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陈高英:银兴科技大数据工程师,目前主要负责Hadoop大数据平台的集群规划、咨询和实施工作,参与过多家行业知名客户的大数据平台规划设计与实施工作。
1.文档编写目的
我们在前面的文章简单介绍过Apache Kylin,请参考《如何在CDH中部署及使用Kylin》,文章中包含了如何在CDH上部署Kylin,以及创建cube,然后进行查询的两个demo例子。但对于CDH的生产系统,往往都会部署配置安全多租户,即Kerberos+Sentry,当CDH启用了Kerberos后,对于外部系统比如Kylin对接到CDH,我们就需要考虑安全认证的问题。本文主要描述如何在启用Kerberos的CDH集群中如何部署及使用Kylin。
•内容概述 1.下载Kylin 2.部署Kylin 3.Demo1
•测试环境 1.RedHat7.2 2.CM/CDH5.14.2 3.Apache Kylin2.3.1 4.集群启用Kerberos
•前置条件 1.CDH集群正常运行 2.Hive,HBase服务运行正常 3.安装Kylin服务的节点已经部署Hive Gateway、HBase Gateway角色
2.下载Kylin
社区版kylin下载地址:https://archive.apache.org/dist/kylin/ ,本次测试使用apache-kylin-2.3.1
3.部署Kylin
这里测试只部署了一个节点,实际生产可以部署多个节点,kylin是无状态的,前端做负载均衡,kylin的负载均衡配置后续会有文章详细介绍。
1.上传kylin安装包至服务器
2.解压至/usr/local目录,并建软链接
[root@nn ~]# tar -zxvf apache-kylin-2.3.1-cdh57-bin.tar.gz -C /usr/local/
[root@nn ~]
# cd /usr/local/
[root@nn local]
# ln -s apache-kylin-2.3.1-bin/ kylin
3.Kylin环境配置
主要配置kylin的home目录及java环境变量,配置如下:
[root@nn kylin]# vim /etc/profile export JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.7.0_67-cloudera export KYLIN_HOME=/usr/local/kylin export PATH=$JAVA_HOME/bin:$PATH
[root@nn kylin]
# source /etc/profile
然后修改kylin.properites文件,Kylin2.3.1支持spark执行引擎,如果需要使用spark引擎,则需要修改以下的配置,确保spark能够访问到hive
4.在每个节点创建kylin用户
[root@nn shell]# sh batch_cmd.sh node.list "useradd kylin"
查看用户创建结果
[root@nn shell]# sh batch_cmd.sh node.list "id kylin" > check.txt
[root@nn shell]
# cat check.txt
5.创建kylin的kerberos账号,并生成kylin账号的keytab文件
生成kylin账号的keytab文件
并将kylin.keytab文件拷贝至部署Kylin的节点上
6.在部署kylin的节点上设置定时任务,进行kinit操作,kylin使用kylin用户去放问CDH集群的hive和hbase,所以需要kylin的凭证,通过定时执行以下脚本获取kylin用户的凭证
kinit -k -t /root/kylin.keytab kylin@MACRO.COM
添加定时调度,这里设置每天23点59分执行一次
7.授予kylin用户访问hive的权限,如果启用了sentry的情况下,需要做此操作,可以登陆beeline或HUE进行授权。
8.在HBase上授权,允许kylin用户有访问hbase的权限,包括建表的权限
简单测试hbase中kylin用户的权限
9.执行bin/check-env.sh检查kylin运行环境
10.启动kylin服务 确认主机所使用的kerberos凭证为kylin
执行bin/kylin.sh start命令
11.访问kylin的web UI,这里的地址是https://192.168.0.196:7070/kylin,默认账号密码为:ADMIN/KYLIN
4.Demo:Kylin自带Sample
1.Kylin本身自带了一个测试例子,创建流程如下: 执行sample.sh脚本,这个主要是创建kylin的project、model、cube以及相关的hive表等。
查看Hive default库中的表,多了五张表
2.进入kylin Web界面reload metadata
3.查看导入模型
4.构建cube
5.选择数据分区范围
6.点击monitor,查看正在构建cube的作业
这一步会比较耗时,因为这步会进行预计算,默认是MapReduce作业。
7.查询构建完成的cube
先运行简单的count,可以看到耗时2.14s,再次执行基本在豪秒级,因为kylin支持缓存功能
执行多表关联查询
select sum(KYLIN_SALES.PRICE) as price_sum,KYLIN_CATEGORY_GROUPINGS.META_CATEG_NAME,KYLIN_CATEGORY_GROUPINGS.CATEG_LVL2_NAME from KYLIN_SALES inner join KYLIN_CATEGORY_GROUPINGS on KYLIN_SALES.LEAF_CATEG_ID = KYLIN_CATEGORY_GROUPINGS.LEAF_CATEG_ID and KYLIN_SALES.LSTG_SITE_ID = KYLIN_CATEGORY_GROUPINGS.SITE_ID group by KYLIN_CATEGORY_GROUPINGS.META_CATEG_NAME,KYLIN_CATEGORY_GROUPINGS.CATEG_LVL2_NAME order by KYLIN_CATEGORY_GROUPINGS.META_CATEG_NAME asc,KYLIN_CATEGORY_GROUPINGS.CATEG_LVL2
耗时2.22s,查询支持多种展示方式,如:Line chart、bar chart、pie chart,可以点击Visualization查看可视化展示方式,并且可以选择不同的维度和度量字段。
"Apache and Apache Kylin are either registered trademarks or trademarks of The Apache Software Foundation in the US and/or other countries. No endorsement by The Apache Software Foundation is implied by the use of these marks."
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