Apache Kylin高级特性：自定义计算与扩展

引言

Apache Kylin 是一个开源的分布式分析引擎，为大数据集上的多维分析（OLAP）提供支持。Kylin 通过预计算数据立方体和存储来实现亚秒级查询响应时间，极大地提升了数据分析效率。在基础功能之外，Kylin 还提供了丰富的高级特性，支持用户进行自定义计算与扩展。本文将详细介绍 Apache Kylin 的高级特性，特别是自定义计算与扩展的实现，并提供相关的源码示例。

Apache Kylin 概述

主要功能

• 多维分析：Kylin 通过预计算数据立方体（cube），支持复杂的多维查询。
• 亚秒级查询：预计算后的数据存储在 HBase 中，查询时无需扫描整个数据集，从而实现亚秒级响应。
• 大数据集成：Kylin 与 Hadoop 生态系统无缝集成，支持 Hive、Spark、Kafka 等数据源。

核心组件

• 查询引擎：负责将 SQL 查询转换为 OLAP 查询。
• 构建引擎：负责数据立方体的构建和更新。
• 存储引擎：主要使用 HBase 存储预计算的数据立方体。
• 管理控制台：提供 Web 界面，方便用户进行数据建模、立方体构建和查询监控。

高级特性概述

Apache Kylin 提供了多种高级特性，使得用户可以根据具体需求进行自定义计算和扩展。主要包括：

1. 用户自定义函数（UDF）
2. 用户自定义度量（UDAF）
3. 用户自定义字典
4. 扩展计算引擎

用户自定义函数（UDF）

用户自定义函数（UDF）允许用户在 Kylin 中定义自己的函数，以扩展 SQL 的功能。Kylin 支持两种类型的 UDF：

• 标量函数（Scalar Function）：输入一个或多个值，返回一个单一值。
• 表值函数（Table Function）：输入一个或多个值，返回一个表。

标量函数示例

以下是一个简单的标量函数示例，该函数计算字符串的长度：

package org.apache.kylin.udf;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDF;

public class StringLengthUDF extends UDF {
    public int evaluate(String input) {
        if (input == null) {
            return 0;
        }
        return input.length();
    }
}

步骤

1. 编译并打包：将上述代码编译并打包为 JAR 文件。
2. 上传 JAR 文件：将 JAR 文件上传到 Kylin 服务器的特定目录。
3. 注册 UDF：在 Kylin 的 Web 控制台中注册该 UDF：

CREATE FUNCTION StringLength AS 'org.apache.kylin.udf.StringLengthUDF';

4. 使用 UDF：在 SQL 查询中使用该 UDF：

SELECT StringLength(column_name) FROM table_name;

表值函数示例

以下是一个简单的表值函数示例，该函数拆分字符串并返回每个单词：

package org.apache.kylin.udf;

import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTF;
import org.apache.hadoop.io.Text;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.Description;
import org.apache.hadoop.hive.ql.metadata.HiveException;
import org.apache.hadoop.hive.ql.udf.generic.GenericUDTFCollector;

@Description(name = "split", value = "_FUNC_(str) - Returns a table with each word in the string")
public class StringSplitUDTF extends GenericUDTF {
    @Override
    public void process(Object[] args) throws HiveException {
        String input = args[0].toString();
        String[] words = input.split(" ");
        for (String word : words) {
            forward(new Object[]{new Text(word)});
        }
    }

    @Override
    public void close() throws HiveException {
        // No-op
    }
}

步骤

1. 编译并打包：将上述代码编译并打包为 JAR 文件。
2. 上传 JAR 文件：将 JAR 文件上传到 Kylin 服务器的特定目录。
3. 注册 UDTF：在 Kylin 的 Web 控制台中注册该 UDTF：

CREATE FUNCTION StringSplit AS 'org.apache.kylin.udf.StringSplitUDTF';

4. 使用 UDTF：在 SQL 查询中使用该 UDTF：

SELECT explode(StringSplit(column_name)) FROM table_name;

用户自定义度量（UDAF）

用户自定义度量（UDAF）允许用户定义自己的聚合函数。UDAF 通常用于实现复杂的聚合逻辑，例如计算自定义的统计值。

示例

以下是一个计算标准差的 UDAF 示例：

package org.apache.kylin.udaf;

import java.util.ArrayList;

import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAF;
import org.apache.hadoop.hive.ql.exec.UDAFEvaluator;

public class StandardDeviationUDAF extends UDAF {

    public static class StdDevEvaluator implements UDAFEvaluator {
        private ArrayList<Double> numbers;

        public StdDevEvaluator() {
            super();
            numbers = new ArrayList<Double>();
            init();
        }

        public void init() {
            numbers.clear();
        }

        public boolean iterate(Double value) {
            if (value != null) {
                numbers.add(value);
            }
            return true;
        }

        public ArrayList<Double> terminatePartial() {
            return numbers;
        }

        public boolean merge(ArrayList<Double> otherNumbers) {
            if (otherNumbers != null) {
                numbers.addAll(otherNumbers);
            }
            return true;
        }

        public Double terminate() {
            if (numbers.size() == 0) {
                return null;
            }

            double sum = 0.0;
            for (double number : numbers) {
                sum += number;
            }
            double mean = sum / numbers.size();

            double sqDiff = 0.0;
            for (double number : numbers) {
                sqDiff += (number - mean) * (number - mean);
            }
            return Math.sqrt(sqDiff / numbers.size());
        }
    }
}

步骤

1. 编译并打包：将上述代码编译并打包为 JAR 文件。
2. 上传 JAR 文件：将 JAR 文件上传到 Kylin 服务器的特定目录。
3. 注册 UDAF：在 Kylin 的 Web 控制台中注册该 UDAF：

CREATE AGGREGATE FUNCTION StdDev AS 'org.apache.kylin.udaf.StandardDeviationUDAF$StdDevEvaluator';

4. 使用 UDAF：在 SQL 查询中使用该 UDAF：

SELECT StdDev(column_name) FROM table_name;

用户自定义字典

在 Apache Kylin 中，字典用于编码维度值以节省存储空间和加速查询。用户可以自定义字典以适应特定需求。

示例

以下是一个自定义字典的示例：

package org.apache.kylin.dict;

import java.io.IOException;
import java.nio.ByteBuffer;

import org.apache.kylin.dict.BytesConverter;

public class CustomDictionary extends BytesConverter<String> {

    @Override
    public String convertFromBytes(ByteBuffer byteBuffer, int length) {
        byte[] bytes = new byte[length];
        byteBuffer.get(bytes);
        return new String(bytes);
    }

    @Override
    public void convertToBytes(String value, ByteBuffer out) {
        out.put(value.getBytes());
    }

    @Override
    public boolean supportFastIndex() {
        return true;
    }

    @Override
    public void write(ByteBuffer out) throws IOException {
        // Custom write logic
    }

    @Override
    public void readFields(ByteBuffer in) throws IOException {
        // Custom read logic
    }
}

步骤

1. 编译并打包：将上述代码编译并打包为 JAR 文件。
2. 上传 JAR 文件：将 JAR 文件上传到 Kylin 服务器的特定目录。
3. 配置 Kylin：在 Kylin 的配置文件中指定使用自定义字典。

kylin.dictionary.impl=org.apache.kylin.dict.CustomDictionary

扩展计算引擎

Apache Kylin 支持通过自定义计算引擎来扩展其计算能力。用户可以将其他计算引擎（如 Spark）与 Kylin 集成，以提升数据处理性能。

示例

以下示例展示了如何使用 Spark 作为 Kylin 的计算引擎：

package org.apache.kylin.engine.spark

import org.apache.spark.sql.SparkSession
import org.apache.kylin.engine.spark.job.NSpark

CubingJob

object SparkCubingJob {
  def main(args: Array[String]): Unit = {
    val spark = SparkSession.builder()
      .appName("Kylin Spark Cubing Job")
      .getOrCreate()

    val cubingJob = new NSparkCubingJob()
    cubingJob.execute(spark, args)
  }
}

步骤

1. 编译并打包：将上述代码编译并打包为 JAR 文件。
2. 上传 JAR 文件：将 JAR 文件上传到 Kylin 服务器的特定目录。
3. 配置 Kylin：在 Kylin 的配置文件中指定使用 Spark 作为计算引擎。

kylin.engine.spark-cubing.enabled=true
kylin.engine.spark-cubing.jar=hdfs://path/to/spark-cubing-job.jar

实现自定义计算和扩展的最佳实践

设计原则

• 高效性：确保自定义计算和扩展不会显著降低系统性能。
• 可维护性：代码应易于理解和维护，尽量避免过度复杂的逻辑。
• 兼容性：自定义计算和扩展应与 Kylin 的其他组件兼容，避免引入冲突。

性能优化

• 预计算：尽量利用 Kylin 的预计算功能，减少实时计算的负担。
• 分布式计算：利用分布式计算框架（如 Spark）提升计算性能。
• 数据压缩：使用合适的数据压缩算法，减少存储空间和网络传输开销。

测试与验证

• 单元测试：编写充分的单元测试，确保自定义计算逻辑的正确性。
• 性能测试：进行性能测试，评估自定义计算和扩展对系统性能的影响。
• 兼容性测试：验证自定义计算和扩展在不同环境中的兼容性，确保其稳定性。

结论

Apache Kylin 提供了丰富的高级特性，使用户可以根据具体需求进行自定义计算和扩展。本文详细介绍了 Kylin 中用户自定义函数、用户自定义度量、用户自定义字典和扩展计算引擎的实现方法，并提供了相关的源码示例。通过合理利用这些高级特性，用户可以充分发挥 Kylin 的强大功能，提升数据分析效率和系统性能。希望本文对读者在使用 Apache Kylin 的过程中有所帮助。