大数据分析双剑合璧：Apache Kylin 和 Superset

分析师的挑战

在大数据时代，使用传统数据处理方式已经无法满足企业大规模数据的增长，而人工智能和 IoT 时代的到来让处理超大规模数据，解读超大规模数据的需求更加迫在眉睫。分析和理解超大规模数据集就成为这些企业要解决的当务之急。

Apache Kylin 开源 OLAP on Hadoop引擎

现代企业使用联机分析处理 ( OLAP ) 技术来分析数据，生成报表，从而帮助业务人员制订商务决策。随着大数据时代的来临和 Hadoop 技术的兴起，基于大数据平台的 OLAP 分析又给拥抱大数据的企业带来新的挑战。

Apache Kylin[1] 作为 Apache 基金会首个开源的 OLAP 分析引擎，已在全球得到了广泛的应用。Kylin采取预计算技术，可以为分析师在超大规模数据集上（PB／TB 级）提供亚秒级查询能力。Kylin 专注于 OLAP 计算引擎，提供很精妙的技术设计: Kylin 的数据源除了可以来自于 Hadoop 上的 Hive 数仓，还可以接收 Kafka 传递而来的流式数据; Cube 构建引擎可以用 MapReduce，一些构建步骤为了性能考量还可以选择使用 Spark；构建好的 Cube 默认存储在 HBase 中; 查询则采用业界最普遍使用的 ANSI-SQL 查询，分析师原有的 SQL 查询、报表、分析等可以轻松迁移到 Kylin。

查询接口上 Kylin 已经做到 ODBC/JDBC/RESTful 方式，这给第三方集成提供了巨大想像空间.

这里请读者留意，Kylin 设计精妙是指，Kylin 松耦合的设计完全可以让数据源，计算引擎，Cube 存储根据您自己使用场景而来做个性化定制——选择权在您手里。

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