =1024个Cuboid；而如果用户有20个维度，那么Cube中总共会存在2^20 =1048576个Cuboid。虽然每个Cuboid的大小存在很大的差异，但是单单想到Cuboid的数量就足以让人想象到这样的Cube对构建引擎、存储引擎来说压力有多么巨大。因此，在构建维度数量较多的Cube时，尤其要注意Cube的剪枝优化（即减少Cuboid的生成）。
1.使用衍生维度（derived dimension）
衍生维度用于在有效维度内将维度表上的非主键维度排除掉，并使用维度表的主键（其实是事实表上相应的外键）来替代它们。Kylin会在底层记录维度表主键与维度表其他维度之间的映射关系，以便在查询时能够动态地将维度表的主键“翻译”成这些非主键维度，并进行实时聚合。
虽然衍生维度具有非常大的吸引力，但这也并不是说所有维度表上的维度都得变成衍生维度，如果从维度表主键到某个维度表维度所需要的聚合工作量非常大，则不建议使用衍生维度。
2. 使用聚合组（Aggregation group）
聚合组（Aggregation Group）是一种强大的剪枝工具。聚合组假设一个Cube的所有维度均可以根据业务需求划分成若干组（当然也可以是一个组），由于同一个组内的维度更可能同时被同一个查询用到，因此会表现出更加紧密的内在关联。每个分组的维度集合均是Cube所有维度的一个子集，不同的分组各自拥有一套维度集合，它们可能与其他分组有相同的维度，也可能没有相同的维度。每个分组各自独立地根据自身的规则贡献出一批需要被物化的Cuboid，所有分组贡献的Cuboid的并集就成为了当前Cube中所有需要物化的Cuboid的集合。不同的分组有可能会贡献出相同的Cuboid，构建引擎会察觉到这点，并且保证每一个Cuboid无论在多少个分组中出现，它都只会被物化一次。
对于每个分组内部的维度，用户可以使用如下三种可选的方式定义，它们之间的关系，具体如下:
聚合组的设计非常灵活，甚至可以用来描述一些极端的设计。假设我们的业务需求非常单一，只需要某些特定的Cuboid，那么可以创建多个聚合组，每个聚合组代表一个Cuboid。具体的方法是在聚合组中先包含某个Cuboid所需的所有维度，然后把这些维度都设置为强制维度。这样当前的聚合组就只能产生我们想要的那一个Cuboid了。
再比如，有的时候我们的Cube中有一些基数非常大的维度，如果不做特殊处理，它就会和其他的维度进行各种组合，从而产生一大堆包含它的Cuboid。包含高基数维度的Cuboid在行数和体积上往往非常庞大，这会导致整个Cube的膨胀率变大。如果根据业务需求知道这个高基数的维度只会与若干个维度（而不是所有维度）同时被查询到，那么就可以通过聚合组对这个高基数维度做一定的“隔离”。我们把这个高基数的维度放入一个单独的聚合组，再把所有可能会与这个高基数维度一起被查询到的其他维度也放进来。这样，这个高基数的维度就被“隔离”在一个聚合组中了，所有不会与它一起被查询到的维度都没有和它一起出现在任何一个分组中，因此也就不会有多余的Cuboid产生。这点也大大减少了包含该高基数维度的Cuboid的数量，可以有效地控制Cube的膨胀率。
3. Row Key优化
Kylin会把所有的维度按照顺序组合成一个完整的Rowkey，并且按照这个Rowkey升序排列Cuboid中所有的行。设计良好的Rowkey将更有效地完成数据的查询过滤和定位，减少IO次数，提高查询速度，维度在rowkey中的次序，对查询性能有显著的影响。
Row key的设计原则如下：
4. 并发粒度优化
当Segment中某一个Cuboid的大小超出一定的阈值时，系统会将该Cuboid的数据分片到多个分区中，以实现Cuboid数据读取的并行化，从而优化Cube的查询速度。具体的实现方式如下：构建引擎根据Segment估计的大小，以及参数“kylin.hbase.region.cut”的设置决定Segment在存储引擎中总共需要几个分区来存储，如果存储引擎是HBase，那么分区的数量就对应于HBase中的Region数量。kylin.hbase.region.cut的默认值是5.0，单位是GB，也就是说对于一个大小估计是50GB的Segment，构建引擎会给它分配10个分区。用户还可以通过设置kylin.hbase.region.count.min（默认为1）和kylin.hbase.region.count.max（默认为500）两个配置来决定每个Segment最少或最多被划分成多少个分区。
由于每个Cube的并发粒度控制不尽相同，因此建议在Cube Designer 的Configuration Overwrites（上图所示）中为每个Cube量身定制控制并发粒度的参数。假设将把当前Cube的kylin.hbase.region.count.min设置为2，kylin.hbase.region.count.max设置为100。这样无论Segment的大小如何变化，它的分区数量最小都不会低于2，最大都不会超过100。相应地，这个Segment背后的存储引擎（HBase）为了存储这个Segment，也不会使用小于两个或超过100个的分区。我们还调整了默认的kylin.hbase.region.cut，这样50GB的Segment基本上会被分配到50个分区，相比默认设置，我们的Cuboid可能最多会获得5倍的并发量。
