Apach Kylin安装+入门案例(原始自创文档)

Apache Kylin是一款开源的分布式分析型数据仓库，特别针对大数据量进行优化，以提供SQL查询和OLAP分析能力。它基于Hadoop和HBase架构，能够快速处理大量数据，以支持大数据场景下的报表生成和数据分析。 安装Kylin需要在Hadoop环境下进行。通常的安装步骤如下： 1. 下载Kylin的二进制安装包，比如apache-kylin-2.5.1-bin-hbase1x.tar.gz。 2. 解压到指定目录，例如/opt/module。 3. 修改配置文件，比如更改kylin.properties.template为kylin.properties，并设置正确的配置参数。这些参数包括Hadoop、HBase、Hive等相关配置，以及Kylin的运行模式等。 4. 设置环境变量，例如JAVA_HOME和HADOOP_HOME，确保在Kylin运行时能正确调用到这些依赖软件。 接着，需要配置Kylin服务启动的相关参数。例如，启动模式可以选择“all”，表示同时启动Kylin服务器和Kylin Web UI。此外，还需要在Kylin的配置文件中指定服务的集群地址和端口，如kylin.server.cluster-servers=node01:7070。 在安装和配置完成后，启动Kylin服务通常使用命令行工具。可以通过检查/opt/module/apache-kylin-2.5.1/bin目录下的启动脚本进行操作。启动Kylin服务之后，用户可以在Web界面中通过指定的端口号访问Kylin的Web UI，进行后续的管理操作。 构建Kylin Cube需要结合Hive使用。Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库工具，它提供了SQL查询的能力。通过Hive，可以将数据导入HBase，Kylin随后可以对HBase上的数据进行分析。使用Kylin构建Cube的流程大致如下： 1. 将数据导入Hive表中。 2. 使用Kylin的Web UI创建新的Cube或者通过命令行工具。 3. 指定Hive表以及需要分析的列。 4. 设置Cube的聚合维度和度量。 5. 触发构建Cube的操作，Kylin会执行MapReduce作业对数据进行预计算和构建。 6. Cube构建完成后，用户可以进行快速的数据查询和分析。 在构建Cube的过程中，用户可能需要配置一些高级特性，比如Cube的刷新策略、任务调度、数据模型优化等，这些都可以通过Kylin的Web界面或者配置文件进行设置。 虚拟机配置和脚本方面，Kylin安装和运行可能需要在虚拟机环境中进行，需要配置足够的内存和CPU资源以支持其运行。而小脚本源代码可能涉及到自动化安装、配置和启动服务的脚本，这包括了对系统环境变量的设置，以及对Kylin和相关服务的启动和停止脚本编写。 需要注意的是，Kylin和Hive的集成需要保证两者的版本兼容，并确保Hive表中的数据可以被Kylin所使用。此外，Kylin的安装和配置需要对Hadoop生态有所了解，包括HBase、HDFS和Hive等组件的交互和使用。 文档中提到如果有问题，可以及时私信，这说明文档的提供者愿意提供额外的帮助和解答。这要求使用者在遇到问题时能够主动联系提供者，以便获得更具体的解决方案或建议。