cdh5.14.2中集成安装kylin与使用测试

cdh5.14.2中集成安装kylin与使用测试

标签（空格分隔）： 大数据平台构建

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• 一：kylin 简介
• 二：安装配置kylin
• 三：kylin 运行实例

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一：kylin 简介

Apache Kylin™是一个开源的分布式分析引擎，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，最初由eBay Inc. 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。

kylin 软件下载：

社区版kylin下载地址：https://archive.apache.org/dist/kylin/ ,本次测试使用apache-kylin-2.３.1.tar.gz

二：在cdh5.14.2 上面配置安装kylin

2.1: kylin 安装的环境配置

login: node-01.flyfish

tar -zxvf apache-kylin-2.3.1-cdh57-bin.tar.gz -C /usr/local/

cd /usr/local/

mv apache-kylin-2.3.1-bin/ kylin

vim /etc/profile
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### kylin #### 
export KYLIN_HOME=/usr/local/kylin
PATH=$PATH:$HOME/bin:$KYLIN_HOME/bin
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source /etc/profile

2.2:kylin的启动验证

cd /usr/local/kylin/
./check-env.sh

su - hdfs 

hdfs dfs -chmod -R 777 /

重新检测处理
cd /usr/local/kylin/
./check-env.sh

启动kylin
./kylin.sh start

默认用户名：ADMIN 
密码：KYLIN

三：kylin 运行实例使用测试

cd /usr/local/kylin/bin

./sample.sh

从启kylin

cd /usr/local/kylin/bin
./kylin.sh stop 
./kylin.sh start

从新刷新kylin的元数据

impala的加载表：
impala-shell -i "INVALIDATE METADATA" 
单独刷新一张表：
refrash  + 表名

hive 的default库 当中多了几张kylin的表

构建cube

这个地方若是机器配置不够的话，尽可能日期间隔选小一点。

这一步会比较耗时，由于这步会进行预计算，默认是MapReduce做业。

kylin的数据查询

查询构建完成的cube
先运行简单的count，能够看到耗时4.12s，再次执行基本在0.5s级，基本是毫秒级别
就能够查询出来，这是由于kylin 支持缓存的功能

复杂的查询：

select sum(KYLIN_SALES.PRICE) 
as price_sum,KYLIN_CATEGORY_GROUPINGS.META_CATEG_NAME,KYLIN_CATEGORY_GROUPINGS.CATEG_LVL2_NAME 
from KYLIN_SALES inner join KYLIN_CATEGORY_GROUPINGS
on KYLIN_SALES.LEAF_CATEG_ID = KYLIN_CATEGORY_GROUPINGS.LEAF_CATEG_ID and 
KYLIN_SALES.LSTG_SITE_ID = KYLIN_CATEGORY_GROUPINGS.SITE_ID
group by KYLIN_CATEGORY_GROUPINGS.META_CATEG_NAME,KYLIN_CATEGORY_GROUPINGS.CATEG_LVL2_NAME
order by KYLIN_CATEGORY_GROUPINGS.META_CATEG_NAME asc,KYLIN_CATEGORY_GROUPINGS.CATEG_LVL2_NAME desc

四：kylin 运行实例二

4.1 数据文件准备

create_table.sql  department.csv  employee.csv

4.2 在hdfs 上面建立文件上传

在hdfs 上面建立上传目录

hdfs dfs -mkdir /kylin-test

hdfs dfs -put department.csv  employee.csv /kylin-test

4.3 在hive 上面执行sql 脚本加载数据与验证

执行create_table.sql 

create_table 内容以下
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DROP TABLE IF EXISTS employee;

CREATE TABLE employee(
id int,
name string,
deptId int,
age int,
salary float
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE;

DROP TABLE IF EXISTS department;

CREATE TABLE department(
id int,
name string
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY ','
STORED AS TEXTFILE;

LOAD DATA INPATH '/kylin-test/employee.csv' OVERWRITE INTO TABLE employee;
LOAD DATA INPATH '/kylin-test/department.csv' OVERWRITE INTO TABLE department;
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在hive 中执行create_table.sql 

hive -f create_table.sql

hive -e "use default;select * from employee"

hive -e "use default;select * from department"

4.4 在kylin 上面建立project

加载hive数据到kylin当中

建立model，入project的名称和描述：

选择事实表，并点击add Lookup Table查询表

选择维度字段

建立cube

cube建立完成

构建cube

查询测试：
 select count(*) from department;

 select max(salary) from EMPLOYEE；

统计各部门员工薪资总和:

select d.ID,sum(e.SALARY) as salary from EMPLOYEE as e left join DEPARTMENT as d on e.DEPTID=d.id group by d.ID order by salary desc