读写分离的Kylin多维分析平台的搭建.docx

《构建读写分离的Kylin多维分析平台详解》 Kylin是一款开源的、高性能的、分布式的在线分析处理（OLAP）系统，专为大数据分析设计，它提供了Hadoop之上的一流SQL查询能力以及亚秒级的查询响应速度。在大数据环境中，为了提升系统的稳定性和性能，通常会采用读写分离的架构。本篇将详细介绍如何基于CDH搭建一个读写分离的Kylin多维分析平台。 我们来了解搭建平台的基础环境。这里采用的是CDH作为基础大数据平台，版本为5.7.1。Kylin集群由多个节点组成，包括Kylin Job Server、Kylin Query Server、HBase RegionServer、DataNode和ResourceManager等角色，每个角色都有明确的主机分配，例如kylin00013作为Job Server等。为了确保网络通信的正常，我们需要在所有主机的/etc/hosts文件中添加所有节点的IP与主机名映射。 接下来是基础组件的安装。JDK、Kerberos、LDAP和NTP等组件是Kylin运行的必备条件。Kerberos用于身份验证和授权，LDAP则负责用户目录服务，NTP保证时间同步。我们可以使用自动化工具如Ansible进行批量部署，例如通过修改Ansible的playbooks配置文件，定义安装主机列表，然后执行命令安装Kerberos。 Kerberos的安装完成后，需要将综合大数据生产集群的LDAP和Kerberos配置复制到新搭建的Kylin集群中，以实现身份验证的统一。在新集群中，可以通过`kinit`命令进行Kerberos的验证，确认LDAP和Kerberos配置正确无误。 接着是Cloudera Manager和CDH组件的安装。Cloudera Manager提供了一种图形化的管理界面，便于监控和管理CDH集群。在Kylin集群的每一台主机上安装Cloudera Agent，然后通过Cloudera Manager部署CDH组件，如HBase、YARN等，这些组件是Kylin运行的基础。 Kylin集群的部署是整个流程的核心部分。这包括Kylin服务器的安装、配置，以及与HBase、HDFS的集成。Kylin Job Server负责构建Cube，Kylin Query Server处理查询请求，而HBase则作为数据存储。在配置过程中，需特别注意读写分离的设置，使得查询负载主要集中在Query Server，而数据处理则由Job Server完成。 进行Kylin的样例测试是验证平台搭建是否成功的关键步骤。可以创建一个简单的Cube，导入数据，然后执行SQL查询，检查查询性能和结果的准确性。如果一切顺利，样例测试应能成功通过，这标志着读写分离的Kylin多维分析平台搭建完成。 搭建一个读写分离的Kylin多维分析平台涉及到了集群规划、基础组件安装、CDH组件部署、Kylin配置以及功能验证等多个环节。这个过程需要对大数据环境和Kylin有深入的理解，同时依赖于自动化工具提高效率。只有每个步骤都执行到位，才能确保平台的稳定运行，满足大数据分析的需求。