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传统数据仓库转型最佳目标:Kylin!左眼皮跳跳 歌词

   日期:2023-11-07     作者:大数据架构师    浏览:49    评论:0    
核心提示:这是我的第89篇原创之前分享过一篇文章,简单介绍了一下传统数仓和大数据数仓的区别,点击查阅传统数仓和大数据数仓的区别是什么?有朋友看了之后反馈,说这文章好是好,但是相当于做了一个架构层面的科普。但是想

这是我的第89篇原创

之前分享过一篇文章,简单介绍了一下传统数仓和大数据数仓的区别,点击查阅传统数仓和大数据数仓的区别是什么?


有朋友看了之后反馈,说这文章好是好,但是相当于做了一个架构层面的科普。但是想转型的同学还是不知道具体该咋做才能转型,入职新工作啊。


这个问题很简单啊,学几个工具就OK了。而且,你入职之后就会发现,其实就是title前面加了一个“大”字,建表的地方变了,etl工具变了而已,所有的方法论、工作流程完全一样




数据仓库好伴侣:Kylin


传统建数仓,基本上都还是关系型数据库+BI工具那一套。现在有些BI工具也开始支持大数据了。但是既然咱需要转型,那就得彻底学一学。所有大数据领域下的OLAP工具里,Kylin应用最广,又跟数仓建模那一套完全契合,所以是咱练手学习、寻求新机会的最佳工具。Kylin属于MOLAP,如果你之前做数仓的时候顺便做过BI,那简直是无缝对接啊!


我昨天还推荐了一个ROLAP工具ClickHouse,还有什么Druid啥的,那玩意跟咱现在差的有点远,可以先不用管它。


而且研究Kylin还有一个好处,就是这玩意跟Hadoop关系非常紧密。咱研究Kylin正好顺便把大数据环境也给搭一套起来,一并了解一下,面试的时候不至于抓瞎,也不会有“学Hadoop有个什么毛用”的感觉。




Kylin与Hadoop


Kylin是Apache的顶级项目,凭借超高并发、超高性能,吸引了超多大厂使用。


Kylin跟所有MOLAP一样,都是用空间换时间,走预计算的路子。说白了,就是跟你一起的工作一样,天天建Cube。


但是有一点不一样的是,Kylin是基于Hadoop基础之上的。集群资源需要Yarn来协调,数据源一般是Hive,建好的Cube都放在Hbase里面。大致的数据流转情况就是这个样子:

是不是有些陌生的东西出现了?不用担心哈,你弄几个虚拟机,按照流程装一个CDH就ok了。跟装ORACLE 的RAC没啥太大区别,就是装包、配置ip、心跳什么的。就是组件多了点,有什么HDFS、ZooKeeper、Yarn、Hive、Hbase、Kylin啥的,网上教程一堆一堆的。




Kylin大实验


不管你在甲方、乙方还是外包公司,你都可以正大光明的做这些事情,不用藏着掖着。就告诉领导,现在的效率有点低,想尝试用新技术优化一下。


既然咱是要优化,也就是实践,那就不用了解什么MapReduce啥的,那些原理性的东西先扔一边。按照网上的教程,把上面的一整套环境装好就可以了。快则1天,慢则3天,肯定能搭完。如果公司环境不允许,在家也行,不过得弄台好些的电脑,毕竟组件不少,而且建议整一个真集群环境(最少3台),这样一个周末基本上也就能搞定了。


环境搞定之后,这就简单了。咱这么做:

1、在现有项目中,随便弄一个CUBE,反向找到数仓每一层所有相关的表;

2、在Hive中建好每一层,以及所有表,在这里HIVE就等同于MySQL、Oracle等承载数仓的容器;

3、导一些数据到HIVE的ODS层;

4、用Kettle、Sqoop啥的写ETL任务,用Oozie啥的调度任务,让数据逐层往上走;

5、用Kylin对接HIVE,建CUBE,然后存在Hbase里,记得查询一下结果;

6、随便拖一个展示工具,帆软试用版、宜信的达芬奇啥的都行,连一下Hbase,尝试出报表。这一步不做也行,反正咱以前也不管。而且Kylin自带的界面也能查。


对了,你还得做一件事情:

把你做过的所有事情,全部写下来,输出成为文档和脚本。一方面可以总结经验,另一方面,可以向上交差啊。


这样一来,基本上Hadoop、Kylin这一套怎么用就差不多了。如果你在甲方,那建议你再往前推一步,逐步把传统数仓的那一套也都挪过来。现在的展示平台都能直连Hbase,或者在Kylin的平台上给业务开权限也行。这样你就成功的获得“在公司建设并推动大数据平台”的称号了!


这个时候,你再回过头去深入了解MapRedece等原理;Spark等其他更好的计算引擎;分桶join等优化方式。整个大数据知识体系就丰富完善了。


Kylin有非常多的优点,比如速度贼快、并发度贼高、IO少、延迟低、超多大厂在用。当然也有一些缺点哈,比如维度比较固定、CUBE优化专业度高等,这些缺点对我们来说完全没问题啊,所有MOLAP都有维度少,自由度低的问题。至于“CUBE优化专业度高”的问题,我表示呵呵,咱玩的就是这个啊,对不?


得了,再说就得上代码了。全套资料都给你准备好了,后台回复“Kylin”就能获取《基于Apache Kylin 构建大数据分析平台》电子书、Kylingence的详细宣导资料、N个大厂的实践经验。赶紧下载吧~

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标签: 数据 工具 传统
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