Apache Kylin 是一个开源的分布式分布引擎，提供了 Hadoop 之上的 SQL 查询查询和多维 OLAP 分析，支持超大规模数据，可以支持 TB 到 PB 级数据量，并在秒级返回结果。

主要特征

Kylin 具有典型的 MOLAP 特征，当前流行的 SQL-on-Hadoop 方案需要扫描部分或全部数据方式完成查询，导致查询延时很大，Kylin 在此基础之上，通过预计算立方体，以空间换时间，大幅降低查询延时，从而弥补了现有方案的不足。

Kylin 旨在减少 Hadoop 在 10 亿以及百亿规模以上的数据级别情况下的查询延时，具有如下的特征：

• 底层数据基于 HBase，具有较强的可伸缩性。

• 为 Hadoop 数据提供了 ANSI-SQL 接口，且支持大多数 ANSI-SQL 函数。

• 支持秒级延迟情况下对 Hadoop 进行交互式查询。

• 用户可以自定义数据模型，且能够预建超 10 亿原始数据记录的数据模型。

• 可与其他 BI 工具无缝集成，如 Tableau、PowerBInd 等，并提供了标准的 JDBC、ODBC 接口。

• 可分布式部署，查询服务器可水平扩展。

发展历史

架构

Kylin 的核心思想是预计算，即对多维分析可能用到的度量进行预先计算，将计算好的结果保存成 Cube，供查询时直接访问。把高度复杂的聚合计算、多表连接等操作转换成对预计算结果的查询，这决定了 Kylin 拥有快速查询和高并发能力。预先计算 OLAP Cube 的目标是事先按照各个维度组合聚合变量，将复杂的 SQL 查询转换为简单的 KV 查询，避免查询是扫描过多数据，提升查询效率。

参考资料

1. 《Hadoop 构造数据仓库实践》

2. Apache Kylin官网
   

3. 小白篇(十六)：大数据Kylin工作原理