【大数据】从0到1学Kylin：大数据分析的超神之路-优快云博客

Kylin 的核心价值在于其卓越的预计算技术，能够将复杂的数据分析任务提前进行计算和存储。这就好比一家餐厅，在顾客点菜之前，就已经将各种常见菜品组合提前准备好，当顾客下单时，能迅速将菜品上桌，大大缩短等待时间。Kylin 通过构建多维数据立方体（Cube），将原始数据按照不同维度进行预聚合，使得查询时无需实时扫描和计算海量数据，从而实现亚秒级的查询响应。这种预计算和存储多维数据立方体的方式，为用户带来了极其流畅和高效的数据分析体验，极大地提升了数据分析的效率，让企业能够在短时间内从海量数据中挖掘出关键信息，为决策提供有力支持。此外，Kylin 还支持标准 SQL 查询，这对于熟悉 SQL 语言的数据分析师和开发者来说，降低了学习成本，能够轻松上手使用 Kylin 进行数据分析工作。

二、为什么选择 Kylin

在大数据分析工具的浩瀚星空中，Kylin 凭借其独特的优势，成为众多企业和数据从业者的理想之选。与其他大数据分析工具相比，Kylin 在性能、易用性等方面展现出显著的特点。

从性能维度来看，Kylin 的预计算技术堪称一绝。当面对大规模数据集时，传统的数据分析工具往往需要实时扫描和计算海量数据，这就如同在一个巨大的图书馆中逐页查找特定信息，效率低下且耗时漫长。而 Kylin 通过预先构建多维数据立方体（Cube），将常见的查询结果提前计算并存储起来。以电商领域为例，假设需要分析不同地区、不同时间段的商品销售情况，如果使用普通工具，每次查询都要对庞大的销售记录进行全面检索和计算，花费数分钟甚至更长时间都是常见的事。但借助 Kylin，在数据导入时就构建好了包含地区、时间等维度的 Cube，后续查询时，系统能直接从预计算结果中快速提取所需信息，实现亚秒级响应，将查询时间缩短至秒甚至毫秒级，极大地提升了数据分析的效率，能够及时为企业决策提供数据支持。

从易用性方面来说，Kylin 对新手和专业人士都十分友好。它支持标准 SQL 查询，对于那些熟悉 SQL 语言的数据分析师和开发者而言，无需花费大量时间学习新的查询语言，就能够轻松上手使用 Kylin 进行数据分析工作，降低了技术门槛，使得数据分析工作能够更加顺畅地开展。同时，Kylin 还提供了直观的 Web 界面，通过这个界面，用户可以方便地定义数据模型和构建数据立方体，即使是对技术不太熟悉的业务人员，也能在一定程度上参与到数据分析流程中，实现自助式分析，让数据驱动决策的理念深入到企业的各个层面。

此外，Kylin 与 Hadoop 生态系统紧密集成，这也是它的一大优势。在许多企业中，已经搭建了基于 Hadoop 的大数据架构，Kylin 能够无缝对接 Hive、HBase、Spark 等 Hadoop 生态中的常用组件。企业可以将存储在 Hive 中的数据直接导入 Kylin 进行多维分析，或者利用 Spark 对 Kylin 中的数据进行进一步处理和挖掘。这种紧密集成不仅充分利用了企业现有的技术资源和架构，还避免了因技术选型差异带来的高昂集成成本和复杂的技术难题，使得企业在大数据分析的道路上能够更加平稳地前行。

三、搭建 Kylin 学习环境

工欲善其事，必先利其器。在深入学习 Kylin 之前，搭建一个稳定且合适的学习环境是至关重要的。Kylin 作为一款基于 Hadoop 生态系统的分布式分析引擎，其运行依赖于一系列的软件和硬件支持。下面，我们就来详细了解一下搭建 Kylin 学习环境的具体步骤。

（一）硬件要求

运行 Kylin 的服务器最低配置建议为 4 核 CPU、16GB 内存和 100GB 磁盘。如果是用于高负载的生产场景，为了确保系统的流畅运行和高效处理能力，推荐使用 24 核 CPU、64GB 内存或更高配置的服务器。足够的硬件资源能够保证 Kylin 在处理大规模数据和复杂查询时，不会因为资源不足而出现性能瓶颈，就像一辆动力强劲的汽车，在高速公路上能够轻松驰骋，而不会因为发动机功率不足而跑不动。

（二）软件要求

操作系统：Kylin 仅支持 Linux 系统，推荐使用 CentOS 6.5 + 或 Ubuntu 16.04 + 版本。这些操作系统具有良好的稳定性和兼容性，能够为 Kylin 的运行提供坚实的基础，就如同坚固的地基对于高楼大厦的重要性一样。

Java Development Kit（JDK）：需要安装 JDK 1.7 + 版本。Kylin 是基于 Java 开发的，JDK 就像是 Kylin 的 “发动机”，为其提供运行所需的 Java 环境，没有它，Kylin 就无法正常启动和运行。

Hadoop：Kylin 依赖于 Hadoop 集群来处理大量的数据集，因此需要安装 Hadoop 2.7 + 版本。Hadoop 为 Kylin 提供了分布式存储和计算的能力，就像一个庞大的仓库和高效的生产线，能够存储海量的数据，并对其进行并行计算处理。

Hive：安装 Hive 0.13 - 1.2.1 + 版本。Hive 用于存储和管理 Kylin 的数据，它就像是一个数据管家，负责整理和管理数据，使得 Kylin 能够方便地对数据进行读取和分析。

HBase：需要 HBase 1.1 + 版本。HBase 作为一种分布式的 NoSQL 数据库，为 Kylin 提供了快速随机读写的能力，能够快速响应 Kylin 的查询请求，就像一个反应敏捷的助手，随时为 Kylin 提供所需的数据。

Spark：安装 Spark 2.1.1 + 版本。Spark 可以为 Kylin 提供更强大的计算能力和更灵活的数据分析方式，它就像是一个多功能的工具，能够帮助 Kylin 完成更复杂的数据分析任务。

Zookeeper：Zookeeper 用于协调分布式系统中的各个组件，确保它们能够协同工作。虽然在搭建过程中没有明确指定版本，但一般建议使用较新的稳定版本。Zookeeper 就像是一个交通警察，在分布式系统这个繁忙的 “交通枢纽” 中，指挥着各个组件有序运行。

（三）安装步骤

安装 JDK：首先从 Oracle 官方网站下载对应版本的 JDK 安装包。下载完成后，通过命令行进入安装包所在目录，执行安装命令。例如，对于.tar.gz 格式的安装包，可以使用 “tar -zxvf jdk-xxx.tar.gz” 命令进行解压，然后配置环境变量。在 “/etc/profile” 文件中添加如下内容：

export JAVA_HOME=/path/to/jdk

export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH

export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

保存文件后，执行 “source /etc/profile” 使配置生效。可以通过 “java -version” 命令检查 JDK 是否安装成功。

2. 安装 Hadoop：从 Apache Hadoop 官方网站下载所需版本的安装包。解压安装包到指定目录，比如 “/opt/hadoop” 。然后配置 Hadoop 的核心配置文件 “core-site.xml”、HDFS 配置文件 “hdfs-site.xml” 和 MapReduce 配置文件 “mapred-site.xml” 。在 “core-site.xml” 中，设置 Hadoop 的临时目录和 NameNode 的地址等信息；在 “hdfs-site.xml” 中，配置 NameNode 和 DataNode 的存储目录等；在 “mapred-site.xml” 中，指定 MapReduce 框架的运行模式等。配置完成后，格式化 NameNode，执行命令 “hdfs namenode -format” 。最后，启动 Hadoop 集群，使用 “start - all.sh” 命令。

3. 安装 Hive：下载 Hive 安装包并解压。配置 Hive 的环境变量，在 “/etc/profile” 中添加 “HIVE_HOME” 和 “PATH” 。接着，配置 “Hive - site.xml” 文件，设置 Hive 的元数据存储方式（通常使用 MySQL）、Hive 仓库的位置等。如果使用 MySQL 存储元数据，还需要下载并将 MySQL 的 JDBC 驱动包放置到 Hive 的 “lib” 目录下。初始化 Hive 元数据，执行 “schematool -dbType mysql -initSchema” 命令。

4. 安装 HBase：解压 HBase 安装包。配置 HBase 的环境变量，修改 “Hbase - site.xml” 文件，设置 HBase 的根目录、是否为分布式模式、Zookeeper 的地址等信息。将 HBase 与 Zookeeper 进行集成，确保它们能够正常通信。启动 HBase，使用 “start -