交互式计算引擎MOLAP篇
摘自：《大数据技术体系详解：原理、架构与实践》
MOLAP是一种通过预计算cube方式加速查询的OLAP引擎，它的核心思想是“空间换时间”，典型代表包括Druid和Kylin。
一.Druid简介
Druid是一个用于大数据实时查询和分析的高容错，高性能开源分布式OLADP系统，旨在快速处理大规模的数据，并能够实现快速查询和分析。
Durid是基于列存储的，其设计之初主要目的是存储时间序列数据，因此数据强制按照时间分隔不同的数据段（segment），除了时间戳以外，一个数据段中还有纬度（dimension）和度量（metric）两种类型的列。
Durid能够快速对数据进行过滤和聚合，它常用来给一些面向分析人员的应用提供查询引擎。有些大规模的Druid集群每秒钟能够插入数十亿条事件并提供上千次的查询。
Druid官网网站：http://druid.io/。
Druid整个架构由实时线和批处理线两部分构成，本质上是对Lamaba架构的一种实现。如上图所示，Druid系统主要由三个外部依赖：用于分布式协调服务的zookeeper；存储集群数据信息和相关规则的Metadata Storage；存放备份数据的Deep Stroage。
Druid节点类型比较多，可以从三个方面了解系统架构：
（1）首先，从外部看，提供查询接口的节点是Broker节点，它根据具体的情况可能会将查询分发到实时（Real-time）节点或历史（Historical）节点，前者存放实时数据，后者存放历史数据；
（2）其次，从集群内部看，负责协调数据存储的是Coorinator节点，它读取Metadata，通过Zookeeper通知不同的Historical节点应当载入或丢弃哪些数据段；
（3）最后，从数据Ingest来看，可以将实时数据交给Real-time节点进行处理（real-time index），也可以直接将数据建好索引存放到Deep Storage中，然后更新Metadata（batch index），现在Druid提倡用Indexing Service来统一处理两种数据Ingest的情况。
二.Kylin简介
Kylin是Hadoop生态圈下的一个MOLAP系统，是ebay大数据部门从2014年开始研发的支持TB到PB级别数据量的分布式OLAP分析引擎。其特点包括：
（1）可扩展的超快OLAP引擎；
（2）提供ANSI-SQL接口；
（3）交互式查询能力；
（4）引入MOLAP Cube的概念以加速分析过程。
（5）支持JDBC/RESTful等访问方式，与BI工具可无缝整合。
Kylin的核心思想是利用空间换时间，它通过预计算，将查询结果预先存储到HBase上以加快数据处理效率。
Kylin官网网站：http://kylin.apache.org/。
Kylin实现过程复用了大量开源系统，具体如上图所示。
RESST Server：
提供一些RESTful接口，例如创建cube，构建cube，刷新cube，合并cube等cube相关操作，元数据管理，用户访问权限，系统配置动态修改等。
JDBC/ODBC接口：
Kylin提供了JDBC驱动，使用JDBC接口的查询和使用RESTful接口的查询内部实现流程是相同的。这类接口使用Kyin能够兼容各种可视化工具，包括tableau和mondrian等。
Query引擎：
Kylin使用一个开源的calcite框架实现SQL的解析，相当于SQL引擎层。
calcite官网网站：http://calcite.apache.org/.
Routing：
该模块负责将SQL生成的执行计划转换成面向cube缓存的查询。cube是通过预计算缓存在HBase中，这些查询只需从HBase直接获取结果返回即可，一般在妙计甚至毫秒级完成。
Metadata：
Kylin中包含大量的元数据信息，包括cube的定义，星状模型的定义，作业的信息，作业的输出嘻嘻，纬度的存放目录信息等，元数据和cube都存储在Hbase中。
Cube构建引擎：
负责预计算方式的构建cube，这是通过MapReduce/Spark计算生成HTable然后加载到HBase中完成的。
三.Druid于Kylin对比
Druid与kylin均是MOLAP类型的查询引擎，它们将数据按照多维度数据方式存储，并通过索引方式加速计算。它们两个拥有很多相同特点，但也各有自己的特色，它们的异同对比如下图所示。
