《KyLin学习理解》-01-KyLin麒麟的简介及其思想_麒麟kycp桌面真题

1。诞生背景 
　　HIVE是数据仓库，是把存储在HDFS分布式文件系统的存储文件映射到类似于关系型数据库的东西。 
举个例子： 
假设有一个文件存储在本地/opt/hzjs/lcc_work/pro.txt文件，文件的格式为

1   产品120   23  5   115 358 2069-03-27
2   产品16    63  3   189 9   2045-04-27
3   产品924   22  8   176 25  2067-08-26
4   产品956   86  6   516 24  2073-02-28
5   产品254   41  5   205 802 2038-06-23
6   产品170   97  2   194 573 2096-07-22
7   产品814   21  8   168 841 2096-07-27
8   产品426   80  5   400 935 2076-05-27
9   产品463   51  2   102 735 2026-03-27
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上面的字段分别的意思是

ID 商品名称 价格 购买数量 付款 类别ID 时间
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假设有另外一个文件存储在本地/opt/hzjs/lcc_work/cate.txt文件，文件的格式为

1   类别1
2   类别2
3   类别3
4   类别4
5   类别5
6   类别6
7   类别7
8   类别8
9   类别9
10  类别10
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上面的字段分别的意思是

ID 类别名称
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现在HIVE中建立一个表名字叫user,里面有这些字段。

drop table pro;
create table pro(
id bigint,
name string,
price int,
num int,
pay int,
cid bigint,
date_time string) 
row format delimited fields terminated by '\t' stored as textfile; 

create table cate(
id bigint,
name string) 
row format delimited fields terminated by '\t' stored as textfile; 
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然后在HIVE里生成了两个表，分别是cate,pro。 
HIVE表中存储的是这样的：只是存储元数据，也就是表结构。表的字段名称和字段类型。 
 
现在我们要往HIVE里存储数据。

load data local inpath '/opt/hzjs/lcc_work/pro.txt' overwrite into table pro;  

load data local inpath '/opt/hzjs/lcc_work/cate.txt' overwrite into table cate;
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这个时候数据存储就类似于这样了 

　　所以从这里可以看到。hive实际上操作的是HDFS上的文件，既然是文件，打开文件的操作是很慢的。而且你一定有这样的经历，打开一个很大的文件可能会卡死机器，而大数据操作更是很多的数据。因此我们需要一个能即时查询的系统。而KyLin就应用而生。 
KyLin可以以很以亚秒查询数据。因此很适合查询分析。

2.KyLin是什么？ 
　　Kylin是一个大数据平台的类似的BI大数据分析的一个东西。主要是提供亚秒级查询的一个大数据平台。 
　　Apache Kylin™是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop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。

3.KyLin的核心思想是什么？ 
　　KyLin的核心思想是以空间换时间。核心技术是预计算。 
　　那么我们先讲讲什么是预计算，预计算顾名思义就是预先计算。 
　　比方说我们一个系统分析所有的用户操作后，一共有这么多查询语句

《1》select count(*) from pro; 
《2》select name,count(name),sum(num) as shuliang ,sum(pay) from pro as newpropro group by name order by shuliang desc;
《3》select cid,cate.name,sum(num) as amount from pro inner join cate on pro.cid=cate.id group by pro.cid,cate.name order by amount desc;
《4》select cid, cate.name, sum(pay) as paysum  from  pro  inner join cate on pro.cid=cate.id  group by cid,cate.name order by paysum desc;
《5》select name,sum(num) as c_num,date_time  from  pro group by name,date_time order by c_num desc limit 20;
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这些语句如果在HIVE里查询会需要很久。（最下面有我做的一个1000条数据和10000条数据测试的文档） 
　　我们能不能这样想，如果我们事先把所有这些要查询SQL语句的结果都保存起来，那么以后查询的时候直接不去查询原始HIVE里的数据，直接去查询预计算的结果，这样的话本来要查询几亿条数据，现在只需要查询一两条就可以了，速度会非常快。 
　　那么第二个问题来了。一个系统我们不可能只有这些查询语句，可能会很多，各种查询都可能会出现。如果预计算事先没有做预查询，那么久查询不到结果，为了解决这个问题，我们必须引入以空间换时间的概念，既然我们不知道要查询什么，我们可以把所有的查询语句都事先查询出结果，保存起来。但是如果是查询出的是LIST集合，那么数据会急剧增长。所以是以空间换区查询时间。

4。kylin的Model和CUBE理解 
　　首先要理解两个概念，第一个是Model的概念,第二个是CUBE的概念。 
Mode的概念： 
　　Model就是筛选的概念。数学上概念是数据模型。如何理解呢？ 
为什么会有Model数据模型的概念呢？ 
　　假设一个系统，查询一些数据，可能在数据库里一个表有100个字段，如果另外一个表也有80个字段，但是我们要计算的时候，只有其中一两个字段，但是我们却把所有的字段都参与查询中，这是不划算的。 
　　比如说原始数据HIVE中的存储格式为。

1   产品120   23  5   115 358 2069-03-27
2   产品16    63  3   189 9   2045-04-27
3   产品924   22  8   176 25  2067-08-26
4   产品956   86  6   516 24  2073-02-28
5   产品254   41  5   205 802 2038-06-23
6   产品170   97  2   194 573 2096-07-22
7   产品814   21  8   168 841 2096-07-27
8   产品426   80  5   400 935 2076-05-27
9   产品463   51  2   102 735 2026-03-27
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　　这是原始数据。但是在计算的时候，比方说我们想要知道某个类别下的商品买的最多。这里只涉及了 购买数量 类别ID 两个字段。我们要查询的时候如果只使用这两个字段会节省很多存储空间。 
比如Model设计为

 ID 商品名称 价格 购买数量 付款 类别ID
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不要了时间。那么看下面 
　　再来看看如何Model的的作用。model的作用就是，在设计好Model后。Kylin会首先根据Model抽取数据，格式如下

1   产品120   23  5   115 358 
2   产品16    63  3   189 9   
3   产品924   22  8   176 25  
4   产品956   86  6   516 24  
5   产品254   41  5   205 802 
6   产品170   97  2   194 573 
7   产品814   21  8   168 841 
8   产品426   80  5   400 935 
9   产品463   51  2   102 735 
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　　这就根据Model筛选出来需要参加业务处理的数据，而不参加的会被去除，这些数据抽取出来的数据我也不知道是否存储到HBASE中了没。

然后下面来看看CUBE的概念，在Model的前提下，假设有这些查询语句

《1》select count(*) from pro; 
《2》select name,count(name),sum(num) as shuliang ,sum(pay) from pro as newpropro group by name order by shuliang desc;
《3》select cid,cate.name,sum(num) as amount from pro inner join cate on pro.cid=cate.id group by pro.cid,cate.name order by amount desc;
《4》select cid, cate.name, sum(pay) as paysum  from  pro  inner join cate on pro.cid=cate.id  group by cid,cate.name order by paysum desc;
《5》select name,sum(num) as c_num,date_time  from  pro group by name,date_time order by c_num desc limit 20;
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　　五个查询语句，每个都会产生一个结果，可能只是一个数，也可能是一个集合，但是每个都是一个cubeid.把所有的查询结果都合并在一起就是一个CUBE。包含了尽可能的查询语句的结果。

Model和CUBE的设计,如何设计呢？ 
　　设计Model和CUBE的时候，不是瞎设计的，这个需要看业务。比方说有以下几个业务处理。

(1)查询总共有多少条商品数据？
(2)查询 每种商品 卖了多少单，多少件,卖了多少钱？
(3)查看哪一类商品买的数量最多？
(4)查看某类商品 一共买了多少钱？
(5) 查看某天买的商品最多？
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那么我们看看业务处理。 
（1）查询总共有多少条商品数据？ 
　　SQL:select count(*) from pro; 
　　分析：这条语句只要有任何一个字段都可以查询到。 
(2)查询 每种商品 卖了多少单，多少件,卖了多少钱？ 
　　SQL:select name,sum(num) as shuliang ,sum(pay) from pro as newpropro group by name order by shuliang desc; 
　　分析：这里涉及到字段name,num,pay三个字段 
　　涉及函数有：sum(num) ,sum(pay) 
(3)查看哪一类商品买的数量最多？ 
　　SQL:select cid,cate.name,sum(num) as amount from pro inner join cate on pro.cid=cate.id group by pro.cid,cate.name order by amount desc; 
　　分析：这里涉及到字段cid,cate.name,num,cate.id三个字段 
　　涉及函数有：sum(num) 
(4)查看某类商品 一共买了多少钱？ 
　　SQL:select cid, cate.name, sum(pay) as paysum from pro inner join cate on pro.cid=cate.id group by cid,cate.name order by paysum desc; 
　　分析：这里涉及到字段cid,cate.name,pay,cate.id三个字段 
　　涉及函数有：sum(pay) 
(5)查看某天买的商品最多？ 
　　SQL:select name,sum(num) as c_num,date_time from pro group by name,date_time order by c_num desc limit 20; 
　　分析：这里涉及到字段name,num,pay,date_time 三个字段 
　　涉及函数有：sum(num)

因此从上面解释下来就是： 
　　涉及到的字段是 
　　　pro表的 
　　　　　字段： ID 商品名称 价格 购买数量 付款 类别ID 时间 
　　　　　聚合函数：sum(num) ,sum(pay) 
　　　cate表的 
　　　　　字段：ID 类别名称 
　　　　　聚合函数：无

　　因此设计Model的时候，要全部都添加进入。设计CUBE的时候，添加聚合函数sum(num) ,sum(pay) 
　　 
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转载 https://blog.csdn.net/qq_21383435/article/details/75198823