基于kylin大数据多维分析功能整合

一、            思路

大数据OLAP目前主要有ROLAP和MOLAP。目前我们已采用的ROLAP方式组建数据平台，提供了更大的操作灵活性，同时在海量数据的情况下分析计算缓慢。MOLAP 能降低分析和数据库的耦合性，提高处理效率和改善分工，但降低操作灵活性和增加ETL的复杂性。

我们将采用的建模做立方体（MOLAP）的方式改进平台，目前也面临着ETL复杂性问题。

面对MOLAP,大数据处理业界给出来一个比较合适、新兴的方式去解决这个问题，kylin。由于我们需要的不是一个单独的软件而是一个整体解决方案，所以基于kylin 和开源BI 以及CDH hadoop, 做一个全套搭建跑通测试。它能解决：

l  支持大数据多维查询，可秒级返回。

l  使用多维预计算，降低ETL复杂度。

l  使用基数估计算法，可任意维度用户数计算。

 

二、            选型

结果：

Pentaho6.1(saiku3.8.8) + kylin 1.5.4 + CDH5.8

说明：

Saiku 是多维分析软件，使用modrian 多维引擎。Saiku + kylin 有一线公司整合成功的先例。Saiku3.8.8 使用mondrian4，可支持 schema3 和schema4。

Pentaho 是开源BI套件（类比BIEE），支持saiku plugin , 多维引擎mondrian 也由pentaho公司维护。Pentaho7.0是最新版本，但他还没有添加saiku plugin ，所以选择pentaho6.1。pentaho可支持CDH，需要安装相关CDH版本软件包。

Kylin是大数据分析引擎，支持SQL和多维分析。Kylin1.5.4 可支持CDH5.8。

技术架构入下：

三、            Demo说明

选取了11天数据测试，分析2个维度：日期、节目名，3个度量：点播次数，用户数，观看时长。数据处理流程是：处理源数据-> 多维结果数据->应用结果集。

 

数据	位置	使用
处理源数据	CDH 5.8  hive  default.t_vod_daily	Kylin 入口数据
多维结果数据	Kylin1.5.4 (实际  CDH 5.8 hbase)	SQL查询和pentaho多维入口
应用结果集	Pentaho组件(saiku/Jpviot,report,ctool)	业务数据人员使用

 

其中遇到几点问题：

1.      Mondrian Schema选择，目前modrianSchema4 是主流和最新版本，支持物理、属性、展示三层映射。但是未有对应的生成软件，后发现pentaho 也仅仅mondrian schema3 ,所以只能使用mondrian schema3。

2.      CDH driver 问题， pentaho,saiku 可支持 Hive ,Impala 访问，但实际上要按需联入对应driver 才能实现，且支持功能不足够完善。

3.      模型对接，Mondrian schema 3 的模型必须和kylin 建模一模一样，才能保证上层pentaho正常访问。

4.      建模技能和MDX技能。

 

四、            测试结果

数据分析（saiku）能秒级返回，Distinctuserid 有 0.45%的差距， 因为kylin 使用 基数估计算法 ，任何维度的distinct 都可计算。

 

五、            遗留问题

测试需要完善，可能存在mondiran-kylin不支持情况。