1. OLAP 在中通的演进

1）Impala

在2017年以前，是以 Impala 为主进行数据分析与报表计算。相较于 Hive，Impala 有以下几个显著优点：

查询速度快：对比Hive有着显著的性能提升。
兼容Hive数仓：可以分析Hive中的数据。

但随着数据量的不断增长和业务需求的不断复杂，Impala 也暴露出来了一些问题：

内存要求高且不够稳定：偶尔会出现进程挂掉的情况。
C++技术栈：带来了额外的运维成本，难以进行二次开发。

2）Presto

在这样一个背景下，中通在 2017 年引入了 Presto，并在今年上半年引入 Alluxio 对 Presto 常用 Hive 表进行加速，进一步提高 Presto 的查询速度。Presto 具有以下几个优点：

服务很稳定：很少会出现 server 挂掉的情况。
性能非常好：可满足交互式查询甚至是跑一些 ETL 任务。
丰富的数据源支持：基于插件机制可以很方便的分析 Hive、Kudu、kafka 和 Tidb 等其他组件中的数据，甚至可以进行不同数据源的关联分析，例如在一个 SQL 中关联 Hive 与 Kafka 中的数据。

Presto 虽然优点很多，却也存在几点不足：

集群要求较高：想要更快的查询速度就需要更多的机器，更好的网络带宽，更大的内存以及更强的CPU去支撑。
重复计算：相同的查询也要重复的拉数据进行分布式计算。这个重复计算有时会给我们带来痛苦，比如说集群繁忙，有时namenode负载高、网络出现抖动等都会给查询速度带来影响。为此，我们引入了alluxio，对Presto常用的hive表进行加速，如此一来可以大幅提升scan hive table的速度。
需要权衡和妥协：你需要在查询速度和查询复杂度上面妥协。这一点先卖个关子，将在后面的“中通为什么选择Apache Kylin”中重点说明。

3）Apache Kylin

为了解决这个问题，我们在 2018 年调研并引入了 Apache Kylin。Kylin 可以很好的解决海量数据的多维分析问题，并且具有亚秒级的查询响应速度。不但如此，Kylin 还具有以下几个无可比拟的优点：

具有标准化的 SQL 支持：提供了 JDBC/ODBC/Rest API 接口，便于做系统集成。
亚秒级的查询速度：这一点是难能可贵的，在大数据领域，将查询速度提高到亚秒级，凤毛麟角。这不单单是查询速度的提升，更是用户体验的巨大提升。
事实表大小不影响查询速度：随着数据量的不断增长，其他的 OLAP 引擎都会有不同程度的查询速度下降。反观 Kylin，数据的增长只会影响 cube 的构建速度，对查询速度影响很小。
集群要求低且服务稳定，中小企业也养得起 Kylin。在过去2年多的时间里，Kylin 集群一直很稳定，没有出现过进程异常退出的情况。

如此可见，Kylin 的优点很多很突出，但不可否认的是它也存在着不足：

cube 优化门槛较高：需要专门的学习与实践。
只适用于模式固定的多维分析：也就是说模型不能总变。

2.为什么选择 Apache Kylin

中通为什么会选择使用 Kylin 呢？只因为它能更好的解决刚刚提到的 Presto 面临的权衡问题吗？不尽然。

先来回顾一下官网的定义：Apache Kylin™是一个开源的、分布式的分析型数据仓库，提供 Hadoop/Spark 之上的 SQL 查询接口及多维分析（OLAP）能力以支持超大规模数据，并且能在亚秒内查询巨大的表。

从这段话中可以提炼出几个关键字，开源：意味着免费，可自由研究与修改源码。亚秒：查询性能出众。

Kylin的特点众多，以下4项是比较突出的：

预计算：以空间换时间的方式事先根据模型计算出各种可能，让查询引擎做很更少的计算。
高性能：Kylin 在中通97%以上的查询都能在1s内返回结果。
分布式：部署多台可成倍提升查询吞吐率。
易集成：提供 JDBC/Rest API，易于做系统集成。

2.2 基于 Presto 的经典实现

刚刚在分析 Presto 优缺点时有提到需要在查询性能和查询复杂度上面做一个权衡。如果要在 3s 内返回查询结果，查询条件就不能过于复杂，数据量也不能过大。如果想要兼得鱼和熊掌，也不是没有办法，那就是通过 ETL 任务预计算的方式先将数据打平，变成大宽表，再将这张大宽表拉到 alluxio 内存中，最后通过 Presto 做很简单的查询。虽然这种做法能解决问题，但不可避免的引入了更多问题：

开发周期长：首先需要ETL的同学先将数据预计算成大宽表，然后利用 alluxio 对这张宽表加速，最后应用组的同学写 sql 写代码，开发成本很高。
灵活性差：可能一个很小的改动都会导致重大的调整。
浪费集群资源：presto会不厌其烦的重复去拉数据，重复去计算，带来了集群压力和网络带宽压力。

2.3 Apache Kylin VS Presto

1）查询耗时对比
在这样一个背景下，我们引入了 Kylin。经测试，Kylin 在查询性能方面相较于 Presto 少则十几倍多则几百倍的性能提升。某些场景下，Presto 因内存限制等原因干脆就跑不出来，查询被主动 kill 掉。反观 Kylin，表现非常好。

2）Kylin 查询耗时占比
基于内部监控系统抓取到的历史查询数据，进行了简单的统计，其中97%以上的查询都能在1s以内返回结果，1s~3s 的查询有1.35%，而3s以上的查询则只有0.95%。

3）集群规模对比
以上的测试是在这样一个集群规模下测得的，Presto 50多台，配置是64核，256G。而 Kylin 则是与 HBase 混布，共计5台，其中4台节点用于 query，每个节点分配了16G的内存。

4）小结
Kylin 对比 Presto 带来了上百倍的查询性能提升。
绝大多数的查询在亚秒内返回结果。
集群要求更低，更少的机器带来了更高的查询性能。

3.Apache Kylin 在中通的实践

引入 Kylin 以后，我们是如何使用这个瑞兽的呢？这个瑞兽又是怎样赋能中通快递的呢？带着这个疑问，先来看一个路由件量分析的案例。

3.1 业务描述

所谓路由件量分析是指统计指定路由线路上的件量、重量以及经过的中心数。里面包含的维度很多，比如说快件的发件省份、经过的首中心、第二中心、末端中心等，这些可以看做是快件路由线路上的维度。另外还包括重量段这个维度，重量段是用来描述快件所在的重量区间，比如1~3公斤，3~5公斤等。最后的指标包括件量、总重量以及经过的中心数等。

对于这个报表，我们有以下几个痛点，

维度多：大概有 20 多个维度；
查询慢：现有的技术方案不能很好的满足查询需求
要求高：要求 5s 内出结果
数据量大，日新增 2 亿多条。

我们通过 Presto 去跑，根据筛选条件的不同，查询时间从20s到60s不等，根本无法满足需求。

3.2 Kylin 如何赋能

基于 Kylin 提供的 JDBC，可以与帆软无缝集成，经过多轮的 cube 优化，最终首次查询耗时 2.9s，后续走缓存查询耗时稳定在亚秒级别，很好的满足了业务需求，解决了痛点。

3.3 Apache Kylin 在中通的规模

Kylin 共部署了 5 台节点，其中1台 job 节点， 4台 query 节点；HBase 有40多台；当前 cube 总数63个；总 cube 大小是 33 TB以上；源数据总数有 800 多亿条；每天响应查询数有1万以上；其中 97%以上的查询耗时小于 1s。

3.4 Apache Kylin 与调度系统集成

Kylin 提供了大量好用的 Rest API，通过这些 Rest API，可以很方便的与调度系统集成，进行构建任务实例的管理。

1）整合调度系统的意义
为什么要将 Kylin 计算任务集成到调度系统呢？因为通过调度系统，可以很好的解决任务间的依赖问题，任务失败也可以自动重跑，失败的任务会有电话、钉钉告警，便于第一时间发现问题。

2）已有功能
中通的调度系统目前支持指定 cube 的构建、cube 的回刷以及运行中的任务 kill 等功能，基本满足了构建任务的常规管理需要。

3）调度系统如何集成Kylin
调度系统如何集成 Kylin 进行构建任务的管理呢？Kylin 提供了丰富的 Rest API，可用于和第三方系统做集成。整合过程大体分为两步：

首先调用认证 API 进行用户认证，然后再调用构建 API 进行 cube 的构建。如此一来，就将 Kylin 计算任务纳入到调度系统的管理，非常方便。

3.5 Apache Kylin 监控系统--分钟级监控

接下来是监控部分，监控系统是大数据平台的重要一环。我们针对 Kylin 引擎的特点自研了一套监控告警系统。由于没有找到有关 Kylin 查询相关的 Rest API，所以对源码做了二次开发，将查询请求信息主动吐到 Kafka，再由Kylin监控系统实时消费落库，用于更进一步的分析。

Kylin 监控主要涵盖三个方面，分别是分钟级的查询监控、天级别的监控分析以及异常监控。首先来看分钟级别的监控，这类监控的特点是粒度比较细，包含的主要功能如下：

每分钟的查询量统计：统计每分钟请求 Kylin 的查询数，可用于查看业务系统在不同时段的查询量，快速定位异常流量。
每分钟失败的查询：统计每分钟里失败的查询数，可用于判断 Kylin 是否存在问题或者是应用系统发出来的查询是否有异常。
第三个是异常 SQL 自动 kill：坏查询会给集群带来波动，异常 SQL 自动 kill 可降低这种影响，保障集群稳定。

3.6 Apache Kylin 监控系统--天级别监控

接下来是天级别的监控分析，包括以下三个功能：

每日查询统计：通过这个功能可以清晰的看到每天Kylin 响应的查询总数，命中缓存的查询也能被统计到。
慢 SQL TOPN：很有用的一个功能，它可以对每天的查询按耗时降序排列，有哪些坏查询，对应的cube 是否具有优化的空间，一目了然。用户查询占比：这个功能可用来统计各应用系统每日的查询量占比，辅助分析各系统的使用情况。

3.7 Apache Kylin 监控系统--异常监控

最后一个是异常监控，没有界面，只有告警推送，是Kylin监控中最重要的部分：

cube 膨胀率监控：根据官方的建议，当扫描到某些cube 的膨胀率超过1000%时会发出钉钉告警。
Segment 异常监控：我们曾经有一个线上的 cube，跑着跑着发现数据对不上，经定位发现几天前的一个构建任务没跑成功，导致了 segment 存在空洞，有了这个监控可以很好的避免此类问题的发生。
job失败监控：当构建任务失败时，会主动推送告警信息。
TTL 未设置监控：这个监控是为了防止有些 cube 在创建过程中忘记设置 TTL 时间，避免历史数据无法得到清理。
Kylin 进程监控：7*24小时监控 Kylin 进程，重中之重。

3.8 Apache Kylin 的优化实践

接下来是 Kylin 在中通的优化实践，优化这一块，大体分为两个方面，分别是 HBase 相关参数的优化和 MapReduce 相关参数的优化。

1）HBase 优化
Kylin 默认的 HBase 参数中没有开启表压缩，随着segment数的不断上涨，给存储带来了负担。通过开启 HBase 表压缩，整体节约 70% 左右的磁盘空间，效果还是很可观的。

kylin.storage.hbase.compression-codec=snappy
kylin.metadata.hbase-rpc-timeout=60000
kylin.metadata.hbase-client-scanner-timeout-period=60000
kylin.metadata.hbase-client-retries-number=10

另一个是 HBase 超时和重试次数的参数调整，由于后半夜 ETL 高峰，HBase 集群压力很大，这个时候就会出现构建任务读写 HBase 超时，为此，我们调大了超时时间，并增加了重试次数。

2）MapReduce 优化
另一方面是 MapReduce 相关参数的调整，Kylin 默认的最大reduce 数是500，在某些情况下会成为瓶颈，为此调大了 reduce 最大数的限制，并将用于计算 Reduce 数量的这个参数从500调整为250，这样一来，reduce 数会增多。经过以上几个参数的调整，部分构建任务时间缩短近了1/3。

kylin.engine.mr.mapper-input-rows=500000
kylin.engine.mr.reduce-input-mb=250
kylin.engine.mr.max-reducer-number=50000
kylin.job.max-concurrent-jobs=15

3）数据管理
根据官方的建议，要定期清理元数据、cube 构建临时数据和过期的 HBase 表数据等，并定期备份元数据信息。

3.9 Apache Kylin 的源码与升级

实践的最后一部分，是关于源码和版本升级。研究 Kylin 源码好处很多，可以更深入的了解 Kylin，解决棘手的问题，甚至可以进行二次开发。到目前为止，我们对 Kylin 源码修改还比较少，以满足需求和解决问题为主。主要的改动是查询信息发 送Kafka 和为更新数据字典时间戳添加分布式锁。之所以添加这个分布式锁是因为我们线上遇到过这个问题，右侧上图是异常的堆栈，当同时回刷一个cube 的多个 segment 时会偶发性的报错。

最后是重要的 patch 合并和升级，在今年 7 月份完成了一次从Kylin 2.5.1到3.0.2的升级。

4.未来规划

未来，我们主要的探索方向是以下几个方面：

Kylin智能诊断：作为监控系统的补充，智能诊断同样具有重要的作用。它可以根据预设的规则给出初步的诊断结果，辅助用户排查问题。
查询下压Presto：Kylin已经支持查询下压的功能，未来将探索将Kylin作为统一的查询入口，对于未命中cube的查询下压到presto，形成优势互补。
自助分析系统：最后一个则是自助分析系统，相信Kylin在这个系统中会发挥更大的作用。