本文主要是介绍Kylin的基本介绍，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
一、定义与背景
Kylin是一款开源的分布式分析引擎，主要用于处理OLAP（联机分析处理）多维查询。它最初由eBay开发并贡献至开源社区，为Hadoop/Spark之上的数据提供SQL查询接口及多维分析（OLAP）能力，以支持超大规模数据。
二、特点
- 支持SQL接口：Kylin以标准的SQL作为对外服务的接口，方便用户进行数据查询和分析。
- 支持超大规模数据集：Kylin对于大数据的支撑能力领先，能够在亚秒内查询巨大的Hive表。早在2015年，eBay的生产环境中就能支持百亿记录的秒级查询，之后还有千亿记录秒级查询的案例。
- 亚秒级响应：Kylin通过预计算技术，降低了查询时刻的计算量，实现了亚秒级的响应速度。
- 可伸缩性和高吞吐率：单节点Kylin可实现每秒70个查询，同时支持搭建Kylin的集群以应对更高的负载。
- BI工具集成：Kylin可以与多种商业智能（BI）工具和报表工具集成，为用户提供更强大的报表分析功能。它支持ODBC、JDBC、RestAPI等多种集成方式。
三、应用场景
Kylin的应用场景包括但不限于以下几个方面：
- 数据分析与查询：处理大规模的数据集，并提供快速的多维分析查询功能，帮助用户快速获得数据洞察。
- 实时数据分析：支持实时数据流处理，与流式数据处理框架如Kafka等结合，实现实时数据的多维分析和查询。
- BI和报表分析：与各种商业智能工具和报表工具集成，提供更强大的报表分析功能。
- 数据仓库加速：加速Hadoop和Spark生态系统上的数据仓库，提升查询性能和效率。
- 在线分析处理：与常见的在线分析处理（OLAP）工具结合，提供更快速、更高效的OLAP查询功能。
四、架构与组件
Kylin的架构主要包括以下几个组件：
- REST Server：作为面向应用程序开发的入口点，提供查询、获取结果、触发cube构建任务、获取元数据以及获取用户权限等功能。
- 查询引擎（Query Engine）：当cube准备就绪后，查询引擎能够获取并解析用户查询，与系统中的其他组件交互，并向用户返回对应的结果。
- Routing：负责将解析的SQL生成的执行计划转换成cube缓存的查询，实现快速的数据查询。
五、总结
Kylin作为一款开源的分布式分析引擎，以其强大的数据分析能力和高效的性能，为处理超大规模数据提供了强有力的支持。无论是数据分析与查询、实时数据分析，还是与BI工具的集成，Kylin都展现出了其独特的优势。
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