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说到Apache顶级开源项目,大家首先会想到什么???
不熟悉Apache软件基金会的朋友也不用担心,大家可以去Apache官网,下拉到最下边的页面,查看Apache有哪些开源项目。
相信各位朋友在项目清单中肯定会看到不少熟悉的身影,JavaEE,HTTP,FTP,Hadoop,SQL,Maven,Tomcat,Kafka,Hive…这些几乎我们天天都在打交道的朋友,竟然都是Apache顶级项目的一员。
也许你会有些遗憾,这些顶级项目都是由外国友人所贡献的。但认真看了本篇博客标题的朋友都应该清楚,接下来,我要为大家介绍的是正如题目所述,第一个由国人开发的Apache顶级项目——Kylin。
Kylin简介
Kylin的诞生背景
Kylin是中国团队研发的,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
Hive的性能比较慢,支持SQL灵活查询,特别慢
HBase的性能快,原生不支持SQL(phoenix:可以写sql语句来查询hbase!!
)
Kylin是将先将数据进行预处理,将预处理的结果放在HBase中,效率很高!
Kylin的应用场景
Kylin 典型的应用场景如下:
用户数据存在于Hadoop HDFS中,利用Hive将HDFS文件数据以关系数据方式存取,数据量巨大,在500G以上
每天有数G甚至数十G的数据增量导入
有10个以内较为固定的分析维度
Kylin 的核心思想是利用空间换时间,在数据 ETL 导入 OLAP 引擎时提前计算各维度的聚合结果并持久化保存
联机事务处理OLTP、联机分析处理OLAP。
OLTP是传统的关系型数据库的主要应用,主要是基本的、日常的事务处理,例如银行交易。OLAP是数据仓库系统的主要应用,支持复杂的分析操作,侧重决策支持,并且提供直观易懂的查询结果。
OLAP联机分析处理的用户是企业中的专业分析人员及管理决策人员,他们在分析业务经营的数据时,从不同的角度来审视业务的衡量指标是一种很自然的思考模式。例如分析销售数据,可能会综合时间周期、产品类别、分销渠道、地理分布、客户群类等多种因素来考量。
使用Kylin的公司
既然都看到这么多大公司选择了Kylin,让我们接下来看看为什么要使用Kylin?
为什么要使用Kylin
Kylin 是一个 Hadoop 生态圈下的 MOLAP 系统,是 ebay 大数据部门从2014 年开始研发的支持 TB 到 PB 级别数据量的分布式 Olap 分析引擎。其特点包括:
可扩展的超快的 OLAP 引擎
提供 ANSI-SQL 接口
交互式查询能力
MOLAP Cube 的概念
与 BI 工具可无缝整合
Kylin的总体架构
Kylin 依赖于 Hadoop、Hive、Zookeeper 和 Hbase
Kylin安装
依赖环境
从上面的架构中我们就可以看出,Kylin对于环境的依赖比较高
集群规划
注意:
kylin-2.6.3-bin-hbase1x所依赖的hbase为1.1.1版本
要求hbase的hbase.zookeeper.quorum值必须只能是host1,host2,…。不允许出现带端口号的情况,例如:host1:2181,…
安装HBase1.1.1
因为我们之前用的hbase版本是hbase-1.2.0-cdh5.14的版本,所以在安装kylin之前,我们需要下安装hbase 1.1.1版本
<1>下载hbase 1.1.1版本
这里我已经下载好了,需要的朋友可以后台私信我
<2>上传到一台服务器,解压缩
tar -xvzf hbase-1.1.1-bin.tar.gz -C ../servers/
<3>修改hbase-env.sh
添加JAVA_HOME环境变量
export JAVA_HOME=/export/servers/jdk1.8.0_141/
export HBASE_MANAGES_ZK=false
<4>修改hbase-site.xml,添加以下配置
注意:
修改HDFS NameNode节点名称
修改zookeeper服务器名称
修改zookeeper数据目录位置
<configuration>
<property>
<name>hbase.rootdir</name>
<value>hdfs://node1:8020/hbase_1.1.1</value>
</property>
<property>
<name>hbase.cluster.distributed</name>
<value>true</value>
</property>
<!-- 0.98后的新变动,之前版本没有.port,默认端口为60000 -->
<property>
<name>hbase.master.port</name>
<value>16000</value>
</property>
<property>
<name>hbase.zookeeper.property.clientPort</name>
<value>2181</value>
</property>
<property>
<name>hbase.master.info.port</name>
<value>60010</value>
</property>
<property>
<name>hbase.zookeeper.quorum</name>
<value>node1,node2,node3</value>
</property>
<property>
<name>hbase.zookeeper.property.dataDir</name>
<value>/export/servers/zookeeper-3.4.9/zkdatas</value>
</property>
<property>
<name>hbase.thrift.support.proxyuser</name>
<value>true</value>
</property>
<property>
<name>hbase.regionserver.thrift.http</name>
<value>true</value>
</property>
</configuration>
<5>修改regionservers,添加其他的节点
node1
<6>在hbase conf目录中创建core-site.xml和hdfs-site.xml软连接
ln -s /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/core-site.xml $PWD/core-site.xml
ln -s /export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0/etc/hadoop/hdfs-site.xml $PWD/hdfs-site.xml
<7>配置HBase环境变量
# Apache HBase 1.1.1
export HBASE_HOME=/export/servers/hbase-1.1.1
export PATH=$HADOOP/sbin:$HADOOP/bin:$HBASE_HOME/bin:$PATH
刷新环境变量
source /etc/profile
<8>使用 zkCli 删除之前的 hbase 节点
# 进入到 zkCli中
/export/servers/zookeeper-3.4.9/bin/zkCli.sh
# 执行删除
rmr /hbase
启动
启动ZooKeeper
启动HDFS
启动HBase
bin/start-hbase.sh
4. 进入hbase shell
执行上述操作,执行list命令,如果能显示以下内容,表示安装成功。
hbase(main):002:0> list
TABLE
0 row(s) in 0.1380 seconds
=>
ok,安装完了Hbase1.1.1,接着我们开始安装kylin
安装kylin-2.6.3-bin-hbase1x
<1>解压
tar -zxf /export/softwares/apache-kylin-2.6.3-bin-hbase1x.tar.gz -C /export/servers/
<2>增加kylin依赖组件的配置
/export/servers/apache-kylin-2.6.3-bin-hbase1x/conf
ln -s $HADOOP_HOME/etc/hadoop/hdfs-site.xml hdfs-site.xml
ln -s $HADOOP_HOME/etc/hadoop/core-site.xml core-site.xm
lln -s $HBASE_HOME/conf/hbase-site.xml hbase-site.xml
ln -s $HIVE_HOME/conf/hive-site.xml hive-site.xml
ln -s $SPARK_HOME/conf/spark-defaults.conf spark-defaults.conf
<3>配置kylin.sh
/export/servers/apache-kylin-2.6.3-bin-hbase1x/bin
vim kylin.sh
kylin.sh文件添加如下内容:
export HADOOP_HOME=/export/servers/hadoop-2.6.0-cdh5.14.0
export HIVE_HOME=/export/servers/hive-1.1.0-cdh5.14.0
export HBASE_HOME=/export/servers/hbase-1.1.1
export SPARK_HOME=/export/servers/spark-2.2.0-bin-2.6.0-cdh5.14.0
<4>配置conf/kylin.properties
将安装kylin的节点的名称换上,例如node01,总共是3处需要修改。
<5>初始化kylin在hdfs上的数据路径
hadoop fs -mkdir -p /apps/kylin
<6>启动集群
1、启动zookeeper
2、启动HDFS
3、启动YARN集群
4、启动HBase集群
5、启动 metastore
nohup hive --service metastore &
6、启动 hiverserver2
nohup hive --service hiveserver2 &
7、启动Yarn history server
mr-jobhistory-daemon.sh start historyserver
8、启动spark history server【可选】
sbin/start-history-server.sh
9、启动kylin
./kylin.sh start
看到下面的效果图,说明我们的kylin已经启动成功了
10、登录Kylin
到这里,我们可以通过路径http://node01:7070/kylin对我们的kylin的WEB界面进行访问
默认的用户名是ADMIN,密码是KYLIN,注意都是大写。
然后就可以看到类似下面的界面效果图~~
小结
Kylin的简介以及安装部署的过程的内容到这里就结束了。大家需要在对kylin有所了解的基础上,搭建好kylin所需要的环境。
原文链接:
https://blog.csdn.net/weixin_44318830/article/details/106102488
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