Apache Kylin 是一个开源的分布式数据仓库和 OLAP（在线分析处理）引擎，旨在提供亚秒级查询响应时间，即使在处理超大规模数据集时也是如此。Kylin 可以有效地将原始数据预计算为多维数据立方体（Cube），并利用这些预计算结果来提供快速查询。本文将带你从基础知识到操作实践，详细介绍如何使用 Kylin。
目录
- 什么是 Kylin？
- Kylin 的架构
- 安装与配置
- 数据准备
- 创建 Cube
- 查询与分析
- 进阶使用
- 常见问题解答
1. 什么是 Kylin？
Apache Kylin 是一个为大数据而生的分布式分析引擎，它提供：
- 亚秒级查询：通过预计算，Kylin 可以在毫秒级时间内返回查询结果。
- 海量数据处理：支持处理数十亿行以上的数据集。
- 标准 SQL 接口：支持标准 SQL 查询，使得用户可以使用熟悉的 SQL 语法进行数据分析。
Kylin 主要用于大数据环境下的 BI（商业智能）应用，特别适用于需要快速响应的分析型查询场景。
2. Kylin 的架构
Kylin 的架构包括以下几个核心组件：
- 数据源：通常是 Hadoop 集群中的 HDFS，Kylin 从这里读取原始数据。
- 元数据存储：Kylin 使用关系型数据库（如 MySQL）来存储元数据，包括 Cube 定义和构建状态。
- 计算引擎：主要是 Spark 和 MapReduce，用于数据预计算和构建 Cube。
- 查询引擎：用于处理用户的 SQL 查询请求，将查询转换为对 Cube 的访问，并返回结果。
以下是 Kylin 的架构图：
3. 安装与配置
3.1 环境准备
在安装 Kylin 之前，需要确保你的环境满足以下要求：
- Hadoop：Kylin 需要运行在 Hadoop 集群上。
- Hive：Kylin 需要 Hive 提供元
