OLAP引擎这么多，麻袋财富为何选择用Kylin作自助分析？

项目背景

麻袋财富（原麻袋理财）成立于 2014 年 12 月底，是中信产业基金控股的网络借贷信息中介平台，通过 4 年平稳而快速的发展，截至目前，累计交易金额达 750 亿，已成为行业头部平台。庞大的业务量带来了数据量指数级增加，原有的数据分析处理方式已远远不能知足业务的需求：

• 流程耗时长：逻辑比较复杂的数据需求，可能会涉及到开发，产品经理，BI 等多方相关人员，经过反复的沟通，确认才能完成，而涉及人员过多增长了沟通成本，拉长项目周期

• 资源浪费：为了促进平台的销量增加，运营会设计各类产品促销或用户促活的短时间活动， 每次活动后都会进行复盘，没有产品化的活动分析一般会致使分析人员的人力浪费

• 集群压力大：一些须要长期监测的复杂指标，天天都要进行重复的查询，并且天天都有几百个临时 SQL 提交到集群中处理，形成集群计算压力大，影响集群性能

• 查询慢：随着数据量愈来愈大，每每一条聚合 SQL 须要几分钟才能出结果，数据分析师须要的快速响应要求已远远不能知足

针对上述痛点，咱们但愿寻找一个工具可以给用户提供高效、稳定、便利的数据分析性能。

为何选择 Kylin

咱们调研了市面上主流的 OLAP 引擎，对比详情以下所示： 　

结合公司业务需求：

• 以 T+1 离线数据为主

• 能够整合 Tableau 使用，实现自助分析

• 经常使用 30 个左右的维度，100 个左右的指标，任意交叉组合，覆盖 80%+ 的固定和临时需求

• 业务方须要观察用户从进入到离开的整个生命周期的特征，涉及数据量大，但要快速响应

咱们选择了 Kylin 做为 OLAP 分析引擎，缘由以下：

• Kylin 使用预计算，以空间换时间，可以实现用户查询请求秒级响应

• 能够结合现有 BI 工具——Tableau，实现自助分析

• 原本须要耗时一周的需求在几分钟内出结果，开发效率提高了 10 倍以上

本文主要介绍麻袋财富基于 CDH 大数据平台的自助分析项目实施，如何将 Apache Kylin 应用到实际场景中，目前的使用现状以及将来准备在 Kylin 上作的工做。

技术架构

系统部署方面，主要分生产环境和预上线环境，生产环境主要负责查询分析，从生产集群 Hive 上跑计算，把预计算结果存储到 HBase。若是想新增一个 Cube 的话，须要分析人员先在预上线环境上操做，再由专人对 Cube 进行优化后迁移到生产环境。

麻袋财富的自助分析架构以下图所示：

• 数据同步：Sqoop（离线场景）、Kafka（近实时场景）

• 数据源：Hive（离线场景）、Streaming Table（近实时场景）

• 计算引擎：MapReduce/Spark

• 预计算结果存储：HBase

• 自助分析工具：Tableau

• 调度系统：Azkaban

Apache Kylin的解决方案

公司业务很是复杂，数据团队将各类业务需求高度抽象，肯定好维度和度量，只需构建一个 Cube，基于该 Cube，造成通用的平台化数据产品，解放数据分析师，下降重复性工做。

Kylin 的离线构建 （1）数据建模

数据建模对 Kylin 实施来讲是最重要的工做。通常使用关系数据库模型中的星型模型，可是现实中因为业务的多样性，维表的基数很大，因此通常咱们把表处理成宽表而且基于宽表建 OLAP 模型，宽表不只能解决数据模型的数据粒度问题，还能解决多表 join 的性能问题，以及维度变化、或者超高基数维度等问题。

各个业务线不一样的数据特色和业务特色决定了 Kylin 的使用场景及模型设计优化方式：

• 是数据规模和模型特色。从数据规模上来说，宽表的数据量近百亿，天天的增量数据千万级以上。咱们根据业务指标经过 OLAP 建模的高度抽象分析，定义了维度和度量值的关系以及底层数据粒度。

• 维度基数特色。维度基数最理想的状况是相对较小，但实际上有些维度超过了百万级接近千万级，这和业务需求及行业特色有关。除此以外指标上要用部分维度之间的笛卡尔积组合，形成很难简化 OLAP 模型，生成数据相应的开销也比较大。

• 维度粒度特色。从维度的角度来看，地域维度包含省份和城市；时间维度上须要一级划分年月日，增长了维度的复杂度。

• 指标也是维度特色。有一些指标既是维度也是度量，例如：咱们须要分析在投金额为 0 的用户的行为，又须要计算用户的在投金额，因此在投金额即为维度又是度量。

 （2）Kylin Cube 设计

从 Kylin Cube 模型上来讲，因为 Cube 须要知足多种场景的需求，业务上须要多个维度互相灵活组合，与分析人员反复沟通，最终确认 Cube 的维度及度量。

Cube 模型概况：

• 19 个维度：包括省市、操做系统、设备型号、性别、绑卡状态、投资等级等

• 10 个度量：包括数据量、访问次数、登陆用户数、浏览量、投资金额、年化金额等

• 增量构建：某一 Cube 源数据增量为 300 万，Build 完一天数据 Cube 大小为 87.79GB

 （3）Cube 设计的优化

Cube Build 过程当中常见遇到的是性能问题，例如 SQL 查询过慢、Cube 构建时间过长甚至失败、 Cube 膨胀率太高等等。究其缘由，大多数问题都是因为 Cube 设计不当形成的。所以，合理地进行 Cube 优化就显得尤其重要。

优化方案：

• 维度精简：去除查询中不会出现的维度，如数据建立日期

• 强制维度：把每次查询都须要的维度设为强制维度（Mandatory Dimensions）

• 层次维度： 把有层次的维度（省市或年月日）设为层次维度（Hierarchy Dimensions）

• 联合维度：把用户关心的维度组合设成联合维度（Joint Dimensions）

• 调整聚合组：设置多个聚合组，每一个聚合组内设置多组联合维度。不会同时在查询中出现的维度分别包含在不一样聚合组。

• 调整 Rowkeys 排序，对于基数高的维度，若在这个维度上有过滤、查询，则放在前面，经常使用的维度放在前面。

 （4）Cube 优化成果

根据上面的优化方案， 把 assist_date 和 source 设为强制维度，把 province，city 设为层次维度，再根据使用频率和基数高低排序，最终的优化成果以下：

• 查询性能：秒级响应

• 构建时间：缩短 31%

• Cube 大小：减少 42%

查询性能详情：业务明细表：10 亿

SQL 语句：求每一个城市的在投金额

Kylin 实时增量构建

为了减低 OLAP 分析的延时，在 Kylin 中添加 Streaming Table 实现准实时分析的功能，Kylin 以 Streaming Table 为数据源，Streaming Table 消费 Kafka 中的数据。模型中多增长一个 timestamp 类型的字段，用做时间序列。在实践过程当中，模型优化了以下参数：

kylin.Cube.algorithm=inmem

kylin.Cube.algorithm.inmem-concurrent-threads=8

kylin.Cube.max-building-segments=600

Kylin 整合 Tableau

公司采用 Kylin 2.4.0 版本和 Tableau 9.0 版本, 在前者提供预计算结果的前提下, 但愿结合 Tableau 可以给数据分析师提供更方便、快速的数据自助分析。

在本机上安装与 Tableau 版本对应的 Kylin ODBC Drive，Tableau 链接 Kylin 时选择 Kylin 的 ODBC Driver，而后选择 Kylin 的数据源 Fact Table 和 Join Table，并按 Kylin Cube 模型 join 起来，就能够实现拖拉出结果的即席查询，上钻、下钻、旋转等目标。分析人员摆脱了编写冗长 SQL，漫长等待的过程，能够根据本身的需求进行数据分析。其中一个使用场景以下图所示，展现每一个地区的活跃人数：

实施中的经验总结

1) Tableau 拖拉维度出结果慢

解决：查看 kylin.log，发现耗时最长的都是 select * from fact，因此让这条 SQL 尽量快的失败，能够修改 kylin.properties 的参数:

kylin.query.max-scan-bytes 设置为更小的值

kylin.storage.partitin.max-scan-bytes 设置成更小的值

2) Kylin 整合 Tableau 建立的计算字段必定是 Cube 中包含的，若 Cube 中没有包含该计算字段，那么在 Tableau 中计算会显示通讯错误，由于 Cube 的预计算中不含此值。

3)  使用实时增量时报错：

解决：这是因为 Kylin 2.4.0 版本和 Kafka 的 3.0.0 版本不匹配，把 Kylin 降了一个版本 Kylin 2.3.2 便可。

4)  字段类型转换：在 double 类型的数据转换为 String 时，会自动转换为保留一位小数的字符串，例如 112 转换成了 112.0，致使 join 的时候没法 join 成功。

解决：当咱们要转换的数值只有整形没有小数时，咱们能够先把数值类型转换成 bigint    类型，使用 bigint 类型存储的数值不会采用科学计数法表示。

5)  空值产生的数据倾斜：行为表中对游客的 user_id 是置空的，若是取其中的 user_id 和 用户表中的 user_id 关联，会碰到数据倾斜的问题。

解决：把空值的 user_id 变成一个字符串加上随机数，把倾斜的数据分到不一样的 reduce 上，因为 null 值关联不上，处理后并不影响最终结果。

6) Kylin ODBC Driver 安装是根据 Tableau 版本的，不是根据操做系统而定的。例如，windows 版本是 64 位的，Tableau 版本是 32 位，就须要装 32 位的 ODBC。

将来规划

Kylin 给咱们带来了不少便利，节约了查询时间和精力。随着技术的不断进步，还有许多问题须要解决，还须要不断探索和优化，例如 Kylin 对明细数据的查询支持不理想，可是有时须要查询明细数据；删除 Cube，HBase 中的表不会自动删除，影响查询性能，须要手动清理等。