问题导读：
1、如何提高访问连接并发（运维层面）？
2、如何解决kylin预处理过程gc问题（运维层面）？
3、如何配置build引擎支持Spark？
4、Kylin有哪些调优方案？
5、Kylin如何通过JDBC Driver连接？
由于笔者所在环境没有人用过kylin，笔者也是自学官网，阅读书籍 将kylin用于实际项目，期间遇到了很多很多关于kylin使用的问题。为了让后面的人在使用kylin实践的时候能够少走弯路，在此生成kylin的调优，错误总结，知识点文档，这篇文档应该是目前网上最全的kylin调优和总结文档了(除了官网)。
以下文章内容主要来自官网，书籍，博文，网友，社区，同学，以及实际项目。
1 调优方案
1.1 调优：如何提高访问连接并发（运维层面）
根据书籍中的介绍，kylin单个的实例，支持的访问连接并发是70个左右，所以，为了让kylin能够支持更多的访问并发，可以通过增加实例的方式实现。将单实例的Kylin变成集群方式，增加query节点的个数。
官网介绍的方式：
http://kylin.apache.org/docs/install/kylin_cluster.html
说明：
A:假设有3台机器，分别是machine1,machine2,machine3。其中Machine的运行模式是all(即拥有 执行job+执行query的角色 (个人理解))，另外的machine2和machine3为query（主要用于查询）。
B:注意，kylin2.0以后，kylin支持了多个job的方式，具体方式可以参考文档进行相关配置。
1.2 调优：解决kylin预处理过程gc问题（运维层面）
Kylin是基于预处理技术，如果公司资金雄厚，服务器配置高，内存大，那就不要吝啬内存了。给kylin足够的内存分配，能够减少很多问题。
如果处理的好，可以结合任务调度系统，比如azkaban,通过shell的方式将kylin的内存在数据处理空闲的时候，将内存多分配给kylin。
关于此部分的介绍，官网给出的建议是：
http://kylin.apache.org/docs/install/configuration.html
Allocate More Memory for Kylin
There are two sample settings for KYLIN_JVM_SETTINGS are given in $KYLIN_HOME/conf/setenv.sh.
The default setting use relatively less memory. You can comment it and then uncomment the next line to allocate more memory for Kyligence Enterprise. The default configuration is:
[mw_shl_code=text,true]Export KYLIN_JVM_SETTINGS="-Xms1024M -Xmx4096M -Xss1024K -XX`MaxPermSize=512M -verbose`gc -XX`+PrintGCDetails -XX`+PrintGCDateStamps -Xloggc`$KYLIN_HOME/logs/kylin.gc.$$ -XX`+UseGCLogFileRotation - XX`NumberOfGCLogFiles=10 -XX`GCLogFileSize=64M"
# export KYLIN_JVM_SETTINGS="-Xms16g -Xmx16g -XX`MaxPermSize=512m -XX`NewSize=3g -XX`MaxNewSize=3g -XX`SurvivorRatio=4 -XX`+CMSClassUnloadingEnabled -XX`+CMSParallelRemarkEnabled -XX`+UseConcMarkSweepGC -XX `+CMSIncrementalMode -XX`CMSInitiatingOccupancyFraction=70 -XX`+UseCMSInitiatingOccupancyOnly -XX`+DisableExplicitGC -XX`+HeapDumpOnOutOfMemoryError -verbose`gc -XX`+PrintGCDetails -XX`+PrintGCDateStamps -Xloggc`$KYLIN_HOME/logs/kylin.gc. $$ -XX`+UseGCLogFileRotation -XX`NumberOfGCLogFiles=10 -XX`GCLogFileSize=64M"
[/mw_shl_code]
笔者配置：
[mw_shl_code=shell,true][xxx conf]# pwd
/data/installed/apache-kylin-2.3.1-bin/conf
[xxxx conf]# vim setenv.sh
[/mw_shl_code]
1.3 调优+错误总结：配置build引擎支持Spark （运维层面）
在kylin中支持以Spark作为预处理的方式，在内存足够的情况下，建议配置build引擎。使用Spark，默认的build引擎使用的是mapreduce.
由于笔者使用的hadoop版本是3.0.1(原生)，当前最高版本是：v2.5.2，发现使用Kylin的时候，会报jar冲突问题，因为我环境使用的是3.x的jar包，但是在kylin发行版本目前还使用的是基于hadoop2.x的Spark。所以失败了。
但是，若使用的是CDH，可以使用，apache-kylin-2.5.2-bin-cdh60.tar.gz for beta版本进行安装试用。
支持Spark的配置：http://kylin.apache.org/docs/tutorial/cube_spark.html，关于具体步骤，本文不进行详细叙述。
1.4 调优:kylin出现reduce阶段内存异常问题（hadoop运维层面）
在kylin执行cube build的过程中，可能会出现内存溢出的问题，这个问题其中一个原因是hadoop的虚拟参数配置不合理导致的。
这里在$HADOOP_HOME/etc/Hadoop/yarn-site.xml 中的配置类似如下：
[mw_shl_code=xml,true]<!--是否启动一个线程检查每个任务正使用的虚拟内存量，如果任务超出分配值，则直接将其杀掉，默认是true-->
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-check-enabled</name>
<value>false</value>
</property>
<!-- 任务每使用1MB物理内存，最多可使用虚拟内存，默认是2.1 -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio</name>
<value>5</value>
</property>
<!-- 每个节点可用内存,单位MB -->
<property>
<name>yarn.nodemanager.resource.memory-mb</name>
<!--<value>16384</value>-->
<value>20480</value>
<discription>每个节点可用内存,单位MB</discription>
</property>
<!-- 单个任务可申请最少内存，默认1024MB -->
<property>
<name>yarn.scheduler.minimum-allocation-mb</name>
<value>1024</value>
</property>
<!-- 单个任务可申请最大内存，默认8192MB -->
<property>
<name>yarn.scheduler.maximum-allocation-mb</name>
<!--<value>16384</value>-->
<value>20480</value>
</property>
[/mw_shl_code]
yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio ：虚拟内存大小的一个系数，通过调整这个参数，可以增大虚拟内存的值，避免kylin在cube build的过程中出现失败。
此外，也要调整：$HADOOP_HOME/etc/Hadoop/mapred-site.xml中如下的值：
[mw_shl_code=xml,true]<property>
<name>mapreduce.map.java.opts</name>
<!--<value>-Xms3g -Xmx6g</value>-->
<value>-Xms3g -Xmx10g</value>
</property>
<property>
<!-- mapreduce.reduce.java.opts 这个值一般是mapreduce.map.java.opts的两倍 -->
<name>mapreduce.reduce.java.opts</name>
<!--<value>-Xms6g -Xmx12g</value>-->
<value>-Xms6g -Xmx16g</value>
</property>
<!-- 每个Map任务的物理内存限制，这个值 * yarn.nodemanager.vmem-pmem-ratio 就是虚拟内存的大小-->
<property>
<name>mapreduce.map.memory.mb</name>
<!--<value>6144</value>-->
<value>10240</value>
</property>
<property>
<name>mapreduce.reduce.input.buffer.percent</name>
<value>0.5</value>
</property>
<!-- 每个Reduce任务的物理内存限制，一般还是机器内存的80% -->
<property>
<name>mapreduce.reduce.memory.mb</name>
<!--<value>12288</value>-->
<value>16384</value>
</property>
[/mw_shl_code]
其中官网的介绍是：
1.5 将cuboid数据转为HFile
这一步启动一个MR任务来讲cuboid文件（序列文件格式）转换为HBase的HFile格式。Kylin通过cube统计数据计算HBase的region数目，默认情况下每5GB数据对应一个region。Region越多，MR使用的reducer也会越多。如果你观察到reducer数目较小且性能较差，你可以将“conf/kylin.properties”里的以下参数设小一点，比如：
[mw_shl_code=text,true]kylin.hbase.region.cut=2
kylin.hbase.hfile.size.gb=1
[/mw_shl_code]
如果你不确定一个region应该是多大时，联系你的HBase管理员。
1.6 调优：解决kylin cube过程中的hive小文件问题(运维层面)
Kylin中自带文件合并，下面的过程可以考虑设置（这个笔者没有验证过，有的博文中建议下面方式进行设置，但是官网是另外一种说法）
官网：
一些博文上的写法：
[mw_shl_code=shell,true][xxx conf]# pwd
/xxxx/apache-kylin-2.3.1-bin/conf
[xxxx conf]# vim kylin_hive_conf.xml
[/mw_shl_code]
该文件原本的配置如下：
[mw_shl_code=xml,true]<property>
<name>hive.merge.mapfiles</name>
<value>false</value>
<description>Disable Hive's auto merge</description>
</property>
<property>
<name>hive.merge.mapredfiles</name>
<value>false</value>
<description>Disable Hive's auto merge</description>
</property>
[/mw_shl_code]
修改成：
[mw_shl_code=xml,true]<property>
<name>hive.merge.mapfiles</name>
<value>true</value>
<description>Enable Hive's auto merge</description>
</property>
<property>
<name>hive.merge.mapredfiles</name>
<value>true</value>
<description>Enable Hive's auto merge</description>
</property>
[/mw_shl_code]
1.7 调优：hive建表过程（数仓层面）
kylin使用的是一种预处理方式，这种方式有别于hive、spark-sql、presto、hbase、impala、druid等的即时查询方案，kylin能够在机器内存配置较少的情况下完成多维查询，对于有多维分析需求(OLAP)的项目，是一个很不错的选择。
但是，不要觉得kylin在调优过程中只要保证了kylin的model和cube创建的好就能够提升kylin的大大效率。对于kylin的数据来源hive中的hive表创建不好，会导致kylin cube build过程很漫长，这个笔者深有体会，优化的好的能够将build过程由1天多减少到分钟级别。
使用kylin进行多维查询，能够让不熟悉HBASE二级索引，预分区，HBASE调优，协处理等的开发人员减少很多时间。
在此，笔者建议kylin的hive数据表在创建的时候增加分区(partitioned)，笔者的与分区格式类似如下：
[mw_shl_code=sql,true]drop table if exists tb_table;
CREATE TABLE IF NOT EXISTS tb_table
(
Xxxxxxx 此处建表语句略去,
addTime bigint comment '数据生成的时间，时间戳，秒值',
createDate bigint comment '创建天，时间格式为yyyyMMdd的integer值，由addTime通过from_unixtime(actionTime,'yyyyMMdd') as createDate 得出'
)
partitioned by(pt_createDate integer comment '创建天，时间格式为yyyyMMdd的integer值，分区时间')
ROW FORMAT DELIMITED
FIELDS TERMINATED BY '\t'
LINES TERMINATED BY '\n'
STORED AS TEXTFILE;
[/mw_shl_code]
其中pt_createDate 是数据入库时间。这个值很重要，在建立Model的时候，一定要使用这个时间作为partition,而不要使用数据生成时间createDate,否则可能会出现hive中的数据在kylin增量预处理之后，kylin的数据条数小于hive的数据条数，导致分析结果偏少的问题。
1.8 调优：hive表数据类型导致kylin统计如sum出错的问题（数仓层面）
在hive进行sum的时候，有时候发现不管怎么设置，数据值总是1或者一些莫名其妙的值，导致这个现象的其中一个原因就是使用了hive中一个数据类型定义为tinyint的列作为度量列。所以，在使用hive建表的时候，可以将这种字段设置成integer，然后再进行处理，发现结果正确了。
类似：
[mw_shl_code=text,true]is_active_member integer comment '是否是活跃会员，1：是，0不是', 由之前的tinyint改成integer
[/mw_shl_code]
1.9 调优：group by 字段值，计算每个分组sum的查询速度调优（数仓层面）
kylin有一个坑，可能是设计问题，就是kylin对sum(case when 字段列 then 1 else 0 end) totalNum的支持很烂，它不支持。
为了处理这种场景，建议对所有以上场景或者类似group by然后计算sum结果的场景，都在数据处理结果，将这种结果1 or 0的状态计算好，存储在hive表中。类似笔者的一个Spark sql程序片段：
[mw_shl_code=scala,true]spark.sql("INSERT INTO TABLE tb_table partition(pt_createDate=" + pt_createDate + ") " +
"SELECT " +
" (case when st.registWay=10 then 1 else 0 end) as selfRegiste," +
" (case when st.registWay=20 then 1 else 0 end) as agentRegiste," +
" (case when st.registWay=30 then 1 else 0 end) as youxShopRegiste," +
" (case when st.registWay=40 then 1 else 0 end) as salesmanRegiste," +
" (case when st.registWay=50 then 1 else 0 end) as headShopRegiste," +
" from_unixtime(registTime,'yyyyMMdd') as createDate " +
"FROM " +
" tb_table_temp "
);
spark.stop();
[/mw_shl_code]
也就是说将registWay 的分组求总和统计变成 selfRegiste 、agentRegiste 、youxShopRegiste、salesmanRegiste、headShopRegiste 的sum求和。通过这种方式之后，发现项目查询速度有很大的提升，可能有原来的n秒级，变成毫秒级别。
1.10 调优：使用和hive相同的partition column
在创建model的时候，指定类似如下的分区列：
使用增量build cube的方式。
1.11 调优：定期清理Kylin cube build过程中产生的中间文件
在kylin 在cube build过程中会产生很多临时文件，现象是：在hdfs中的/hbase/data/default，会产生很多时间为过往时间的文件，
可以使用一下命令查看磁盘占用大小：
[mw_shl_code=shell,true][xxxx apache-kylin-2.3.1-bin]# hdfs dfs -du -s -h /hbase/data/default
WARNING: HADOOP_PREFIX has been replaced by HADOOP_HOME. Using value of HADOOP_PREFIX.
## 13.1 G 35.9 G /hbase/data/default
[xxxx apache-kylin-2.3.1-bin]#
[/mw_shl_code]
其中：13.1 G 表示的是一个节点中暂用磁盘的大小，35.9 G
如果这个临时中间文件不处理，最终将导致http://namenodeip:hdfs对应的port/dfshealth.html#tab-datanode：
官网介绍：
Kylin 在构建 cube 期间会在 HDFS 上生成中间文件；除此之外，当清理/删除/合并 cube 时，一些 HBase 表可能被遗留在 HBase 却以后再也不会被查询；虽然 Kylin 已经开始做自动化的垃圾回收，但不一定能覆盖到所有的情况；你可以定期做离线的存储清理：
步骤：
1. 检查哪些资源可以清理，这一步不会删除任何东西：
[mw_shl_code=shell,true]export KYLIN_HOME=/path/to/kylin_home
${KYLIN_HOME}/bin/kylin.sh org.apache.kylin.tool.StorageCleanupJob --delete false
[/mw_shl_code]
请将这里的 (version) 替换为你安装的 Kylin jar 版本。
2. 你可以抽查一两个资源来检查它们是否已经没有被引用了；然后加上“–delete true”选项进行清理。
[mw_shl_code=shell,true]${KYLIN_HOME}/bin/kylin.sh org.apache.kylin.tool.StorageCleanupJob --delete true
[/mw_shl_code]
完成后，Hive 里的中间表, HDFS 上的中间文件及 HBase 中的 HTables 都会被移除。
3. 如果您想要删除所有资源；可添加 “–force true” 选项：
[mw_shl_code=shell,true]${KYLIN_HOME}/bin/kylin.sh org.apache.kylin.tool.StorageCleanupJob --force true --delete true
[/mw_shl_code]
完成后，Hive 中所有的中间表, HDFS 上所有的中间文件及 HBase 中的 HTables 都会被移除。
1.12 调优：减少Cube Dimensions维度数
做多维数据分析的时候，一般都要涉及到SQL，在这个过程中适当控制一些SQL，使用尽可能少的字段列以实现相同的数据查询需求。
因为维度列越多，cuboid的数量越多，需要的内存越多，cube build的时候时间也越长，生成的数据也越大。对于有n个维度的cube,组合字后会产生22…*（第n个2）体量的数据。
也就是说减少如下的Dimensions数量：
1.13 调优：定义measure列
对于定义measure，结果将在cube build前就预处理好，作为度量列的字段不要在Cube的Dimensions中出现，以减少Cuboid的数量 。这里包括两处：
A:Model创建过程中指定好Measures列，例如：
B:增加Cube Measures列的值
1.14 调优+错误总结：解决sum的时候结果莫名其妙的问题
出现这个现象的原因是在该定义measure的列上没有定义相关的度量值。具体添加方式如上面的：定义measure列
1.15 调优：定期merge cube
在kylin的model下的cube后见面的：
另外：设置好合适的Merge周期
1.16 调优：对于维度多于12个场景
在Advanced Setting中对维度进行Aggregation Groups分组。
也就是说在下面的维度列进行分组设置。
每组只填写好真正需要的维度列。添加新的分组的时候，可以使用：
在设置的时候一定要记着2的n次方这个问题。尽可能减少n(维度数量)这个值。
1.17 调优：创建中间平表（来自官网）
这一步将数据从源Hive表提取出来(和所有join的表一起)并插入到一个中间平表。如果Cube是分区的，Kylin会加上一个时间条件以确保只有在时间范围内的数据才会被提取。你可以在这个步骤的log查看相关的Hive命令，比如：
[mw_shl_code=sql,true]hive -e "USE default;
DROP TABLE IF EXISTS kylin_intermediate_airline_cube_v3610f668a3cdb437e8373c034430f6c34;
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS kylin_intermediate_airline_cube_v3610f668a3cdb437e8373c034430f6c34
(AIRLINE_FLIGHTDATE date,AIRLINE_YEAR int,AIRLINE_QUARTER int,...,AIRLINE_ARRDELAYMINUTES int)
STORED AS SEQUENCEFILE
LOCATION 'hdfs:///kylin/kylin200instance/kylin-0a8d71e8-df77-495f-b501-03c06f785b6c/kylin_intermediate_airline_cube_v3610f668a3cdb437e8373c034430f6c34';
SET dfs.replication=2;
SET hive.exec.compress.output=true;
SET hive.auto.convert.join.noconditionaltask=true;
SET hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=100000000;
SET mapreduce.job.split.metainfo.maxsize=-1;
INSERT OVERWRITE TABLE kylin_intermediate_airline_cube_v3610f668a3cdb437e8373c034430f6c34 SELECT
AIRLINE.FLIGHTDATE
,AIRLINE.YEAR
,AIRLINE.QUARTER
,...
,AIRLINE.ARRDELAYMINUTES
FROM AIRLINE.AIRLINE as AIRLINE
WHERE (AIRLINE.FLIGHTDATE >= '1987-10-01' AND AIRLINE.FLIGHTDATE < '2017-01-01');
[/mw_shl_code]
在Hive命令运行时，Kylin会用conf/kylin_hive_conf.properties里的配置，比如保留更少的冗余备份和启用Hive的mapper side join。需要的话可以根据集群的具体情况增加其他配置。
如果cube的分区列(在这个案例中是”FIGHTDATE”)与Hive表的分区列相同，那么根据它过滤数据能让Hive聪明地跳过不匹配的分区。因此强烈建议用Hive的分区列（如果它是日期列）作为cube的分区列。这对于那些数据量很大的表来说几乎是必须的，否则Hive不得不每次在这步扫描全部文件，消耗非常长的时间。
1.18 调优：重新分发中间表（来自官网）
在之前的一步之后，Hive在HDFS上的目录里生成了数据文件：有些是大文件，有些是小文件甚至空文件。这种不平衡的文件分布会导致之后的MR任务出现数据倾斜的问题：有些mapper完成得很快，但其他的就很慢。针对这个问题，Kylin增加了这一个步骤来“重新分发”数据，这是示例输出:
[mw_shl_code=text,true]total input rows = 159869711
expected input rows per mapper = 1000000
num reducers for RedistributeFlatHiveTableStep = 160
[/mw_shl_code]重新分发表的命令：
[mw_shl_code=sql,true]hive -e "USE default;
SET dfs.replication=2;
SET hive.exec.compress.output=true;
SET hive.auto.convert.join.noconditionaltask=true;
SET hive.auto.convert.join.noconditionaltask.size=100000000;
SET mapreduce.job.split.metainfo.maxsize=-1;
set mapreduce.job.reduces=160;
set hive.merge.mapredfiles=false;
INSERT OVERWRITE TABLE kylin_intermediate_airline_cube_v3610f668a3cdb437e8373c034430f6c34 SELECT * FROM kylin_intermediate_airline_cube_v3610f668a3cdb437e8373c034430f6c34 DISTRIBUTE BY RAND();
"
[/mw_shl_code]
首先，Kylin计算出中间表的行数，然后基于行数的大小算出重新分发数据需要的文件数。默认情况下,Kylin为每一百万行分配一个文件。在这个例子中，有1.6亿行和160个reducer，每个reducer会写一个文件。在接下来对这张表进行的MR步骤里，Hadoop会启动和文件相同数量的mapper来处理数据(通常一百万行数据比一个HDFS数据块要小)。如果你的日常数据量没有这么大或者Hadoop集群有足够的资源，你或许想要更多的并发数，这时可以将conf/kylin.properties里的kylin.job.mapreduce.mapper.input.rows设为小一点的数值，比如:
[mw_shl_code=text,true]kylin.job.mapreduce.mapper.input.rows=500000
[/mw_shl_code]
其次，Kylin会运行 “INSERT OVERWRITE TABLE … DISTRIBUTE BY “ 形式的HiveQL来分发数据到指定数量的reducer上。
在很多情况下，Kylin请求Hive随机分发数据到reducer，然后得到大小相近的文件，分发的语句是”DISTRIBUTE BY RAND()”。
如果你的cube指定了一个高基数的列，比如”USER_ID”，作为”分片”维度(在cube的“高级设置”页面)，Kylin会让Hive根据该列的值重新分发数据，那么在该列有着相同值的行将被分发到同一个文件。这比随机要分发要好得多，因为不仅重新分布了数据，并且在没有额外代价的情况下对数据进行了预先分类，如此一来接下来的cube build处理会从中受益。在典型的场景下，这样优化可以减少40%的build时长。在这个案例中分发的语句是”DISTRIBUTE BY USER_ID”：
请注意: 1)“分片”列应该是高基数的维度列，并且它会出现在很多的cuboid中（不只是出现在少数的cuboid）。 使用它来合理进行分发可以在每个时间范围内的数据均匀分布，否则会造成数据倾斜，从而降低build效率。典型的正面例子是：“USER_ID”、“SELLER_ID”、“PRODUCT”、“CELL_NUMBER”等等，这些列的基数应该大于一千(远大于reducer的数量)。 2)”分片”对cube的存储同样有好处，不过这超出了本文的范围。
1.19 调优：提取事实表的唯一列（来自官网）
在这一步骤Kylin运行MR任务来提取使用字典编码的维度列的唯一值。
实际上这步另外还做了一些事情：通过HyperLogLog计数器收集cube的统计数据，用于估算每个cuboid的行数。如果你发现mapper运行得很慢，这通常表明cube的设计太过复杂，请参考
优化cube设计来简化cube。如果reducer出现了内存溢出错误，这表明cuboid组合真的太多了或者是YARN的内存分配满足不了需要。如果这一步从任何意义上讲不能在合理的时间内完成，你可以放弃任务并考虑重新设计cube，因为继续下去会花费更长的时间。
你可以通过降低取样的比例（kylin.job.cubing.inmen.sampling.percent）来加速这个步骤，但是帮助可能不大而且影响了cube统计数据的准确性，所有我们并不推荐。
1.20 调优：构建维度字典（来自官网）
有了前一步提取的维度列唯一值，Kylin会在内存里构建字典。通常这一步比较快，但如果唯一值集合很大，Kylin可能会报出类似“字典不支持过高基数”。对于UHC类型的列，请使用其他编码方式，比如“fixed_length”、“integer”等等。
1.21 调优：构建基础cuboid,调整map大小 和reduce的数量
这一步用Hive的中间表构建基础的cuboid，是“逐层”构建cube算法的第一轮MR计算。Mapper的数目与第二步的reducer数目相等；Reducer的数目是根据cube统计数据估算的：默认情况下每500MB输出使用一个reducer；如果观察到reducer的数量较少，你可以将kylin.properties里的“kylin.job.mapreduce.default.reduce.input.mb”设为小一点的数值以获得过多的资源，比如:
[mw_shl_code=text,true]kylin.job.mapreduce.default.reduce.input.mb=200
[/mw_shl_code]
1.22 调优：设置好Mandatory Dimensions 列
这种维度意味着每次查询的group by中都会携带的，将某一个dimension设置为mandatory可以将cuboid的个数减少一半
因为我们确定每一次group by都会携带字段A，将A设置成Mandatory Dimensions后，那么就可以省去所有不包含A这个维度的cuboid了
好的技术文章：
http://kyligence.io/zh/2017/04/21/apache-kylin-advanced-setting-mandatory-dimension-principle/
1.23 调优：设置Joint Dimensions
很好的一篇博文：
http://kyligence.io/zh/2017/04/07/apache-kylin-advanced-setting-joint-dimension-principle/
1.24 调优：设置Hierarchy Dimension
以下文章很好的介绍了如何关于Hierarchy Dimension的调优策略
http://kyligence.io/zh/2017/04/14/apache-kylin-advanced-setting-hierarchy-dimension-principle/
1.25 调优：Configuration Overwrites 高级设置
参考官网更详细介绍：
http://kylin.apache.org/cn/docs/install/advance_settings.html
另外在里面最好设置数据压缩方式，以减少磁盘占用
1.26 调优：改变kylin中Advanced Setting的维度顺序
对于kylin中频繁使用，或着一定使用的维度列，在设置Includes的时候，将这些配置的靠前一些。因为kylin内部机制是越靠前的越优先被找到，从而加快查询速度。
就是上面红色区域的维度列的顺序。
1.27 调优：Build Cube With Spark
kylin.engine.spark.rdd-partition-cut-mb = 10 (默认 200)
直接影响 spark 的分区数，首先大概清楚 cuboid 数据总大小，例如 6032mb,那么 partitions = 6032/10 = 600，即会产生 600 个小文件，随后在 step8 跑 mr 时，就会拉起 600 个 map,使得 服务器负载骤增，发生报警。
调整参数后执行，如何跟踪服务器情况？只需跟踪 step8 的 mr 情况即可
① http://bgnode1:8088/cluster/scheduler 找到对应的 application
② %of Cluster 是否过高
③ 进入详情查看 map 数量是否过多，若过多则很可能是 rdd-partition-cut-mb 设置过 小导致，此时要调大参数 因此，合理的调整 rdd-partition-cut-mb 能防止机器报警。 这一步是对每一层的 cuboid 依次进行计算并写入 hdfs，耗时会比较长
[mw_shl_code=text,true]kylin.engine.spark-conf.spark.executor.cores = 2
kylin.engine.spark-conf.spark.executor.memory = 4G
[/mw_shl_code]
这两个参数自行根据数据大小来调整，cores 和 memory 都不是越大越好，需根据要 build 的数据量，再三调整测试最优值。
1.28 调优：Rowkey调优
为什么要优化 Rowkey? Apache Kylin 使用 HBase 做为 Cube 的存储引擎。而 HBase 是 Key-Value 数据库，这个 Key 在 HBase 中称为 Rowkey。为了能够支持按多个维度进行查询，Kylin 需要将多个维度值以某 种次序组成 Rowkey。HBase Scan Range，排在 Rowkey 靠前部分的维度，将比排在靠后部分 的维度更易于做筛选，查询效率更高。
那些维度适合排在前部分?
- 基数高的排前面 在 Load Hive Table 时，勾选 Calculate column cardinality，即可在 load 时计算各字段的基 数，并在 Data Source -> Tables -> 点击相应的 table 查看
1.29 调优：在查询中被用做过滤条件的维度放在非过滤条件维度的前面
这一个环节如果 rowkey 没设计好，会导致以下问题：
- Cuboid 转 hfile 后，会因数据分布不均匀，导致单点问题，使得服务器内存过高，触发报 警
- Hbase 寻址慢，查询性能下降 除了各维度在 Rowkey 上的次序外，维度的编码方法对于空间占用及查询性能也有着显 著的影响。 合适的编码能减少维度对空间的占用，同时编码值也会加速查询过滤。
1.30 调优：罗列几个显著影响性能的参数
以下都是默认值：
[mw_shl_code=text,true]kylin.engine.spark.rdd-partition-cut-mb = 10
kylin.engine.spark-conf.spark.executor.memory = 4G
kylin.storage.hbase.region-cut-gb = 5[/mw_shl_code]
官网提供的可设置参数：http://kylin.apache.org/docs/install/configuration.html
1.31 调优：其它调优思路
通过./kylin.sh org.apache.kylin.engine.mr.common.CubeStatsReader [cubeName] 查看 cuboid 总大小，然后再根据以下步骤进行对参数的调整：
[mw_shl_code=text,true]
3种降维选项是否有根据业务实际情况调整
有没合理的使用分区列
小文件是否过多
reducer 是否过少
spark partitions 是否合适
spark 的 excutor 内存和 cores 数量分配是否合理
cuboid 文件转 hfile 时，map 是否过多，reducer 是否过少（region 块的大小和数量是否合理）[/mw_shl_code]
2 Kylin错误总结，知识点
2.1 错误总结：变更kylin.metadata.url的值之后问题（运维层面）
在kylin安装过程中，如果变更了kylin.metadata.url，比如：
[mw_shl_code=text,true]kylin.metadata.url=bigdata
[/mw_shl_code]
那么在$KYLIN_HOME/bin/kylin.sh start的时候会报错。解决办法是：
[mw_shl_code=shell,true]cd $KYLIN_HOME
mkdir bigdata
[/mw_shl_code]
然后再启动kylin,发现已经可以启动成功了。
2.2 知识点：Kylin通过JDBC Driver连接
Jar的maven依赖：
[mw_shl_code=xml,true]<kylin-jdbc.version>2.3.1</kylin-jdbc.version>
<!-- 查询kylin jdbc driver -->
<dependency>
<groupId>org.apache.kylin</groupId>
<artifactId>kylin-jdbc</artifactId>
<version>${kylin-jdbc.version}</version>
</dependency>
[/mw_shl_code]
Spring Cloud项目中的数据库连接池配置
[mw_shl_code=text,true]spring.datasource.name=data-center
#使用druid数据源
spring.datasource.type=com.alibaba.druid.pool.DruidDataSource
#数据源连接url
spring.datasource.url=jdbc:kylin://xxx.xxx.xxx.xxx:7070/kylinProject
spring.datasource.username=ADMIN
spring.datasource.password=KYLIN
spring.datasource.driver-class-name=org.apache.kylin.jdbc.Driver
spring.datasource.filters=stat
spring.datasource.maxActive=60
spring.datasource.initialSize=10
spring.datasource.maxWait=60000
spring.datasource.minIdle=10
spring.datasource.timeBetweenEvictionRunsMillis=60000
spring.datasource.minEvictableIdleTimeMillis=300000
spring.datasource.validationQuery=SELECT 1
spring.datasource.testWhileIdle=true
spring.datasource.testOnBorrow=false
spring.datasource.testOnReturn=false
spring.datasource.poolPreparedStatements=true
spring.datasource.maxOpenPreparedStatements=10
[/mw_shl_code]
可以使用MyBatis写SQL的方式获取到Kylin中的数据。
SQL示例：
[mw_shl_code=sql,true]<select id="selectMemberDataStatisticsByPage" resultType="xxx.MemberDataStatisticsDto">
SELECT
areaName as areaName,
agentName as agentName,
COUNT(agentId) as totalMemberNum,
SUM(commonMember) as commonMemberNum,
SUM(storedMember) as storedMemberNum,
SUM(popularizeMember) as popularizeMemberNum
FROM
tb_member_buyback_cycle
<trim prefix="WHERE" suffixOverrides="AND">
<if test="areaCode != null and areaCode != '' ">
areaCode LIKE #{areaCode} AND
</if>
<if test="agentId != null and agentId != '' ">
agentId=#{agentId} AND
</if>
<if test="startTime != null">
<![CDATA[
addTime >= #{startTime} AND
]]>
</if>
<if test="endTime != null">
<![CDATA[
addTime <= #{endTime} AND
]]>
</if>
</trim>
GROUP BY
areaName,
agentName
LIMIT ${pageSize} OFFSET ${(page - 1) * pageSize}
</select>
[/mw_shl_code]
2.3 错误总结：分页问题
Kylin中分页查询和MySQL中的方式不太一样，使用下面的语法：
LIMIT ${pageSize} OFFSET ${(page - 1) * pageSize}
这个语法和Phoenix的查询语法一样。
但是，需要注意的是，这里的为pageSize，为 {pageSize}，为pageSize，为符号，而MyBatis中防注入的是通过#，所以需要在传递参数的时候做好相应的控制。如果写成了#发现最后获取不到自己想获取的值（这个地方可能是其它原因）。
2.4 错误总结：版本兼容问题
在笔者部署线上环境过程中，笔者使用的hive是hive-2.3.2 （原生），然后使用最新的： apache-kylin-2.5.2-source-release.zip ，发现其中出现了hive中有数据，但是直到kylin cube build完成之后也不能将数据拉取到kylin，发现Source Records 的条数为0，然后笔者将版本降低到：apache-kylin-2.3.1，问题现象不再出现，cube build正常了。
2.5 知识点：Cube的构建参数查看方法
各层代表不同数量级的维度组合。每一层的计算都是一个单独的Map Reduce任务。
2.5.1 Cube的构建参数查看方法
可以看出，cuboid越多，build cube就越慢，可通过命令查看cuboid个数：
[mw_shl_code=text,true]./kylin.sh org.apache.kylin.engine.mr.common.CubeStatsReader [cubeName]
[/mw_shl_code]
在这里可以看出，该cube在构建之后得到的cuboids为63，大小约188mb
2.5.2 Build区间的数据源大小，可以在下图查看
可以通过上面的提示看出：
[mw_shl_code=text,true]Source Table Size:3.06GB :原始数据大小
Expansion Rate:211.61% :现在的大小时原始数据的211.61%倍
[/mw_shl_code]
一般Cube的膨胀率应该在0%~1000%之间，如果Cube的膨胀率超过了1000%，那么就需要查询其中的原因了，导致膨胀率高的原因一般为以下几点：
[mw_shl_code=text,true]A:Cube的维度数量较多了，没有进行良好的剪枝降维
B:Cube中存在较高基数的维度，导致这类维度每个Cuboid占用的空间很大，从而造成Cube体积变大
C:存在比较占用空间的(度量就是被聚合的统计值，也是聚合运算的结果),例如Count distinct、max()、sum(),需要在cuboid的每一行中都为其保存一个较大的寄存器，导致整个体积变大。
[/mw_shl_code]
Cube体积直接影响整个build性能，所以在创建时需要再三注意有无可减少的度量和维度。
如果有 10 个维度，那么就会生成 2^10=1024-1 个 Cuboid，如果有 20 个维度那么将会 生 成 2^20=1048576-1 个 Cuboid ， 是 指 数 级 增 长 ， kylin.properties 中 参 数 kylin.cube.aggrgroup.max-combination＝4096，也就是说当 Cuboid 数量大于 4096 时， Cube 定义是无法保存的的，会报 TooManyCuboidException 异常。所以默认维度不能超过 12 个，若非得超过 12 个，那必须降维：
3 Kylin RestAPI使用
使用kylin Rest API在shell脚本中执行cube build/rebuid
Centos7上安装jq工具
Jq源码位置：https://github.com/stedolan/jq
下载安装地址：https://stedolan.github.io/jq/download/
Centos下安装jq
wget -O jq https://github.com/stedolan/jq/releases/download/jq-1.5/jq-linux64
chmod +x ./jq
cp jq /usr/bin
3.1 一个shell脚本案例：
[mw_shl_code=shell,true]env.sh 内容：
#!/bin/bash
#kylin的参数
export kylinUserInfo="--user ADMIN:KYLIN"
export kylinCubeUrl="http://xxx:7070/kylin/api/cubes/"
export kylinJobsUrl="http://xxxx:7070/kylin/api/jobs/"
export startTime="2015-01-01 00:00"
export startTimeTimeStamp=`date -d "$startTime" +%s`
export startTimeTimeStampMs=$(($startTimeTimeStamp * 1000))
export endTime=`date +%Y-%m-%d -d "+1days"`
export endTimeTimeStamp=`date -d "$endTime" +%s`
#将时间戳编程毫秒值
export endTimeTimeStampMs=$(($endTimeTimeStamp * 1000))
export tradeInfoArgs="dataName=tradeInfo&dataType=" #$dataType"&dataTime="$yesterday
#json的url信息存储的文件路径
export tradeInfoJsonUrls=$current/tmpfile/tradeInfoJsonUrls
#json的url存储位置前缀
export tradeInfoJsonUrlPrefix=$current/tmpfile/tradeInfoJsonUrlPrefix
export tradeAnalyzeCubeName="xxxx"
export tradeCollectMoneyCubeName="xxxx"
#用于存储是否下载了的变量文件
export tradeInfoVariableFile=$current/tmpfile/tradeInfoVariableFile
[/mw_shl_code]
[mw_shl_code=shell,true]#!/bin/bash
source /etc/profile
#引用公共文件中定义的参数变量
source $PWD/env.sh
jobId=
#是否执行过初始化程序了的控制逻辑
function isInited() {
#如果文件存在，读取相应的数据类型
if [[ `ls $tradeInfoVariableFile | grep tradeInfoVariableFile | grep -v grep` != "" ]];then
dataType=`cat $tradeInfoVariableFile | grep kylinTradeAnalyzeCubeInited | sed 's/kylinTradeAnalyzeCubeInited=//g'`
#如果没有，说明这个Spark程序还没有初始化过
if [[ $dataType == "" ]];then
echo -e "\n" >> $tradeInfoVariableFile
echo "kylinTradeAnalyzeCubeInited=inited" >> $tradeInfoVariableFile
return 0;
else
return 1;
fi
else
mkdir -p $current/tmpfile
cd $current/tmpfile
#如果没有这个文件，则是在这个文件中添加
echo "kylinTradeAnalyzeCubeInited=inited" > $tradeInfoVariableFile
return 0;
fi
}
#Spark处理
function kylinHandler() {
isInited
if [[ $? == 0 ]];then
#上传数据文件到HDFS中
cd $current
#1、Disable Cube
curl -X PUT $kylinUserInfo -H "Content-Type: application/json;charset=utf-8" $kylinCubeUrl$tradeAnalyzeCubeName/disable
echo ""
echo ""
#2、Purge Cube
curl -X PUT $kylinUserInfo -H "Content-Type: application/json;charset=utf-8" $kylinCubeUrl$tradeAnalyzeCubeName/purge
echo ""
echo ""
#3、Enable Cube
curl -X PUT $kylinUserInfo -H "Content-Type: application/json;charset=utf-8" $kylinCubeUrl$tradeAnalyzeCubeName/enable
echo ""
echo ""
#4、Build cube
cubeBuildInfo=`curl -X PUT $kylinUserInfo -H "Content-Type: application/json;charset=utf-8" -d '{ "startTime":'$startTimeTimeStampMs',"endTime":'$endTimeTimeStampMs', "buildType": "BUILD"}' $kylinCubeUrl$tradeAnalyzeCubeName/build`
echo ""
echo ""
else
cubeBuildInfo=`curl -X PUT $kylinUserInfo -H "Content-Type: application/json;charset=utf-8" -d '{"endTime":'$endTimeTimeStampMs', "buildType": "BUILD"}' $kylinCubeUrl$tradeAnalyzeCubeName/rebuild`
echo ""
echo ""
fi
echo "cube build的状态结果:"
echo $cubeBuildInfo
echo ""
echo ""
#查看是否build好了，如果build好了，发现last_build_time变成了build的最后时间了。
jobId=$(echo $cubeBuildInfo |jq '.uuid')
echo $jobId > $jobId
sed -i 's/"//g' $jobId
realJobId=`cat $jobId`
echo $realJobId
rm -rf $jobId
echo ""
echo ""
while :
do
sleep 1m
cubeJobInfo=`curl -X GET --user ADMIN:KYLIN $kylinJobsUrl$realJobId`
echo "获取cube job运行的状态"
echo $cubeJobInfo
echo ""
echo ""
jobStatus=$(echo $cubeJobInfo | jq ".job_status")
echo "jobStatus"
echo $jobStatus > $realJobId
sed -i 's/"//g' $realJobId
realJobStatus=`cat $realJobId`
echo "$realJobStatus"
echo ""
if [[ $realJobStatus == "NEW" ]];then
echo "kylin cube build job status：NEW; sleep 1m;"
elif [[ $realJobStatus == "PENDING" ]];then
echo "kylin cube build job status：PENDING; sleep 1m;"
elif [[ $realJobStatus == "RUNNING" ]];then
echo "kylin cube build job status：RUNNING; sleep 1m;"
elif [[ $realJobStatus == "STOPPED" ]];then
echo "kylin cube build job status：STOPPED"
#如果stop了，停掉kylin脚本的运行
break;
elif [[ $realJobStatus == "FINISHED" ]];then
echo "kylin cube build job status：FINISHED"
break;
elif [[ $realJobStatus == "ERROR" ]];then
echo "kylin cube build job status：ERROR"
break;
elif [[ $realJobStatus == "DISCARDED" ]];then
echo "kylin cube build job status：DISCARDED"
break;
else
echo "kylin cube build job status：OTHER UNKNOWN STATUS"
break;
fi
done
#删除文件
rm -rf $realJobId
}
#上传数据文件到HDFS中
kylinHandler
#清理Linux系统中不用的垃圾暂用的内存
sync
echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches
[/mw_shl_code]
4 参考资料
http://kylin.apache.org/cn/
http://kyligence.io/zh/blog-zh/
最新经典文章，欢迎关注公众号
来源：CSDN 作者：toto1297488504 原文：《kylin调优，项目中错误总结，知识点总结，kylin jdbc driver + 数据库连接池druid + Mybatis项目中的整合，shell脚本执行kylin restapi 案例》 https://blog.csdn.net/tototuzuoquan/article/details/85144563
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