Apache Kylin发布新版流处理引擎

作者：佚名 2016-11-15 09:34:14大数据 新版流式构建是布新版流在Kylin v1.5的"可插拔 "架构下的一个完美实现︰ 将Kafka主题视为一种数据源，实现相应的处理适配器，将数据先抽取、引擎转换和保存到 HDFS，布新版流接下来使用各种Kylin的处理构建引擎(MR/Spark等)对数据进行并行计算 。

Apache Kylin在 1.5.0 推出了从流数据进行准实时(Near Real Time)处理功能，引擎可以直接从Apache Kafka的布新版流主题(Topic)中消费数据来构建Cube。Apache Kylin 1.5.0的处理流数据是一次实验性的探索，它打破了以往只能从Apache Hive表构建Cube的引擎局限，将数据从产生到可查询的布新版流延迟从小时级降低到了分钟级，满足了一些对实时性要求比较高的处理场景;但它在实现上存在一些局限︰

不可扩展︰ 由于是利用单个 Java 进程(而不是利用某种计算框架)对数据做处理，当遇到流数据高峰时，引擎可能由于资源不足而导致构建失败;

可能会丢失数据︰ 由于使用一个起始时间+结束时间在Kafka队列中使用二分查找近似地寻找消息的布新版流偏移量(offset)，过早或过晚到达的处理消息将会被遗漏，从而使得查询结果有误差 ;

难以监控︰ 用于构建的引擎任务是单独通过shell脚本执行的，而不是像其它Cube那样由任务引擎统一调度和执行，所以这些任务是在Web界面和REST API上都无法查询到的，使得用户无法方便地使用工具进行监控和管理;

其它︰ 必须持续执行，如果有系统宕机将会造成某些时间窗口的任务没有被执行，从而必须依靠管理员手动恢复;如果宕机时间较长，管理员不得不将长时间窗口切成多个小时间窗口依次来恢复，非常繁琐 。

为了克服这些限制，Apache Kylin团队基于Kafka 0.10的API，开发了新版的准实时流式处理，它已经在内部测试了一些时间，目前正在公开测试中。

新版流式构建是在Kylin v1.5的"可插拔 "架构下的一个***实现︰ 将Kafka主题视为一种数据源，实现相应的适配器，将数据先抽取、转换和保存到 HDFS，接下来使用各种Kylin的构建引擎(MR/Spark等)对数据进行并行计算 。图 1 是高层次的架构图。

Kylin的Kafka适配器参考了kafka-hadoop-loader的思路和部分代码， 将Kafka主题抽象成Hadoop输入文件格式(InputFileFormat)，为主题的每个分区(partition)分配一个Mapper消费数据; 之后Kylin将利用现有框架进行并行处理，从而使得方案变得可扩展且具有容错性。

要解决"数据丢失"问题，Kylin将开始/结束消息的偏移量(offset)计入了每个Cube segment，并使用偏移量作为分区值 ，offset是顺序递增的且不能有重叠和遗漏(如果主题有多个分区，使用各分区偏移量之和作分区值);这将确保没有数据丢失，一个消息只会被消费一次。晚到达的消息会被稍后的segment统计进来;每个Segment 有"最早时间”和"最晚时间"; 当用户按时间条件查询时，Kylin将扫描与查询时间范围相匹配的所有段。图 2解释了这个设计。

上图中有三个segment，它们的offset依次连续且无重叠(左包右闭)，Seg[100-400]中的消息时间跨度是1:04 – 1:11，Seg[400 - 2000]的时间跨度是1:08 – 1:40;当用户要查询1:10的统计信息时，Kylin发现这两个Segment都可能有这个时间的消息，故而会扫描这两个Segment然后再次做汇总计算。

新版流计算引擎也进行其它一些更改和增强︰

允许同时构建/合并多个segment，前后的构建任务都是独立的

自动从前一个segment或从Kafka寻找消息的开始及结束的offset

支持嵌入格式(结构化)的JSON消息

增加了触发流式构建的REST API

增加了来检查和部分填补segment空洞的REST API

内部的集成测试结果初步验证了当初的目标 ︰

可伸缩︰ 它能够在一次构建中轻松处理上亿条消息;

灵活︰ 可以在任何时候，以你期望的频率触发构建，例如︰ 在白天每隔 5 分钟触发一次， 在夜间将频率降低到每个小时，在需要做的维护可以随时暂停; 由于是Kylin管理所有主题的offset，再恢复时它可以自动从上一次的结束位置继续;

稳定︰ 稳定性大大提高，在上一版中经常发生的OutOfMemory错误再没有出现过;

易于管理︰ 用户可通过Kylin的"Monitor"页面或 REST API检查所有构建任务的状态;

构建性能︰相比于前一版构建时间略长(因为有Hadoop任务的调度)，但延迟依然在可接受的分钟级别。

在一个小规模的测试群集 (8台 AWS实例，消费 Twitter Sample 消息流) 中，创建一个有9个 维度和3个度量的Cube,每秒约一万条消息，当构建间隔是 2 分钟的时候，平均每次构建需 3 分钟; 当构建间隔是 5 分钟的时候，平均每次构建需要 4 分钟; 这里是几个测试中的截图 ︰

总结，这是比前一版本相比更加健壮和完善的流数据OLAP 解决方案。现在你可以从Apache Kylin的下载页面下载到 1.6.0-SNAPSHOT 的二进制包，然后按照此教程生成***个流式Cube。

作者介绍：

史少锋，Apache Kylin PMC 成员，核心开发人员之一，eBay高级软件工程师，2014年加入eBay Kylin 团队并转向大数据分析领域，参与了Kylin一系列优化和新功能的开发，并致力为Kylin社区用户提供支持和帮助。史少峰硕士毕业于上海交通大学计算机系，在IBM从事多年软件全球化和云计算等方面的设计和开发。

责任编辑：武晓燕 来源： 网络大数据 Apache Kylin流处理引擎

(责任编辑：休闲)