本地数仓项目(四）—— 即席查询

业界资讯 2023-07-01 22:54:51 阅读次数: 0

1 背景

本文描述本地数仓项目即席查询相关内容，主要涉及即席查询工具包括Presto、Druid、Kylin。
本文基于文章《本地数据仓库项目(一) —— 本地数仓搭建详细流程》 和《本地数仓项目(二)——搭建系统业务数仓详细流程》以及《本地数仓项目(三）—— 数据可视化和任务调度》

2 Presto

2.1 Presto概念

Presto是一个开源的分布式SQL查询引擎，数据量支持GB到PB，主要用于处理秒级查询的场景。

2.2 Presto架构在这里插入图片描述

2.3 Presto优缺点在这里插入图片描述

2.4 Presto安装

2.4.1 Presto Server安装

官网地址
https://prestodb.github.io/
下载地址
https://repo1.maven.org/maven2/com/facebook/presto/presto-server/
1） 上传安装包并解压，修改解压后目录名

tar -zxvf presto-server-0.196.tar.gz
mv presto-server-0.196 presto-server
  1. 创建data和etc目录
[root@wavehouse-1 presto-server]# pwd
/root/soft/presto-server
[root@wavehouse-1 presto-server]# mkdir data
[root@wavehouse-1 presto-server]# mkdir etc
  1. etc目录下创建jvm.config文件
    并添加如下内容：
-server
-Xmx16G
-XX:+UseG1GC
-XX:G1HeapRegionSize=32M
-XX:+UseGCOverheadLimit
-XX:+ExplicitGCInvokesConcurrent
-XX:+HeapDumpOnOutOfMemoryError
-XX:+ExitOnOutOfMemoryError
  1. Presto可以支持多个数据源，在Presto里面叫catalog，这里我们配置支持Hive的数据源，配置一个Hive的catalog
mkdir etc/catalog
vim catalog/hive.properties

hive.properties添加如下内容：

connector.name=hive-hadoop2
hive.metastore.uri=thrift://wavehouse-1:9083
  1. 分发presto安装包到集群各个节点
  2. 分发之后在各个节点etc目录下新建node.properties文件
    添加如下内容，注：不同节点的node.id设置为不同值，这里用的是十六进制。
node.environment=production
node.id=ffffffff-ffff-ffff-ffff-ffffffffffff
node.data-dir=/opt/module/presto/data
  1. Presto是由一个coordinator节点和多个worker节点组成。在主节点上配置成coordinator，在其他节点上配置为worker
vim etc/config.properties

主节点添加如下内容

coordinator=true
node-scheduler.include-coordinator=false
http-server.http.port=8881
query.max-memory=50GB
discovery-server.enabled=true
discovery.uri=http://wavehouse-1:8881

其他节点添加如下内容

coordinator=false
http-server.http.port=8881
query.max-memory=50GB
discovery.uri=http://wavehouse-2:8881

8）启动Hive Metastore

nohup bin/hive --service metastore >/dev/null 2>&1 &

9）所有安装presto的节点启动presto

#前台启动
bin/launcher run

或

#后台启动
bin/launcher start

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2.4.2 Presto命令行Client安装

下载地址：
https://repo1.maven.org/maven2/com/facebook/presto/presto-cli/

  1. 将下载的presto-cli-xxxx-executable.jar上传到主节点的安装presto文件夹下
  2. 修改名字并赋予可执行权限
    在这里插入图片描述
    3）放入支持lzo压缩的jar包
    由于数仓数据采用了lzo压缩，Presto去读数据时需要读取lzo格式数据，因此需要将lzo的jar包放入presto
cp /root/soft/hadoop-2.7.2/share/hadoop/common/hadoop-lzo-0.4.20.jar ./
  1. 启动
./presto-cli --server wavehouse-1:8881 --catalog hive --schema default

5）Presto命令行操作
Presto的命令行操作，相当于Hive命令行操作。每个表必须要加上schema。
在这里插入图片描述

select * from hive.gmall.ads_back_count limit 10;

在这里插入图片描述

2.4.3 Presto可视化Client安装

  1. 上传yanagishima-18.0.zip到soft目录
  2. 解压缩
unzip yanagishima-18.0.zip
  1. 进入conf文件夹，编写yanagishima.properties
    添加如下内容
jetty.port=7080
presto.datasources=chen-presto
presto.coordinator.server.chen-presto=http://wavehouse-1:8881
catalog.chen-presto=hive
schema.chen-presto=default
sql.query.engines=presto

在这里插入图片描述
4)启动

nohup bin/yanagishima-start.sh >y.log 2>&1 &
  1. 访问http://wavehouse-1:7080
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述

2.4.4 效率对比

执行同样的sql，分别在hive端执行和Presto端执行

2.4.4.1

select count(*) from hive.gmall.dws_uv_detail_day

hive使用TEZ引擎
在这里插入图片描述
忽略TEZ第一次启动耗时，hive的TEZ查询时间为6.89秒

Presto查询
在这里插入图片描述
presto耗时0.99秒，性能提升，秒级查询。

2.4.4.2

select max(dt) from hive.gmall.dws_uv_detail_day

hive查询耗时4.65秒
在这里插入图片描述
Presto查询
在这里插入图片描述
presto耗时0.92秒，性能提升，秒级查询。

注：由于当前本地虚拟机，内存给的是4G，性能有所限制，如果是实际生产环境内存64G+情况下，性能更优！
在这里插入图片描述

2.5 Presto优化

2.5.1 合理设置分区

与Hive类似，Presto会根据元数据信息读取分区数据，合理的分区能减少Presto数据读取量，提升查询性能。

2.5.2 使用列式存储

Presto对ORC文件读取做了特定优化，因此在Hive中创建Presto使用的表时，建议采用ORC格式存储。相对于Parquet，Presto对ORC支持更好。

2.5.3 使用压缩

数据压缩可以减少节点间数据传输对IO带宽压力，对于即席查询需要快速解压，建议采用Snappy压缩。

3 Druid

3.1 Druid简介

Druid是一个快速的列式分布式的支持实时分析的数据存储系统。它在处理PB级别数据、毫秒级查询、数据实时处理方面，比传统的OLAP系统又显著性能提升。

3.2 Druid特点和应用场景

① 列式存储
② 可扩展的分布式系统
③ 大规模的并行处理
④ 实时或批量摄取
⑤ 自愈，自平衡，易操作
⑥ 数据进行有效的语句和或预计算
⑦ 数据结果应用Bitmap压缩算法

应用场景：
① 适用于清洗好的记录实时录入，但不需要更新操作
② 适用于支持宽表，不用Join的方式(即就是一张表)
③ 适用于可以总结出基础的统计指标，用一个字段表示
④ 适用于实时性要求高

3.3 Druid框架

在这里插入图片描述

3.4 Druid数据结构

与Druid架构相辅相成的是其基于DataSource与Segment的数据结构，它们共同成就了Druid的高性能优势。
在这里插入图片描述

3.5 Druid安装

3.5.1 安装包下载

从https://imply.io/get-started 下载最新版本安装包

3.5.2 安装部署

1）将imply-2.7.10.tar.gz上传到hadoop102的/opt/software目录下，并解压

tar -zxvf imply-2.7.10.tar.gz

2）修改imply-2.7.10名称为imply
3）修改配置文件
（1）修改Druid的ZK配置

vim imply/conf/druid/_common/common.runtime.properties

在这里插入图片描述
（2）修改启动命令参数，使其不校验不启动内置ZK

vim imply/conf/supervise/quickstart.conf

在这里插入图片描述
4）启动
（1）启动Zookeeper

./zkServer.sh statrt

（2）启动imply

bin/supervise  -c conf/supervise/quickstart.conf

3.5.3 Web页面使用

1）登录wavehouse-1:9095查看
在这里插入图片描述
2）点击Load data->点击Apache Kafka
设置kafka集群和主题
在这里插入图片描述
3）确认数据样本格式
在这里插入图片描述
4) 加载数据，必须要有时间字段
5）选择需要加载的项
在这里插入图片描述
6）创建数据库表名
在这里插入图片描述
7) 确认一下配置
在这里插入图片描述
8）连接Kafka的topic_start
在这里插入图片描述
9) 选择SQL,查询指标

select sum(uid) from "topic_start"

在这里插入图片描述

4 Kylin

4.1 Kylin介绍

Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop/Spark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开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。

4.2 Kylin架构

在这里插入图片描述
1）REST Server
REST Server是一套面向应用程序开发的入口点，旨在实现针对Kylin平台的应用开发工作。 此类应用程序可以提供查询、获取结果、触发cube构建任务、获取元数据以及获取用户权限等等。另外可以通过Restful接口实现SQL查询。
2）查询引擎（Query Engine）
当cube准备就绪后，查询引擎就能够获取并解析用户查询。它随后会与系统中的其它组件进行交互，从而向用户返回对应的结果。
3）路由器（Routing）
在最初设计时曾考虑过将Kylin不能执行的查询引导去Hive中继续执行，但在实践后发现Hive与Kylin的速度差异过大，导致用户无法对查询的速度有一致的期望，很可能大多数查询几秒内就返回结果了，而有些查询则要等几分钟到几十分钟，因此体验非常糟糕。最后这个路由功能在发行版中默认关闭。
4）元数据管理工具（Metadata）
Kylin是一款元数据驱动型应用程序。元数据管理工具是一大关键性组件，用于对保存在Kylin当中的所有元数据进行管理，其中包括最为重要的cube元数据。其它全部组件的正常运作都需以元数据管理工具为基础。 Kylin的元数据存储在hbase中。
5）任务引擎（Cube Build Engine）
这套引擎的设计目的在于处理所有离线任务，其中包括shell脚本、Java API以及Map Reduce任务等等。任务引擎对Kylin当中的全部任务加以管理与协调，从而确保每一项任务都能得到切实执行并解决其间出现的故障。

4.3 Kyllin特点

Kylin的主要特点包括支持SQL接口、支持超大规模数据集、亚秒级响应、可伸缩性、高吞吐率、BI工具集成等。
1）标准SQL接口：Kylin是以标准的SQL作为对外服务的接口。
2）支持超大数据集：Kylin对于大数据的支撑能力可能是目前所有技术中最为领先的。早在2015年eBay的生产环境中就能支持百亿记录的秒级查询，之后在移动的应用场景中又有了千亿记录秒级查询的案例。
3）亚秒级响应：Kylin拥有优异的查询响应速度，这点得益于预计算，很多复杂的计算，比如连接、聚合，在离线的预计算过程中就已经完成，这大大降低了查询时刻所需的计算量，提高了响应速度。
4）可伸缩性和高吞吐率：单节点Kylin可实现每秒70个查询，还可以搭建Kylin的集群。
5）BI工具集成
Kylin可以与现有的BI工具集成，具体包括如下内容。
ODBC：与Tableau、Excel、PowerBI等工具集成
JDBC：与Saiku、BIRT等Java工具集成
RestAPI：与JavaScript、Web网页集成
Kylin开发团队还贡献了Zepplin的插件，也可以使用Zepplin来访问Kylin服务

4.4 Kylin安装

安装Kylin前需先部署好Hadoop、Hive、Zookeeper、HBase，并且需要在/etc/profile中配置以下环境变量HADOOP_HOME，HIVE_HOME，HBASE_HOME，记得source使其生效。
HBASE安装详细见这篇文章
1）下载Kylin安装包
下载地址：http://kylin.apache.org/cn/download/
2）解压apache-kylin-2.5.1-bin-hbase1x.tar.gz
3）启动
（1）启动Kylin之前，需先启动Hadoop（hdfs，yarn，jobhistoryserver）、Zookeeper、Hbase
（2）启动Kylin

bin/kylin.sh start

看到如下页面说明kylin启动成功
在这里插入图片描述
4） 访问URL
在http://wavehouse-1:7070/kylin查看Web页面
用户名为：ADMIN，密码为：KYLIN（系统已填）
在这里插入图片描述

4.5 Kylin使用

以gmall数据仓库中的dwd_payment_info作为事实表，dwd_order_info_his、dwd_user_info作为维度表，构建星型模型，并演示如何使用Kylin进行OLAP分析。

4.5.1 创建工程

  1. 选择‘+’按钮
    在这里插入图片描述
  2. 填写项目名称描述信息
    在这里插入图片描述

4.5.2 获取数据源

  1. 选择datasource
    2） 选择导入表
    在这里插入图片描述
  2. 选择所需数据表，并点击Sync按钮
    在这里插入图片描述

4.5.3 创建model

1）点击Models，点击"+New"按钮，点击"★New Model"按钮。
在这里插入图片描述
2）填写Model信息，点击Next
在这里插入图片描述
3）指定事实表
在这里插入图片描述

4）选择维度表，并指定事实表和维度表的关联条件，点击Ok
在这里插入图片描述
维度表添加完毕之后，点击Next
在这里插入图片描述
5）指定维度字段，并点击Next
在这里插入图片描述
6）指定度量字段，并点击Next
在这里插入图片描述
7）指定事实表分区字段（仅支持时间分区），点击Save按钮，model创建完毕
在这里插入图片描述

4.5.4 构建cube

1）点击new， 并点击new cube
在这里插入图片描述
2）填写cube信息，选择cube所依赖的model，并点击next
在这里插入图片描述
3）选择所需的维度，如下图所示
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
4）选择所需度量值，如下图所示
在这里插入图片描述
5）cube自动合并设置，cube需按照日期分区字段每天进行构建，每次构建的结果会保存在
Hbase中的一张表内，为提高查询效率，需将每日的cube进行合并，此处可设置合并周期。
在这里插入图片描述
6）Kylin高级配置（优化相关，暂时跳过）
在这里插入图片描述
7）Kylin相关属性配置覆盖
在这里插入图片描述
8）Cube信息总览，点击Save，Cube创建完成
在这里插入图片描述
9）构建Cube（计算），点击对应Cube的action按钮，选择build
在这里插入图片描述
10）选择要构建的时间区间，点击Submit
在这里插入图片描述

11）点击Monitor查看构建进度
在这里插入图片描述

4.5.6 使用进阶

执行上述流程之后，发现报错如下：
在这里插入图片描述
错误原因：上述错误原因是由于model中的维度表dwd_order_info_his为拉链表，dwd_user_info为每日全量表，故使用整张表作为维度表，必然会出现同同一个order_id或user_id对应多条数据的问题.又两种解决方案：
方案一：在hive中创建维度表的临时表，该临时表中只存放维度表最新的一份完整的数据，在kylin中创建模型时选择该临时表作为维度表。
方案二：与方案一思路相同，但不使用物理临时表，而选用视图（view）实现相同的功能。

4.5.7 采用方案二

（1）创建维度表视图

CREATE VIEW dwd_user_info_view as select * from dwd_user_info
WHERE dt='2023-01-04';
CREATE VIEW dwd_order_info_view as select * from dwd_order_info
WHERE dt='2023-01-04';

（2）在DataSource中导入新创建的视图，之前的维度表，可选择性删除。
在这里插入图片描述
修改后：
在这里插入图片描述
（3）重新创建model、cube
（4）等待重新构建
在这里插入图片描述
（5）查询结果
例1：

select user_level,sum(TOTAL_AMOUNT) from DWD_PAYMENT_INFO t1 join DWD_USER_INFO_VIEW t2 on t1.USER_ID = t2.ID
group by user_level

在这里插入图片描述
可发现当前耗时0.15秒，可以在在亚秒级别返回。

例2：增加一个性别维度查询

select user_level,gender,sum(TOTAL_AMOUNT) from DWD_PAYMENT_INFO t1 join DWD_USER_INFO_VIEW t2 on t1.USER_ID = t2.ID
group by user_level,gender

在这里插入图片描述
只需要0.09秒，可以在在亚秒级别返回。

4.5.8 Kylin BI工具

4.5.8.1JDBC

项目中导入maven依赖，即可开发，这里不再赘述

  <dependencies>
        <dependency>
            <groupId>org.apache.kylin</groupId>
            <artifactId>kylin-jdbc</artifactId>
            <version>2.5.1</version>
        </dependency>
    </dependencies>

4.5.8.2 Zepplin

1）Zepplin安装与启动
（1）将zeppelin-0.8.0-bin-all.tgz上传至Linux
（2）解压zeppelin-0.8.0-bin-all.tgz
（3）修改名称
（4）启动

bin/zeppelin-daemon.sh start

在这里插入图片描述
可登录网页查看，web默认端口号为8080
http://wavehouse-1:8080
在这里插入图片描述

2）配置Zepplin支持Kylin
（1）点击右上角anonymous选择Interpreter
在这里插入图片描述
（2）搜索Kylin插件并修改相应的配置
在这里插入图片描述
（3）修改完成点击Save完成
3) 创建新的note
在这里插入图片描述
（2）填写Note Name点击Create
在这里插入图片描述

(3) 输入SQL进行查询
在这里插入图片描述
（4 ）查看查询结果
在这里插入图片描述

5 总结

5.1 即席查询对比

Druid/Impala/Presto/Es/Kylin/Spark SQL对比
在这里插入图片描述
后面是基于CDH搭建数仓项目，详见《CDH数仓项目(一) —— CDH安装部署搭建详细流程》

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转载自blog.csdn.net/Keyuchen_01/article/details/128585789
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