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大数据-163 Apache Kylin 全量增量Cube的构建 手动触发合并 JDBC 操作 Scala

🕗 发布于 2024-10-12 06:58 大数据  apache  kylin  kafka  flink  

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章节内容

上节我们完成了如下的内容：

  • 全量增量Cube的构建
  • Segment

在这里插入图片描述

基本流程

在 Apache Kylin 中，手动触发 Segment 合并的步骤如下：

  • 选择要合并的 Cube 和 Segments： 进入 Kylin Web UI，选择你要操作的 Cube，进入该 Cube 的详情页面。在“Segments”标签页下，可以看到当前 Cube 的所有 Segments。选择你希望合并的 Segments。

  • 合并 Segments： 点击页面上的 “Merge Segment” 按钮。通常情况下，Kylin 会自动计算可以合并的 Segments。如果你想手动控制合并的 Segments，可以在弹出的对话框中手动选择你想合并的 Segments。

  • 配置合并任务： 配置合并任务的参数，如目标时间范围等。Kylin 会根据你选择的 Segments 的范围自动填充一些默认的值。你可以根据需求调整这些参数。

  • 启动合并任务： 完成配置后，点击 “Submit” 按钮。Kylin 将会创建一个新的合并任务（Job），该任务将在后台执行。你可以在 “Job” 页面查看任务的执行状态。

  • 监控任务状态： 在 “Job” 页面，你可以查看合并任务的日志和状态。如果任务执行成功，你会看到新的 Segment 出现在 Segments 列表中，表示合并已经完成。

  • 如果合并成功，新的合并后 Segment 会替代原来的多个 Segments，而旧的 Segments 将被 Kylin 自动清理。

需要注意的是，手动合并的操作可能会占用大量资源，因此在高负载时需要谨慎操作，并在合适的时间段执行合并任务。

手动触发合并Segment

Kylin提供了一种简单的机制用于控制Cube中Segment的数量：合并Segment，在WebGUI中选中需要进行Segments合并的Cube。

单击Action => Merge

我们刚才分阶段进行了任务的Build操作，
01-01、01-02、01-03、01-04 的任务，我们可以使用 Merge 来进行合并：

在这里插入图片描述

选中需要合并的Segment，可以同时合并多个Segment，但这些Segment必须是连续的，单击提交系统会提交一个类型为 MERGE 的构建任务，这里可以选择时间阶段，我选择的是 01-03到01-04：
在这里插入图片描述

提交任务，可以看到是一个 Merge任务，看名字：【MERGE】，等待合并完毕：
在这里插入图片描述
合并完毕的结果如下图：
在这里插入图片描述

注意事项

  • 在MERGE构建结束之前，所有选中用来合并的Segment仍然处于可用的状态
  • 在MERGE类型的构建完成之前，系统将不允许提交这个Cube上任何类型的其他构建任务
  • 当MERGE构建结束的时候，系统将选中合并的Segment替换为新的Segment，而被替换下的Segment等待将被垃圾回收和清理，以节省系统资源

删除Segment

使用WebUI删除Cube的Segment，
这里选择 Disable 就可以删除Segment了：

在这里插入图片描述
Disable之后，可以看到下面的：DeleteSegment操作，就可以删除指定的Segment了：
在这里插入图片描述

自动合并

手动维护Segment很繁琐，人工成本高，Kylin中是可以支持自动合并Segment。
在Cube Designer的 Refresh Settings的页面中有：

  • Auto Merge Thresholds
  • Retention Thresholds

Refresh Settings的页面：
在这里插入图片描述
两个设置项可以用来帮助管理Segment碎片，这两项设置搭配使用这两项设置可以大大减少对Segment进行管理的麻烦。

Auto Merge Thresholds

  • 允许用户设置几个层级的时间阈值，层级越靠后，时间阈值越大
  • 每当Cube中有新的Segment状态变为READY的时候，就会自动触发一次系统自动合并

合并策略

  • 尝试最大一级的时间阈值，例如：针对（7天、28天）层级的日志，先检查能够将连续的若干个Segment合并成为一个超过28天的大Segment
  • 如果有个别的Segment的事件长度本身已经超过28天，系统会跳过Segment
  • 如果满足条件的连续Segment还不能够累积超过28天，那么系统会使用下一个层级的时间戳重复寻找

案例1 理解Kylin自动合并策略

  • 假设自动合并阈值设置为7天、28天
  • 如果现在有A-H 8个连续的Segment，它们的时间长度为28天（A）、7天（B）、1天（C）、一天（D）、一天（E）、一天（F）、一天（G）、一天（H）
  • 此时，第9个Segment加入，时间长度为1天

自动合并的策略为：

  • Kylin判断时能够将连续的Segment合并到28天这个阈值，由于Segment A已经超过28天，会被排除。
  • 剩下的连续Segment，所有时间加一起 B+C+D+E+F+G+H+I < 28天，无法满足28天的阈值，则开始尝试7天的阈值
  • 跳过 A（28）、B（7）均超过7天，排除
  • 剩下的连续Segment，所有时间加在一起 C+D+E+F+G+H+I 达到7天的阈值，触发合并，提交Merge任务，并构建一个SegmentX（7天）
  • 合并后，Segment为：A（28天）、B（7天）、X（7天）
  • 连续触发检查，A（28天）跳过，B+X（7+7=14）< 28天，不满足第一阈值，重新使用第二阈值触发
  • 跳过B、X尝试终止

案例2 配置自动合并4天的Segment

选中Model，选择Edit进行编辑：
在这里插入图片描述
直接到Refresh Setting选项卡，将选项修改为，4天：
在这里插入图片描述
后续将自动进行Segment的构建。

配置保留的Segment

自动合并是将多个Segment合并为一个Segment，以达到清理碎片的目的，保留Segment则是及时清理不再使用的Segment。
在很多场景中，只会对过去一段时间内的数据进行查询，例如：

  • 对于某个只显示过去1年数据的报表
  • 支持它的Cube其实只需要保留过去一年类的Segment即可
  • 由于数据在Hive中已经存在备份，则不需在Kylin中备份超过一年的类似数据

可以将Retention Threshold设置为365，每当有新的Segment状态变为READY的时候，系统会检查每一个Segment。如果它的结束时间距离最晚的一个Segment的结束时间已经大于等于RetentionThreshold，那么这个Segment将视为无需保留，系统会自动从Cube中删除这个Segment。

保留策略示意图如下所示：
在这里插入图片描述

使用JDBC连接操作Kylin

简单介绍

  • 要将数据以可视化方式展示出来，需要使用Kylin的JDBC方式连接执行SQL，获取Kylin的执行结果
  • 使用Kylin的JDBC与JDBC操作MySQL一致

业务需求

通过JDBC的方式，查询按照日期、区域、产品维度统计订单总额/总数量结果

开发步骤

添加依赖

<dependency>
  <groupId>org.apache.kylin</groupId>
  <artifactId>kylin-jdbc</artifactId>
  <version>3.1.1</version>
</dependency>

实现规划

  • 创建Connection连接对象
  • 构建SQL语句
  • 创建Statement对象，并执行executeQuery
  • 打印结果

编写代码

我这里用Scala实现了，Java也差不多

package icu.wzk.kylin

import java.sql.DriverManager

object KylinJdbcTest {

  def main(args: Array[String]): Unit = {
    // 创建连接对象
    val connection = DriverManager.getConnection("jdbc:kylin://h122.wzk.icu:7070/wzk_test_kylin", "ADMIN", "KYLIN")
    // 创建Statement
    val statement = connection.createStatement();
    // 构建SQL语句
    var sql =
      """
        |select
        | t1.dt,
        | t2.regionid,
        | t2.regionname,
        | t3.productid,
        | t3.productname,
        | sum(t1.price) as total_money,
        | sum(t1.amount) as total_amount
        |from
        | dw_sales1 t1
        |inner join dim_region t2
        |on t1.regionid = t2.regionid
        |inner join dim_product t3
        |on t1.productid = t3.productid
        |group by
        | t1.dt,
        | t2.regionid,
        | t2.regionname,
        | t3.productid,
        | t3.productname
        |order by
        | t1.dt,
        | t2.regionname,
        | t3.productname
        |""".stripMargin
    val resultSet = statement.executeQuery(sql)
    println("dt region product_name total_money total_amount")
    while (resultSet.next()) {
      // 获取时间
      val dt = resultSet.getString("dt")
      // 获取区域名称
      val regionName = resultSet.getString("regionname")
      // 获取产品名称
      val productName = resultSet.getString("productname")
      // 获取累计金额
      val totalMoney = resultSet.getDouble("total_money")
      // 获取累计数量
      val totalAmount = resultSet.getDouble("total_amount")
      println(f"$dt $regionName $productName $totalMoney $totalAmount")
    }
    connection.close()
  }

}

测试运行

我们运行代码，可以看到如下的运行结果：
在这里插入图片描述


原文地址：https://blog.csdn.net/w776341482/article/details/142844747

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