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大数据集群运维（26）ApacheKylin2.5.0安装和使用

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

Apache Kylin官网：http://kylin.apache.org/

Kylin的官网上每个版本的都提供两个包一个for HBase的一个for CDH的，根据自己的环境选择下载对应的kylin的安装包，否则后面会报各种各样的错误。

Kylin依赖于hadoop的环境：

大数据集群运维（26）ApacheKylin2.5.0安装和使用

所以在安装kylin之前需要先安装好Hadoop的环境（包括hdfs、hive、hbase等）；而且Kylin对各组件的版本要求很严格，只要有组件版本不匹配就会导致Kylin无法正常使用。本文选择使用如下版本的组件：

Kylin：2.5.0(apache-kylin-2.5.0-bin-hbase1x)

JDK：1.8.0_162

Hadoop：hadoop-2.7.6

HBase：1.2.7

Hive：1.2.2

Hadoop注意开启JobHistoryServer，yarn的资源配置（default队列）要足够（主要是内存），JDK、Hadoop和HBase的安装可以在网上搜索相关资料，下面主要介绍Hive和Kylin的安装。

2.Hive安装 2.1 Mysql安装配置

这里选择使用mysql来保存hive的元数据信息，所以需要安装mysql，centos 7.2上面直接使用yum -y install mariadb mariadb-server来进行安装，然后启动mariadb，并设置开机自启动：

# systemctl start mariad

# systemctl enable mariad

设置root密码

# mysqladmin -u root password 123456

然后进入mysql（mysql -uroot -p123456）,创建数据库并设置相关权限：

mysql> CREATE DATABASE hive; # 创建hive数据库

mysql> grant all on hive.* to hive@'%' identified by '123456'; # 给hive的权限，123456是数据库的密码

Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)

mysql> grant all on hive.* to hive@localhost identified by '123456'

Query OK, 0 rows affected, 1 warning (0.00 sec)

mysql> flush privilege

Query OK, 0 rows affected (0.00 sec)

2.2 Hive安装配置

Hive安装包拷贝到/opt/目录下，然后解压。配置好各环境变量：

# vim /etc/profile

# set hive environment

#java

export JAVA_HOME=/opt/jdk1.8.0_162/

export CLASSPATH=.:$JAVA_HOME/lib/dt.jar:$JAVA_HOME/lib/tools.jar

#hadoo

export HADOOP_HOME=/opt/hadoop-2.7.6

#hbase

export HBASE_HOME=/opt/hbase-1.2.7

#hive

export HIVE_HOME=/opt/apache-hive-1.2.2-bi

#export HCAT_HOME=/opt/apache-hive-1.2.2-bin/hive-hcatalog

#kyli

export KYLIN_HOME=/opt/apache-kylin-2.5.0-bin-hbase1x

export PATH=$JAVA_HOME/bin:$HADOOP_HOME/bin:$HBASE_HOME/bin:$HIVE_HOME/bin:$KYLIN_HOME:$PATH

# source /etc/profile

修改hive配置文件：

# cd $HIVE_HOME/conf/

# cp hive-default.xml.template hive-site.xml

# cp hive-env.sh.template hive-env.sh

# cp hive-exec-log4j.properties.template hive-exec-log4j.propertie

# cp hive-log4j.properties.template hive-log4j.propertie

#vi hive-site.xml

主要配置了以下配置项：

<property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionDriverName</name>
    <value>com.mysql.jdbc.Driver</value>
    <description>Driver class name for a JDBC metastore</description>
  </property>
 
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionUserName</name>
    <value>hive</value>
    <description>Username to use against metastore database</description>
  </property>
 
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionPassword</name>
    <value>123456</value>
    <description>password to use against metastore database</description>
  </property>
 
  <property>
    <name>javax.jdo.option.ConnectionURL</name>
    <value>jdbc:mysql://localhost:3306/hive?createDatabaseIfNotExist=true&amp;useSSL=false</value>
    <description>JDBC connect string for a JDBC metastore</description>
  </property>
 
  <property>
    <name>hive.metastore.uris</name>
    <value>thrift://localhost:9083</value>
    <description>Thrift URI for the remote metastore. Used by metastore client to connect to remote metastore.</description>
  </property>
 
  <property>
    <name>hive.metastore.warehouse.dir</name>
    <value>/hive/warehouse</value>
    <description>location of default database for the warehouse，Hive在HDFS上的根目录</description>
  </property>
 
  <property>
    <name>hive.exec.local.scratchdir</name>
    <value>/hive/exec</value>
    <description>Local scratch space for Hive jobs</description>
  </property>
 
  <property>
    <name>hive.downloaded.resources.dir</name>
    <value>/hive/downloadedsource</value>
    <description>Temporary local directory for added resources in the remote file system.</description>
  </property>

配置文件中的几个目录需要创建下：

Hdfs上创建：

# hadoop fs -mkdir -p /hive/warehouse

# hadoop fs -mkdir -p /hive/log

# hadoop fs -mkdir -p /hive/tm

本地创建：

# mkdir -p /hive/log

# mkdir -p /hive/exec

# mkdir -p /hive/downloadedsource

另外hive中没有mysql jdbc的jar包，需要单独下载，下载地址：https://dev.mysql.com/downloads/connector/j/

下载后解压，然后将jar包拷贝到hive的lib目录下。

另外需要注意的是配置项hive.metastore.uris，Kylin是用 HCatalog 读取Hive表的，而HCatalog用 hive.metastore.uris 创建HiveMetaStoreClient 得到元信息，所以这里要配置hive的metastore的地址信息。

然后配置两个log4j的配置文件：

hive.log.dir=/hive/log

最后进入到hive的bin目录启动hive：

# ./hive --service metastore &am

2.3 Hive测试

直接运行在控制台输入hive进入到hive的控制台页面,执行下show tables，看看hive是否正常。

2.4 可能遇到的问题

错误描述

Caused by: MetaException(message:Version information not found in metastore. )

解决办法

修改conf/hive-site.xml 中的 “hive.metastore.schema.verification” 值为 false 即可解决 “Caused by: MetaException(message:Version information not found in metastore. )”

错误描述

配置好hive并启动两个必要后台进程metastore和hiveserver2后，启动hive时可能会遇到Required table missing : "DBS`" in Catalog "" Schema "这样的错误。因为在此实验环境中，hive的元数据保存在远程的mysql中，所以该错误意思是：在远程的数据库中没有找到相应的数据对象。

解决办法

在配置文件hive-sit.xml中，将datanucleus.schema.autoCreateAll的值改为true，

这个属性的含义是：当元数据库中必要的数据对象不存在是，会自动创建。

3. Kylin安装使用 3.1 配置安装

Kylin使用的是apache-kylin-2.5.0-bin-hbase1x的二进制包，拷贝到/opt/目录，然后解压。然后进入到/opt/apache-kylin-2.5.0-bin-hbase1x/conf目录修改配置文件kylin.properties。

# vi kylin.propertie

# 根据实际环境进行配置
kylin.env.hadoop-conf-dir=/opt/hadoop-2.7.6/etc/hadoop
 
kylin.engine.spark-conf.spark.master=yarn
kylin.engine.spark-conf.spark.submit.deployMode=cluster
kylin.engine.spark-conf.spark.yarn.queue=default
kylin.engine.spark-conf.spark.driver.memory=2G
kylin.engine.spark-conf.spark.executor.memory=4G
kylin.engine.spark-conf.spark.yarn.executor.memoryOverhead=1024
kylin.engine.spark-conf.spark.executor.instances=2
kylin.engine.spark-conf.spark.executor.cores=1
kylin.engine.spark-conf.spark.shuffle.service.enabled=false
kylin.engine.spark-conf.spark.network.timeout=600
kylin.engine.spark-conf.spark.eventLog.enabled=true
kylin.engine.spark-conf.spark.hadoop.dfs.replication=2
kylin.engine.spark-conf.spark.hadoop.mapreduce.output.fileoutputformat.compress=true
kylin.engine.spark-conf.spark.hadoop.mapreduce.output.fileoutputformat.compress.codec=org.apache.hadoop.io.compress.DefaultCodec
kylin.engine.spark-conf.spark.io.compression.codec=org.apache.spark.io.SnappyCompressionCodec
kylin.engine.spark-conf.spark.eventLog.dir=hdfs:///kylin/spark-history
kylin.engine.spark-conf.spark.history.fs.logDirectory=hdfs:///kylin/spark-history
 
kylin.engine.spark-conf.spark.yarn.archive=hdfs://d120:9000/kylin/spark/spark-libs.jar

上传spark的jar包：

jar cv0f spark-libs.jar -C $KYLIN_HOME/spark/jars/ .

hadoop fs -mkdir -p /kylin/spark/

hadoop fs -put spark-libs.jar /kylin/spark/

配置完成后，进到bin目录下执行./check-env.sh， ./find-hbase-dependency.sh，./find-hive-dependency.sh检查环境是否OK，环境OK后启动kylin：

# ./kylin.sh start

启动后查看日志有无报错（logs/kylin.log和logs/kylin.out），没有报错就可以登录kylin的web界面开始使用kylin。

3.2 Web使用

登陆kylin：http://<ip>:7070/kylin（User: ADMIN Pass: KYLIN）

大数据集群运维（26）ApacheKylin2.5.0安装和使用

看下System页面是不是OK，组件版本不对会导致这个页面加载失败，没报错的话下面就可以跑一下kylin中的例子。

执行./bin/sample.sh，执行完会提示：

Sample cube is created successfully in project 'learn_kylin'.

Restart Kylin Server or click Web UI => System Tab => Reload Metadata to take effect

#这句话的意思是 例子cube已成成功创建在了工程名称叫'learn_kylin'里面了

#重启kylin或者通过webUI => System选项卡=> 重新导入元数据信息

查看Hive default库中的表,多了五张表：

大数据集群运维（26）ApacheKylin2.5.0安装和使用

然后到web页面进行操作来创建cube：

1.Reload Metadata

大数据集群运维（26）ApacheKylin2.5.0安装和使用

2.Build Cube

大数据集群运维（26）ApacheKylin2.5.0安装和使用

3.Finish Build

大数据集群运维（26）ApacheKylin2.5.0安装和使用

到这里cube就创建完了，可以执行下select语句来查询

elect part_dt, sum(price) as total_selled, count(distinct seller_id) as sellers from kylin_sales group by part_dt order by part_dt

大数据集群运维（26）ApacheKylin2.5.0安装和使用

其他像Cube的设计、优化、流式构建等功能的使用，可直接参见kylin的官方文档，http://kylin.apache.org/docs/，目前kylin的支持的数据源有hive、kafka和jdbc源，其流式构建是使用hadoop（mr）消费kafka的数据来增量构建cube segment，目前都需要用户去触发每次的构建，而且构建都是分钟以上的延时。

目前ebay做了一个New Kylin Streaming的feature，该feature说是实时性达到毫秒级，可以水平扩展（Streaming Receiver），每个Streaming Receiver处理速度达到44000 events/s，目前已经在整理代码，即将合并到新版本的kylin中，等kylin的下个版本（2.6.0）发布估计就有该功能了，到时候可以测试使用一下。

3.3 Kylin调试

在使用过程中难免会遇到各种各样的问题，这时候可能就需要来进行调试，Kylin可以通过以下方式进行远程调试：

在kylin安装目录下，修改bin目录下的kylin.sh启动脚本：

# vi bin/kylin.sh

hbase ${KYLIN_EXTRA_START_OPTS} \

-Djava.util.logging.manager=org.apache.juli.ClassLoaderLogManager \

-Dlog4j.configuration=file:${KYLIN_HOME}/conf/kylin-server-log4j.properties \

-Dorg.apache.tomcat.util.buf.UDecoder.ALLOW_ENCODED_SLASH=true \

-Dorg.apache.catalina.connector.CoyoteAdapter.ALLOW_BACKSLASH=true \

-Djava.endorsed.dirs=${tomcat_root}/endorsed \

-Dcatalina.base=${tomcat_root} \

-Dcatalina.home=${tomcat_root} \

-Djava.io.tmpdir=${tomcat_root}/temp \

-Dkylin.hive.dependency=${hive_dependency} \

-Dkylin.hbase.dependency=${hbase_dependency} \

-Dkylin.kafka.dependency=${kafka_dependency} \

-Dkylin.spark.dependency=${spark_dependency} \

-Dkylin.hadoop.conf.dir=${kylin_hadoop_conf_dir} \

-Dspring.profiles.active=${spring_profile} \

-Xdebug -Xrunjdwp:transport=dt_socket,server=y,suspend=y,address=9001 \

org.apache.hadoop.util.RunJar ${tomcat_root}/bin/bootstrap.jar org.apache.catalina.startup.Bootstrap start >> ${KYLIN_HOME}/logs/kylin.out 2>&1 & echo $! > ${KYLIN_HOME}/pid &am

然后在idea中使用远程调试连接服务器的9001端口进行相关调试，当然也可以搭建开发环境来进行本地的调试。

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