首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

Kylin如何在Hbase中存储数据?

Kylin是一个开源的分布式分析引擎,用于快速查询大规模数据集。它可以与HBase进行集成,以实现数据的存储和查询。

在Kylin中,数据存储在HBase中的多维数据模型中。具体来说,Kylin使用了一种称为“Cube”的数据结构来存储和处理数据。Cube是一个多维数据集合,它将原始数据按照维度进行切割和聚合,以提供快速的查询性能。

在将数据存储到HBase中之前,需要进行以下几个步骤:

  1. 数据预处理:首先,需要将原始数据进行清洗和转换,以适应Kylin的数据模型。这可能涉及到数据清洗、格式转换、字段映射等操作。
  2. 创建数据模型:接下来,需要定义Kylin的数据模型,包括维度、度量和Cube的结构。维度是数据的属性,度量是需要进行聚合计算的指标。通过定义数据模型,可以指定数据如何在HBase中进行存储和查询。
  3. 构建Cube:一旦数据模型定义完成,就可以使用Kylin的构建工具将数据加载到HBase中。构建过程会将原始数据按照数据模型的定义进行切割、聚合和存储。
  4. 数据查询:一旦Cube构建完成,就可以使用Kylin提供的查询接口进行数据查询。Kylin会根据查询条件和数据模型,从HBase中快速检索和计算结果。

总结起来,Kylin通过将数据存储在HBase中的多维数据模型中,实现了快速的数据查询和分析。它适用于需要处理大规模数据集的场景,例如OLAP分析、数据挖掘和BI报表等。

腾讯云提供了一系列与Kylin相关的产品和服务,例如云数据库HBase、云数据仓库CDW、云分析引擎SA等。您可以通过访问腾讯云官方网站(https://cloud.tencent.com/)了解更多关于这些产品的详细信息和使用指南。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

Kylin集群模式部署(使用同一HBase存储

放弃不难,但坚持很酷~ HDP版本:3.0 Kylin版本:2.6.0 前言 本文主要讲解如何部署Kylin集群,采取多个Kylin实例共享HBase存储的模式,如果需要事先了解Kylin基本概念的朋友可以查看...解决hive用户不能访问/kylin/kylin_metadata /kylin/kylin_metadata文件主要存储同步Hive表基数的相关文件,以及存储构建cube的相关信息。...HBase metastore 。...配置 Kylin 节点的运行模式 kylin.server.mode,参数值可选 all, job, query 的一个,默认值为 all。...2. kylin配置 假如现在我们有三台机器,在每一台机器里都安装一个kylin服务。使用同一HBase存储,用Nginx做负载均衡。 将之前配置好的kylin源码拷贝至其余两台机器上的相同目录下。

2.1K20

HBase 数据存储结构

在「HBase, 从逻辑上来讲数据大概就长这样: 单从图中的逻辑模型来看, HBase 和 MySQL 的区别就是: 将不同的列归属与同一个列族下 支持多版本数据 这看着感觉也没有那么太大的区别呀,...在内存维护一个有序的数据 将内存数据push 到磁盘 将磁盘的多个有序文件进行归并, 合成一个较大的有序文件 HBase存储 在「HBase, 数据存储就使用了 「LSM 树」进行存储....其中每一条数据都是一条操作记录. 那么在「HBase」实现的部分内容如下...., 加速读取 根据数据块的位置和大小, 找到指定数据块并二分查找指定数据 HBase 数据列族式存储 先简单回顾一下行式存储和列式存储....HBase 会将一张表同一列族的数据, 分配到同一个 region 上, 这个region 分配在集群的某一个 regionServer.

2.6K20

何在kylin构建一个cube

kylin使用的是星型模型,通常一个事实表会关联多个维度表,表的数据有了,下面就是通过kylin的ui界面来完成整个流程。...Kylin的本质是基于空间换时间的策略来实现亚秒级的查询,本身只是一个Server,充分利用了Hadoop+Hive来把结果集数据预构建到Hbase里来优化提高查询效率。...所以想要使用Kylin必须保证你的Hadoop,Hive,Hbase已经安装,并且能正常使用。...构建cube的本质,其实就是把各种可能用到的查询,聚合,统计提前预计算好,然后按规则写入hbase,这样在查询的时候,基于rowkey的查询响应速度非常快,而且随着数据量的增大,查询响应时间基本是个常量...kylin这里就这么低,其实kylin server服务不仅仅只是查询hbase的结果返回给前端,大部分时候都需要在server的内存里做各种运算,比如分页,排序,聚合等,所以如果大并发量一旦瞬间上来可把

90170

Hadoop Hbase适合存储哪类数据

Hadoop Hbase适合存储哪类数据?         最适合使用Hbase存储数据是非常稀疏的数据(非结构化或者半结构化的数据)。...Hbase之所以擅长存储这类数据,是因为Hbase是column-oriented列导向的存储机制,而我们熟知的RDBMS都是row- oriented行导向的存储机制(郁闷的是我看过N本关于关系数据库的介绍从来没有提到过...比如,如果某个表 UserTable有10列,但在存储时只有一列有数据,那么其他空值的9列是不占用存储空间的(普通的数据库MySql是如何占用存储空间的呢?)。        ...Hbase适合存储非结构化的稀疏数据的另一原因是他对列集合 column families 处理机制。 打个比方,ruby和python这样的动态语言和c++、java类的编译语言有什么不同?...Ok ,现在Hbase为未来的DBA也带来了这个激动人心的特性,你只需要告诉你的数据存储Hbase的那个column families 就可以了,不需要指定它的具体类型:char,varchar,int

1.7K40

2021年大数据HBase(十三):HBase读取和存储数据的流程

HBase读取和存储数据的流程 一、HBase读取数据的流程 1、由客户端发起读取数据的请求, 首先先连接 zookeeper , 从zookeeper获取hbase:meta表被哪个regionServer...所管理meta表主要记录了 hbase各个表有那些region,以及每个region被哪个regionServer所管理hbase中非常特殊的元数据存储表, 此表只会有一个region 2、连接...meta对应的regionServer, 从meta获取要查询数据的在那些region, 并将其对应regionServer地址返回给客户端 3、开始并行的连接这些regionServer, 从这些...client , client根据需要过滤出需要的数据, 最后展示给调用者 二、HBase存储数据的流程 客户端的同步流程:  1、客户端发起写入数据的请求, 首先会先连接zookeeper, 从zookeeper...对应的regionstore模块的memStore, 当这个两个地方都写入完成后, 客户端就会认为数据写入完成了 异步服务器端执行过程: 5、客户端不断的进行数据的写入工作, memStore数据也会不断的增多

1.6K10

何在启用Kerberos的CDH中部署及使用Kylin

,请参考《如何在CDH中部署及使用Kylin》,文章包含了如何在CDH上部署Kylin,以及创建cube,然后进行查询的两个demo例子。...本文主要描述如何在启用Kerberos的CDH集群如何部署及使用Kylin。...1.CDH集群正常运行 2.Hive,HBase服务运行正常 3.安装Kylin服务的节点已经部署Hive Gateway、HBase Gateway角色 2.下载Kylin ---- 社区版kylin...8.在HBase上授权,允许kylin用户有访问hbase的权限,包括建表的权限 ? 简单测试hbasekylin用户的权限 ? 9.执行bin/check-env.sh检查kylin运行环境 ?...查看Hive default库的表,多了五张表 ? 2.进入kylin Web界面reload metadata ? 3.查看导入模型 ? 4.构建cube ? 5.选择数据分区范围 ?

1.6K30

何在环境存储配置

关于「在环境存储配置」,是 The Twelve-Factor App 倡导的方法论之一。...通常,应用的配置在不同环境(预发布、生产环境、开发环境等等)间会有很大差异,比如说数据库的用户名密码等等配置,通过把配置和代码分离,我们可以保证部署在不同环境的代码完全一致,如何把配置和代码分离呢?...最佳实战是把配置存储到环境变量,它可以非常方便地在不同的部署间做修改,却不动一行代码;与配置文件不同,不小心把它们签入代码库的概率微乎其微;此外环境变量与语言和系统无关。...通过引入服务发现机制可以解决多台服务器同步配置的问题,主流方案如下: etcd + confd consul + consul-template 它们的实现机制类似,都是把配置保存在服务发现的存储里,一旦发生变化...类似 phpinfo,eval 之类的危险函数,原本就应该通过 disable_functions 禁用,而且数据库密码之类的信息,一般有 ip 访问限制,即便泄露了也影响有限,但这并不意味着可以不假思索的把任何信息都往环境变量里塞

1.1K30

数据入门:Hbase存储原理解析

今天的大数据入门分享,我们就来讲讲Hbase存储原理。...要了解Hbase存储原理,我们先从Hbase数据结构开始讲起。 Hbase数据结构 Hbase是一个稀疏、多维度、排序的映射表,这张表的索引是行键、列族、列限定符和时间戳。...1、Rowkey Rowkey是用来检索记录的主键,访问Hbase table的行,数据会按照Rowkey的字典序排序进行存储,利用这个特性,把经常一起读取的行存储在一起。...在HBase的实现,内存数据则是对应于MemStore,而磁盘数据则对应于StoreFile(HFile实现)。当MemStore写满后会Flush到一个HFile。...关于大数据入门,Hbase存储原理解析,以上就为大家做了基本的介绍了。Hbase在大数据生态当中,尤其是数据存储环节,重要程度非常高,也建议大家去深入地理解和掌握。

1K20

Apache Kylin原理与架构

Apache Kylin作为OLAP引擎包含了从数据源(Hive/Kafka等)获取源数据,基于MapReduce构建多维立方体(Cube),并充分利用HBase的列式特性来分布式的存储立方体数据,提供标准...其它全部组件的正常运作都需以元数据管理工具为基础,包括cube的定义,星状模型的定义、job的信息、job的输出信息、维度的directory信 息等等,元数据和cube都存储hbase存储的格式是...cube缓存的查询,cube是通过预计算缓存在hbase,这部分查询是可以再秒级甚至 毫秒级完成,而还有一些操作使用过查询原始数据存储在hadoop上通过hive上查询),这部分查询的延迟比较高。...2 ):存储模块HBase HBasekylin中用来存储OLAP分析的Cube数据的地方,实现多维数据集的交互查询 3 ):Kylin内部核心模块 REST Server :提供了Restful 接口...kylin的元数据信息和cube信息都存储hbase cube build engine :这个是所有模块的基础,主要负责kylin预计算创建cube,创建的过程首先通过hive读取原始数据,然后通过一些

1.2K20

Kylin基本原理及概念

即多维分析可能用到的度量进行预计算,将计算好的结果保存成Cube并存储HBase,供查询时直接访问。...大致流程:将数据源(比如Hive)数据按照指定的维度和指标,由计算引擎Mapreduce离线计算出所有可能的查询结果(即Cube)存储HBase。...HBase每行记录的Rowkey由各维度的值拼接而成,度量会保存在column family。为了减少存储代价,这里会对维度和度量进行编码。...其中数据源主要是Hive、Kafka;计算框架默认为MapReduce,也支持Spark;结果存储HBase;对外查询接口支持REST API、JDBC、ODBC。...的信息、job的输出信息、维度的directory信息等等,Kylin的元数据和cube都存储HBase

2.8K10

【硬刚KylinKylin入门原理调优OLAP解决方案和行业典型应用

3.0 等众多新功能,还有一些新功能正在进行公开 beta 测试, Parquet 存储引擎、完全实时流数据等,预计在不远的将来会正式发布。...事实表和维度表 事实表(Fact Table)是指存储事实记录的表,系统日志、销售记录等,并且是维度模型的主表,代表着键和度量的集合。...HBase 存储 kylin.storage.hbase.table-name-prefix:默认值为 KYLIN_ kylin.storage.hbase.namespace:指定 HBase 存储默认的...; Kylin 将这个数据存储到元数据。...Kylin 以 Key-Value 的方式将 Cube 存储HBase HBase 的 key,也就是 Rowkey,是由各维度的值拼接而成的;为了更高效地存储这些值,Kylin 会对它们进行编码和压缩

1.1K20

海量日志数据存储用 elasticsearch 和 hbase 哪个?

首先看两者的简单介绍: ElasticSearch:是一个基于Lucene的搜索引擎; HBase:是一个开源的,非关系的,分布式的数据模型存储引擎; 两个框架都可以做分布式的存储和搜索,但是在海量日志数据面前...以下几点可以考虑: 查询复杂度:HBase支持比较简单的行或者区间查询,如果更复杂的查询功能就不太容易支持。ES支持的查询比较丰富。 数据量:两者都是支持海量数据的。...由于HBase天生的大数据身份,本能的支撑更大量级的数据;ES最开始只是一个基于Lucene的搜索引擎,后期加入了存储的扩展,也就是说ES在存储扩展上可能会非一些力气。...维护成本:一旦项目上线,维护成本也是一个必须考虑的问题,HBase基于的是Hadoop那一套,组建多,代价高;ES独立扩展维护较简单一些。...简单一句话:考虑存储的场景使用HBase;考虑查询的场景使用ES;当然两者结合更完美。

2.8K50

Kylin使用心得:从入门到进阶的探索之旅

首先,Kylin会根据用户定义的维度和度量,生成一系列Cuboid;接着,通过MapReduce或Spark作业,对原始数据进行聚合计算,生成Cube;最后,将计算结果存储HBase,以便快速查询。...查询引擎Kylin的查询引擎利用HBase的列族存储特性,高效检索预计算的Cuboid数据。通过优化的查询计划,确保查询性能。常见问题与易错点1....解决方案:优化Cube设计,检查是否遗漏重要索引;调整HBase配置,优化存储与读取性能。3. 内存与存储资源紧张问题:大规模数据处理时,资源分配不当导致构建或查询失败。...解决:优化Cube设计,增加维度分桶、索引;检查网络和硬件资源,确保性能瓶颈得到解决;调整查询SQL,减少数据扫描量。3. 系统稳定性问题:Kylin服务异常,启动失败、频繁重启。...解决:检查配置文件,确保参数设置合理;排查依赖组件(Hadoop、HBase)的状态;升级到最新版本,修复已知问题。高可用性与扩展性1. 集群部署通过多节点部署,提高Kylin的可用性和处理能力。

13910

都是 HBase 上的 SQL 引擎,Kylin 和 Phoenix 有什么不同?

了解 Apache Kylin 和 Apache Phoenix 的同学都知道,它们都是使用 Apache HBase数据存储和查询,那么,同为 HBase 上的 SQL 引擎,它们之间有什么不同呢...图1 Kylin 架构 上图是 Kylin 的架构图,从图中可以看出,Kylin 利用 MapReduce/Spark 将原始数据进行聚合计算,转成了 OLAP Cube 并加载到 HBase ,以...Kylin 选择 HBase 作为存储引擎,是因为 HBase 具有延迟低,容量大,使用广泛,API完备等特性,此外它的 Hadoop 接口完善,用户社区也十分活跃。...较好的利用 HBase 的优点, row timestamp,将其与 HBase 原生的 row timestamp 映射起来,有助于 Phoenix 利用 HBase 针对存储文件的时间范围提供的多种优化和...3.2 HBase存储格式的对比 Kylin数据列区分成维度和度量:维度的顺序与 HBase 的 Rowkey 建立关系从而将 Cube 数据存储,维度的值会被编码为字节,然后多个维度的值被拼接在一起组成

1.6K30

Java大数据Hbase分布式存储入门

之前的系列文章当中,已经为大家介绍了大数据存储当中的MongoDB、Redis等数据库,今天接着来讲Hbase。...Hbase在大数据存储当中,与Hadoop生态紧密相关,也是Hadoop生态当中必学的重要组件。下面我们从基础入门开始,来讲讲Hbase。...这其中,Hbase主要在大数据存储环节,发挥着重要作用。 Hbase简介 HBase,根据官方给出的定义,是面向列的非关系型分布式数据库,在Hadoop体系当中,基于分布式文件系统HDFS来工作。...Hbase特性 基于列式存储模型,实现数据高度压缩,节省存储成本; 采用LSM机制而不是B(+)树,更加适合海量数据实时写入; 高可靠,数据存储为多个副本(默认是3副本),且具备自动故障转移功能; 高扩展...到StoreFiles的内存写入; 定期检查RegionServer的WAL。

1K00
领券