基于 Apache Kylin 的微博舆情实时分析（内含 Demo）

通过 Real-time OLAP，Kylin v3.0 能够对接 Kafka 数据源，并且实现秒级的数据查询延迟。从 v3.0.0-alpha 发布到现在，世界范围内已有一些社区用户试用该特性并且提出意见，并且开发者在不断修复问题和提升易用性。Kyligence大数据工程师俞霄翔将通过一个 Demo，来演示如何实际使用 Real-time OLAP，并且会在配置过程中讲解重要的技术点, 帮助大家深入了解 Real-time OLAP。

应用场景

首先介绍一下这个演示的业务场景，我们希望为市场部门提供自助化微博舆情数据分析系统。通过分析大家实时关注的焦点，为市场部门提供一个非常快捷准确的热点信息来源，有助于实现快速的实时热点营销。

设计

这个应用的设计主要分为四块内容：数据源、预处理、数据分析、BI 展示。数据源使用微博爬虫获取微博文本内容；预处理是使用百度 NLP 文本分析 API，通过 NLP，我们可以实现中文文本分词、词性识别和命名实体识别；数据分析这部分基于 Kylin v3.0，通过 Streaming Receiver 摄入的实时数据部分，和 HBase Region Server 的历史数据部分的结合来获取完整的数据分析结果；BI 展示通过 Apache Superset 丰富的图表来展示分析结果。

数据转化

我们接下来看数据流向, 首先爬虫抓取的是一条条新浪微博的数据，这里面可能有各式各样词汇，我们会通过百度 NLP 把文本进行切词和标注。通过词性和类别，我们会找到我们感兴趣的内容，比方说明星、企业。然后我们可以把各种各样关键词进行多维分析，得到可视化结果。

整体架构

我介绍一下我比较关注的 Real-time OLAP 特性：

1. 秒级数据延迟，这非常重要，Receiver 一摄入消息，就会放到内存里面，数据立刻就可以被查询到。
2. 为了加速查询性能，Receiver 端的数据使用压缩和列式存储，有利于数据的过滤和扫描。
3. 数据的状态演变，从进入 Receiver 到变为 Immutable，上传到 HDFS，最终进入 HBase，整个状态都是你通过配置参数控制，以后不需要管理，非常自动化。
4. Lambda 模式：Receiver 在实时摄入 Kafka 消息同时，用户可以通过 ETL 程序（例如 Spark Streaming）来清洗数据并且写入 Hive，然后用户根据需求用 Hive 数据刷新你通过 Kafka 数据构建的 Segment，通过这点可以用于修正 Kafka 数据中某些维度和度量不符合业务需求的问题。

在演示过程中, 我会演示以下三点:

1. 如何创建和设计 Streaming Cube ，以及如何启动数据摄入。
2. 如何使用 Superset 连接 Kylin，并且创建热点人物词云图。 
3. 如何对 Streaming Receiver 集群进行水平扩容, 来应对消息摄入速率大量增长的情况。

演示视频请戳：https://cn.kyligence.io/resources/kylin_real_time_olap_weibo_demo-video/