1 系统架构

1.1 What is Kylin

1.2 What is Palo

2 数据模型

2.1 Kylin的聚合模型

2.2 Palo的聚合模型

2.3 Kylin Cuboid VS Palo RollUp

2.4 Palo的明细模型

3 存储引擎

4 数据导入

5 查询

6 精确去重

7 元数据

8 高性能

9 高可用

10 可维护性

10.1 部署

10.2 运维

10.3 客服

11 易用性

11.1 查询接入

11.2 学习成本

11.3 Schema Change

12 功能

13 社区和生态

14 总结

15 参考资料

Apache Kylin和Baidu Palo都是优秀的开源OLAP系统，本文将全方位地对比Kylin和Palo。Kylin和Palo分别是MOALP和ROLAP的代表，对比这两个系统的目的不是为了说明哪个系统更好，只是为了明确每个系统的设计思想和架构原理，让大家可以根据自己的实际需求去选择合适的系统，也可以进一步去思考我们如何去设计出更优秀的OLAP系统。

本文对Apache Kylin的理解基于近两年来在生产环境大规模地使用，运维和深度开发，我已向Kylin社区贡献了98次Commit，包含多项新功能和深度优化。

本文对Baidu Palo的理解基于官方文档和论文的阅读，代码的粗浅阅读和较深入地测试。

注： 本文的对比基于Apache Kylin 2.0.0 和Baidu Palo 0.8.0。

1 系统架构

1.1 What is Kylin

Kylin的核心思想是预计算，利用空间换时间来加速查询模式固定的OLAP查询。

Kylin的理论基础是Cube理论，每一种维度组合称之为Cuboid，所有Cuboid的集合是Cube。 其中由所有维度组成的Cuboid称为Base Cuboid，图中(A,B,C,D)即为Base Cuboid，所有的Cuboid都可以基于Base Cuboid计算出来。 在查询时，Kylin会自动选择满足条件的最“小”Cuboid，比如下面的SQL就会对应Cuboid（A,B）:

select xx from table where A=xx group by B

下图是Kylin数据流转的示意图，Kylin自身的组件只有两个：JobServer和QueryServer。 Kylin的JobServer主要负责将数据源（Hive,Kafka）的数据通过计算引擎（MapReduce，Spark）生成Cube存储到存储引擎（HBase）中；QueryServer主要负责SQL的解析，逻辑计划的生成和优化，向HBase的多个Region发起请求，并对多个Region的结果进行汇总，生成最终的结果集。

下图是Kylin可插拔的架构图, 在架构设计上，Kylin的数据源，构建Cube的计算引擎，存储引擎都是可插拔的。Kylin的核心就是这套可插拔架构，Cube数据模型和Cuboid的算法。

1.2 What is Palo

Palo是一个基于MPP的OLAP系统，主要整合了Google Mesa（数据模型），Apache Impala（MPP Query Engine)和Apache ORCFile(存储格式，编码和压缩) 的技术。

Palo的系统架构如下，Palo主要分为FE和BE两个组件，FE主要负责查询的编译，分发和元数据管理（基于内存，类似HDFS NN）；BE主要负责查询的执行和存储系统。

2 数据模型

2.1 Kylin的聚合模型

Kylin将表中的列分为维度列和指标列。在数据导入和查询时相同维度列中的指标会按照对应的聚合函数(Sum, Count, Min, Max, 精确去重，近似去重，百分位数，TOPN)进行聚合。

在存储到HBase时，Cuboid+维度 会作为HBase的Rowkey, 指标会作为HBase的Value，一般所有指标会在HBase的一个列族，每列对应一个指标，但对于较大的去重指标会单独拆分到第2个列族。

2.2 Palo的聚合模型

Palo的聚合模型借鉴自Mesa，但本质上和Kylin的聚合模型一样，只不过Palo中将维度称作Key，指标称作Value。

Palo中比较独特的聚合函数是Replace函数，这个聚合函数能够保证相同Keys的记录只保留最新的Value，可以借助这个Replace函数来实现点更新。一般OLAP系统的数据都是只支持Append的，但是像电商中交易的退款，广告点击中的无效点击处理，都需要去更新之前写入的单条数据，在Kylin这种没有Relpace函数的系统中我们必须把包含对应更新记录的整个Segment数据全部重刷，但是有了Relpace函数，我们只需要再追加1条新的记录即可。 但是Palo中的Repalce函数有个缺点：无法支持预聚合，就是说只要你的SQL中包含了Repalce函数，即使有其他可以已经预聚合的Sum，Max指标，也必须现场计算。

为什么Palo可以支持点更新呢？

Kylin中的Segment是不可变的，也就是说HFile一旦生成，就不再发生任何变化。但是Palo中的Segment文件和HBase一样，是可以进行Compaction的，具体可以参考Google Mesa 论文解读中的Mesa数据版本化管理

Palo的聚合模型相比Kylin有个缺点：就是一个Column只能有一个预聚合函数，无法设置多个预聚合函数。 不过Palo可以现场计算其他的聚合函数。 Baidu Palo的开发者Review时提到，针对这个问题，Palo还有一种解法：由于Palo支持多表导入的原子更新，所以1个Column需要多个聚合函数时，可以在Palo中建多张表，同一份数据导入时，Palo可以同时原子更新多张Palo表，缺点是多张Palo表的查询路由需要应用层来完成。

Palo中和Kylin的Cuboid等价的概念是RollUp表，Cuboid和RollUp表都可以认为是一种Materialized Views或者Index。 Palo的RollUp表和Kylin的Cuboid一样，在查询时不需要显示指定，系统内部会根据查询条件进行路由。 如下图所示：

Palo中RollUp表的路由规则如下：

选择包含所有查询列的RollUp表

按照过滤和排序的Column筛选最符合的RollUp表

按照Join的Column筛选最符合的RollUp表

行数最小的

列数最小的

2.3 Kylin Cuboid VS Palo RollUp

2.4 Palo的明细模型

由于Palo的聚合模型存在下面的缺陷，Palo引入了明细模型。

必须区分维度列和指标列

维度列很多时，Sort的成本很高

Count成本很高，需要读取所有维度列（可以参考Kylin的解决方法进行优化）

Palo的明细模型不会有任何聚合，不区分维度列和指标列，但是在建表时需要指定Sort Columns，数据导入时会根据Sort Columns进行排序，查询时根据Sort Column过滤会比较高效。

如下图所示，Sort Columns是Year和City。

这里需要注意一点，Palo中一张表只能有一种数据模型，即要么是聚合模型，要么是明细模型，而且Roll Up表的数据模型必须和Base表一致，也就是说明细模型的Base 表不能有聚合模型的Roll Up表。

3 存储引擎

Kylin存储引擎HBase：

如上图所示，在Kylin中1个Cube可以按照时间拆分为多个Segment,Segment是Kylin中数据导入和刷新的最小单位。Kylin中1个Segment对应HBase中一张Table。 HBase中的Table会按照Range分区拆分为多个Region,每个Region会按照大小拆分为多个HFile。

关于HFile的原理网上讲述的文章已经很多了，我这里简单介绍下。首先HFile整体上可以分为元信息，Blcoks，Index3部分，Blcoks和Index都可以分为Data和Meta两部分。Block是数据读取的最小单位，Block有多个Key-Value组成，一个Key-Value代表HBase中的一行记录，Key-Value由Kylin-Len，Value-Len，Key-Bytes,Value-Bytes 4部分组成。更详细的信息大家可以参考下图(下图来源于互联网，具体出处不详）：

Palo存储引擎：

如上图所示，Palo的Table支持二级分区，可以先按照日期列进行一级分区，再按照指定列Hash分桶。具体来说，1个Table可以按照日期列分为多个Partition， 每个Partition可以包含多个Tablet，Tablet是数据移动、复制等操作的最小物理存储单元，各个Tablet之间的数据没有交集，并且在物理上独立存储。Partition 可以视为逻辑上最小的管理单元，数据的导入与删除，仅能针对一个 Partition进行。1个Table中Tablet的数量= Partition num * Bucket num。Tablet会按照一定大小（256M）拆分为多个Segment文件，Segment是列存的，但是会按行（1024）拆分为多个Rowblock。

下面我们来看下Palo Segment文件的具体格式，Palo文件格式主要参考了Apache ORC。如上图所示，Palo文件主要由Meta和Data两部分组成，Meta主要包括文件本身的Header，Segment Meta，Column Meta，和每个Column 数据流的元数据，每部分的具体内容大家看图即可，比较详细。 Data部分主要包含每一列的Index和Data，这里的Index指每一列的Min,Max值和数据流Stream的Position；Data就是每一列具体的数据内容，Data根据不同的数据类型会用不同的Stream来存储，Present Stream代表每个Value是否是Null，Data Stream代表二进制数据流，Length Stream代表非定长数据类型的长度。 下图是String使用字典编码和直接存储的Stream例子。

下面我们来看下Palo的前缀索引：

本质上，Palo 的数据存储是类似 SSTable（Sorted String Table）的数据结构。该结构是一种有序的数据结构，可以按照指定的列有序存储。在这种数据结构上，以排序列作为条件进行查找，会非常的高效。而前缀索引，即在排序的基础上，实现的一种根据给定前缀列，快速查询数据的索引方式。前缀索引文件的格式如上图所示，索引的Key是每个Rowblock第一行记录的Sort Key的前36个字节，Value是Rowblock在Segment文件的偏移量。

有了前缀索引后，我们查询特定Key的过程就是两次二分查找：

先加载Index文件，二分查找Index文件获取包含特定Key的Row blocks的Offest,然后从Sement Files中获取指定的Rowblock；

在Rowblocks中二分查找特定的Key

4 数据导入

Kylin数据导入：

如上图，Kylin数据导入主要分为建Hive大宽表(这一步会处理Join)；维度列构建字典；逐层构建Cuboid；Cuboid转为HFile；Load HFile To HBase; 元数据更新这几步。

其中Redistribute大宽表这一步的作用是为了将整个表的数据搞均匀，避免后续的步骤中有数据倾斜，Kylin有配置可以跳过这一步。

其中Extract Distinct Columns这一步的作用是获取需要构建字典的维度列的Distinct值。假如一个ID维度列有1，2，1，2，2，1，1，2这8行，那么经过这一步后ID列的值就只有1，2两行，做这一步是为了下一步对维度列构建字典时更快速。

其他几个步骤都比较好理解，我就不再赘述。更详细的信息可以参考Apache Kylin Cube 构建原理

Palo数据导入：

Palo 数据导入的两个核心阶段是ETL和LOADING, ETL阶段主要完成以下工作：

数据类型和格式的校验

根据Teblet拆分数据

按照Key列进行排序, 对Value进行聚合

LOADING阶段主要完成以下工作：

每个Tablet对应的BE拉取排序好的数据

进行数据的格式转换，生成索引

LOADING完成后会进行元数据的更新。

5 查询

Kylin查询：

如上图，整个Kylin的查询过程比较简单，是个Scatter-Gather的模型。图中圆形框的内容发生在Kylin QueryServer端，方形框的内容发生在HBase端。Kylin QueryServer端收到SQL后，会先进行SQL的解析，然后生成和优化Plan，再根据Plan生成和编译代码，之后会根据Plan生成HBase的Scan请求，如果可能，HBase端除了Scan之外，还会进行过滤和聚合（基于HBase的Coprocessor实现），Kylin会将HBase端返回的结果进行合并，交给Calcite之前生成好的代码进行计算。

Palo查询：

Palo的查询引擎使用的是Impala，是MPP架构。 Palo的FE 主要负责SQL的解析，语法分析，查询计划的生成和优化。查询计划的生成主要分为两步：

生成单节点查询计划 （上图左下角）

将单节点的查询计划分布式化，生成PlanFragment（上图右半部分）

第一步主要包括Plan Tree的生成，谓词下推， Table Partitions pruning，Column projections，Cost-based优化等；第二步 将单节点的查询计划分布式化，分布式化的目标是最小化数据移动和最大化本地Scan，分布式化的方法是增加ExchangeNode，执行计划树会以ExchangeNode为边界拆分为PlanFragment，1个PlanFragment封装了在一台机器上对同一数据集的部分PlanTree。如上图所示：各个Fragment的数据流转和最终的结果发送依赖：DataSink。

当FE生成好查询计划树后，BE对应的各种Plan Node（Scan, Join, Union, Aggregation, Sort等）执行自己负责的操作即可。

6 精确去重

Kylin的精确去重：

Kylin的精确去重是基于全局字典和RoaringBitmap实现的基于预计算的精确去重。具体可以参考Apache Kylin 精确去重和全局字典权威指南

Palo的精确去重：

Palo的精确去重是现场精确去重，Palo计算精确去重时会拆分为两步：

按照所有的group by 字段和精确去重的字段进行聚合

按照所有的group by 字段进行聚合

SELECT a, COUNT(DISTINCT b, c), MIN(d), COUNT(*) FROM T GROUP BY a

* -1st phase grouping exprs: a, b, c

* -1st phase agg exprs: MIN(d), COUNT(*)

* -2nd phase grouping exprs: a

* -2nd phase agg exprs: COUNT(*), MIN(), SUM()

下面是个简单的等价转换的例子：

select count(distinct lo_ordtotalprice)fromssb_sf20.v2_lineorder;

select count(*)from(select count(*)fromssb_sf20.v2_lineorder group by lo_ordtotalprice) a;

Palo现场精确去重计算性能和去重列的基数、去重指标个数、过滤后的数据大小成负相关；

7 元数据

Kylin的元数据：

Kylin的元数据是利用HBase存储的，可以很好地横向扩展。Kylin每个具体的元数据都是一个Json文件，HBase的Rowkey是文件名，Value是Json文件的内容。Kylin的元数据表设置了IN_MEMORY => 'true' 属性, 元数据表会常驻HBase RegionServer的内存，所以元数据的查询性能很好，一般在几ms到几十ms。

Kylin元数据利用HBase存储的一个问题是，在Kylin可插拔架构下，即使我们实现了另一种存储引擎，我们也必须部署HBase来存储元数据，所以Kylin要真正做到存储引擎的可插拔，就必须实现一个独立的元数据存储。

Palo的元数据：

Palo的元数据是基于内存的，这样做的好处是性能很好且不需要额外的系统依赖。 缺点是单机的内存是有限的，扩展能力受限，但是根据Palo开发者的反馈，由于Palo本身的元数据不多，所以元数据本身占用的内存不是很多，目前用大内存的物理机，应该可以支撑数百台机器的OLAP集群。 此外，OLAP系统和HDFS这种分布式存储系统不一样，我们部署多个集群的运维成本和1个集群区别不大。

关于Palo元数据的具体原理大家可以参考Palo官方文档Palo 元数据设计文档

8 高性能

Why Kylin Query Fast：

Kylin查询快的核心原因就是预计算，如图(图片出处Apache kylin 2.0: from classic olap to real-time data warehouse)，Kylin现场查询时不需要Join，也几乎不需要聚合，主要就是Scan + Filter。

Why Palo Query Fast：

In-Memory Metadata。 Palo的元数据就在内存中，元数据访问速度很快。

聚合模型可以在数据导入时进行预聚合。

和Kylin一样，也支持预计算的RollUp Table。

MPP的查询引擎。

向量化执行。相比Kylin中Calcite的代码生成，向量化执行在处理高并发的低延迟查询时性能更好，Kylin的代码生成本身可能会花费几十ms甚至几百ms。

列式存储 + 前缀索引。

9 高可用

Kylin高可用：

Kylin JobServer的高可用： Kylin的JobServer是无状态的，一台JobServer挂掉后，其他JobServer会很快接管正在Running的Job。JobServer的高可用是基于Zookeeper实现的，具体可以参考Apache Kylin Job 生成和调度详解。

Kylin QueryServer的高可用：Kylin的QueryServer也是无状态的，其高可用一般通过Nginx这类的负载均衡组件来实现。

Kylin Hadoop依赖的高可用： 要单纯保证Kylin自身组件的高可用并不困难，但是要保证Kylin整体数据导入和查询的高可用是十分困难的，因为必须同时保证HBase，Hive，Hive Metastore，Spark，Mapreduce，HDFS，Yarn，Zookeeper，Kerberos这些服务的高可用。

Palo高可用：

Palo FE的高可用： Palo FE的高可用主要基于BerkeleyDB java version实现，BDB-JE实现了类Paxos一致性协议算法。

Palo BE的高可用：Palo会保证每个Tablet的多个副本分配到不同的BE上，所以一个BE down掉，不会影响查询的可用性。

10 可维护性

10.1 部署

Kylin部署：如果完全从零开始，你就需要部署1个Hadoop集群和HBase集群。 即使公司已经有了比较完整的Hadoop生态，在部署Kylin前，你也必须先部署Hadoop客户端，HBase客户端，Hive客户端，Spark客户端。

Palo部署： 直接启动FE和BE。

10.2 运维

Kylin运维：运维Kylin对Admin有较高的要求，首先必须了解HBase，Hive，MapReduce，Spark，HDFS，Yarn的原理；其次对MapReduce Job和Spark Job的问题排查和调优经验要丰富；然后必须掌握对Cube复杂调优的方法；最后出现问题时排查的链路较长，复杂度较高。

Palo运维：Palo只需要理解和掌握系统本身即可。

10.3 客服

Kylin 客服：需要向用户讲清Hadoop相关的一堆概念；需要教会用户Kylin Web的使用；需要教会用户如何进行Cube优化（没有统一，简洁的优化原则）；需要教会用户怎么查看MR和Spark日志；需要教会用户怎么查询；

Palo 客服：需要教会用户聚合模型，明细模型，前缀索引，RollUp表这些概念。

11 易用性

11.1 查询接入

Kylin查询接入：Kylin支持Htpp,JDBC,ODBC 3种查询方式。

Palo查询接入：Palo支持Mysql协议，现有的大量Mysql工具都可以直接使用，用户的学习和迁移成本较低。

11.2 学习成本

Kylin学习成本：用户要用好Kylin，需要理解以下概念：

Cuboid

聚集组

强制维度

联合维度

层次维度

衍生维度

Extend Column

HBase RowKey 顺序

此外，前面提到过，用户还需要学会怎么看Mapreduce Job和Spark Job日志。

Palo学习成本：用户需要理解聚合模型，明细模型，前缀索引，RollUp表这些概念。

11.3 Schema Change

Schema在线变更是一个十分重要的feature，因为在实际业务中，Schema的变更会十分频繁。

Kylin Schema Change： Kylin中用户对Cube Schema的任何改变，都需要在Staging环境重刷所有数据，然后切到Prod环境。整个过程周期很长，资源浪费比较严重。

Palo Schema Change：Palo支持Online Schema Change。

所谓的Schema在线变更就是指Scheme的变更不会影响数据的正常导入和查询，Palo中的Schema在线变更有3种：

direct schema change：就是重刷全量数据，成本最高，和kylin的做法类似。当修改列的类型，稀疏索引中加一列时需要按照这种方法进行。

sorted schema change: 改变了列的排序方式，需对数据进行重新排序。例如删除排序列中的一列, 字段重排序。

linked schema change: 无需转换数据，直接完成。对于历史数据不会重刷，新摄入的数据都按照新的Schema处理，对于旧数据，新加列的值直接用对应数据类型的默认值填充。例如加列操作。Druid也支持这种做法。

12 功能

注： 关于Kylin的明细查询，Kylin本身只有聚合模型，但是也可以通过将所有列作为维度列，只构建Base Cuboid来实现明细查询， 缺点是效率比较低下。

注： 虽然Palo可以同时支持高并发，低延迟的OLAP查询和高吞吐的Adhoc查询，但显然这两类查询会相互影响。所以Baidu在实际应用中也是用两个集群分别满足OLAP查询和Adhoc查询需求。

13 社区和生态

Palo社区刚刚起步，目前核心用户只有Baidu；Kylin的社区和生态已经比较成熟，Kylin是第一个完全由中国开发者贡献的Apache顶级开源项目，目前已经在多家大型公司的生产环境中使用。

14 总结

本文从多方面对比了Apache Kylin和Baidu Palo，有理解错误的地方欢迎指正。本文更多的是对两个系统架构和原理的客观描述，主观判断较少。最近在调研了Palo，ClickHouse，TiDB之后，也一直在思考OLAP系统的发展趋势是怎样的，下一代更优秀的OLAP系统架构应该是怎样的，一个系统是否可以同时很好的支持OLTP和OLAP，这些问题想清楚后我会再写篇文章描述下，当然，大家有好的想法，也欢迎直接Comment。

15 参考资料

1 Palo文档和源码

2 Kylin源码

3 Apache kylin 2.0: from classic olap to real-time data warehouse在Kylin高性能部分引用了第4页PPT的截图

4 百度MPP数据仓库Palo开源架构解读与应用在Palo查询部分引用了第31页PPT的截图

赞

Apache Kylin VS Baidu Palo

作者: 康凯森

日期: 2018-04-17

分类:OLAP

1 系统架构

1.1 What is Kylin

1.2 What is Palo

2 数据模型

2.1 Kylin的聚合模型

2.2 Palo的聚合模型

2.3 Kylin Cuboid VS Palo RollUp

2.4 Palo的明细模型

3 存储引擎

4 数据导入

5 查询

6 精确去重

7 元数据

8 高性能

9 高可用

10 可维护性

10.1 部署

10.2 运维

10.3 客服

11 易用性

11.1 查询接入

11.2 学习成本

11.3 Schema Change

12 功能

13 社区和生态

14 总结

15 参考资料

Apache Kylin和Baidu Palo都是优秀的开源OLAP系统，本文将全方位地对比Kylin和Palo。Kylin和Palo分别是MOALP和ROLAP的代表，对比这两个系统的目的不是为了说明哪个系统更好，只是为了明确每个系统的设计思想和架构原理，让大家可以根据自己的实际需求去选择合适的系统，也可以进一步去思考我们如何去设计出更优秀的OLAP系统。

本文对Apache Kylin的理解基于近两年来在生产环境大规模地使用，运维和深度开发，我已向Kylin社区贡献了98次Commit，包含多项新功能和深度优化。

本文对Baidu Palo的理解基于官方文档和论文的阅读，代码的粗浅阅读和较深入地测试。

注： 本文的对比基于Apache Kylin 2.0.0 和Baidu Palo 0.8.0。

1 系统架构

1.1 What is Kylin

Kylin的核心思想是预计算，利用空间换时间来加速查询模式固定的OLAP查询。

Kylin的理论基础是Cube理论，每一种维度组合称之为Cuboid，所有Cuboid的集合是Cube。 其中由所有维度组成的Cuboid称为Base Cuboid，图中(A,B,C,D)即为Base Cuboid，所有的Cuboid都可以基于Base Cuboid计算出来。 在查询时，Kylin会自动选择满足条件的最“小”Cuboid，比如下面的SQL就会对应Cuboid（A,B）:

select xx from table where A=xx group by B

下图是Kylin数据流转的示意图，Kylin自身的组件只有两个：JobServer和QueryServer。 Kylin的JobServer主要负责将数据源（Hive,Kafka）的数据通过计算引擎（MapReduce，Spark）生成Cube存储到存储引擎（HBase）中；QueryServer主要负责SQL的解析，逻辑计划的生成和优化，向HBase的多个Region发起请求，并对多个Region的结果进行汇总，生成最终的结果集。

下图是Kylin可插拔的架构图, 在架构设计上，Kylin的数据源，构建Cube的计算引擎，存储引擎都是可插拔的。Kylin的核心就是这套可插拔架构，Cube数据模型和Cuboid的算法。

1.2 What is Palo

Palo是一个基于MPP的OLAP系统，主要整合了Google Mesa（数据模型），Apache Impala（MPP Query Engine)和Apache ORCFile(存储格式，编码和压缩) 的技术。

Palo的系统架构如下，Palo主要分为FE和BE两个组件，FE主要负责查询的编译，分发和元数据管理（基于内存，类似HDFS NN）；BE主要负责查询的执行和存储系统。

2 数据模型

2.1 Kylin的聚合模型

Kylin将表中的列分为维度列和指标列。在数据导入和查询时相同维度列中的指标会按照对应的聚合函数(Sum, Count, Min, Max, 精确去重，近似去重，百分位数，TOPN)进行聚合。

在存储到HBase时，Cuboid+维度 会作为HBase的Rowkey, 指标会作为HBase的Value，一般所有指标会在HBase的一个列族，每列对应一个指标，但对于较大的去重指标会单独拆分到第2个列族。

2.2 Palo的聚合模型

Palo的聚合模型借鉴自Mesa，但本质上和Kylin的聚合模型一样，只不过Palo中将维度称作Key，指标称作Value。

Palo中比较独特的聚合函数是Replace函数，这个聚合函数能够保证相同Keys的记录只保留最新的Value，可以借助这个Replace函数来实现点更新。一般OLAP系统的数据都是只支持Append的，但是像电商中交易的退款，广告点击中的无效点击处理，都需要去更新之前写入的单条数据，在Kylin这种没有Relpace函数的系统中我们必须把包含对应更新记录的整个Segment数据全部重刷，但是有了Relpace函数，我们只需要再追加1条新的记录即可。 但是Palo中的Repalce函数有个缺点：无法支持预聚合，就是说只要你的SQL中包含了Repalce函数，即使有其他可以已经预聚合的Sum，Max指标，也必须现场计算。

为什么Palo可以支持点更新呢？

Kylin中的Segment是不可变的，也就是说HFile一旦生成，就不再发生任何变化。但是Palo中的Segment文件和HBase一样，是可以进行Compaction的，具体可以参考Google Mesa 论文解读中的Mesa数据版本化管理

Palo的聚合模型相比Kylin有个缺点：就是一个Column只能有一个预聚合函数，无法设置多个预聚合函数。 不过Palo可以现场计算其他的聚合函数。 Baidu Palo的开发者Review时提到，针对这个问题，Palo还有一种解法：由于Palo支持多表导入的原子更新，所以1个Column需要多个聚合函数时，可以在Palo中建多张表，同一份数据导入时，Palo可以同时原子更新多张Palo表，缺点是多张Palo表的查询路由需要应用层来完成。

Palo中和Kylin的Cuboid等价的概念是RollUp表，Cuboid和RollUp表都可以认为是一种Materialized Views或者Index。 Palo的RollUp表和Kylin的Cuboid一样，在查询时不需要显示指定，系统内部会根据查询条件进行路由。 如下图所示：

Palo中RollUp表的路由规则如下：

选择包含所有查询列的RollUp表

按照过滤和排序的Column筛选最符合的RollUp表

按照Join的Column筛选最符合的RollUp表

行数最小的

列数最小的

2.3 Kylin Cuboid VS Palo RollUp

2.4 Palo的明细模型

由于Palo的聚合模型存在下面的缺陷，Palo引入了明细模型。

必须区分维度列和指标列

维度列很多时，Sort的成本很高

Count成本很高，需要读取所有维度列（可以参考Kylin的解决方法进行优化）

Palo的明细模型不会有任何聚合，不区分维度列和指标列，但是在建表时需要指定Sort Columns，数据导入时会根据Sort Columns进行排序，查询时根据Sort Column过滤会比较高效。

如下图所示，Sort Columns是Year和City。

这里需要注意一点，Palo中一张表只能有一种数据模型，即要么是聚合模型，要么是明细模型，而且Roll Up表的数据模型必须和Base表一致，也就是说明细模型的Base 表不能有聚合模型的Roll Up表。

3 存储引擎

Kylin存储引擎HBase：

如上图所示，在Kylin中1个Cube可以按照时间拆分为多个Segment,Segment是Kylin中数据导入和刷新的最小单位。Kylin中1个Segment对应HBase中一张Table。 HBase中的Table会按照Range分区拆分为多个Region,每个Region会按照大小拆分为多个HFile。

关于HFile的原理网上讲述的文章已经很多了，我这里简单介绍下。首先HFile整体上可以分为元信息，Blcoks，Index3部分，Blcoks和Index都可以分为Data和Meta两部分。Block是数据读取的最小单位，Block有多个Key-Value组成，一个Key-Value代表HBase中的一行记录，Key-Value由Kylin-Len，Value-Len，Key-Bytes,Value-Bytes 4部分组成。更详细的信息大家可以参考下图(下图来源于互联网，具体出处不详）：

Palo存储引擎：

如上图所示，Palo的Table支持二级分区，可以先按照日期列进行一级分区，再按照指定列Hash分桶。具体来说，1个Table可以按照日期列分为多个Partition， 每个Partition可以包含多个Tablet，Tablet是数据移动、复制等操作的最小物理存储单元，各个Tablet之间的数据没有交集，并且在物理上独立存储。Partition 可以视为逻辑上最小的管理单元，数据的导入与删除，仅能针对一个 Partition进行。1个Table中Tablet的数量= Partition num * Bucket num。Tablet会按照一定大小（256M）拆分为多个Segment文件，Segment是列存的，但是会按行（1024）拆分为多个Rowblock。

下面我们来看下Palo Segment文件的具体格式，Palo文件格式主要参考了Apache ORC。如上图所示，Palo文件主要由Meta和Data两部分组成，Meta主要包括文件本身的Header，Segment Meta，Column Meta，和每个Column 数据流的元数据，每部分的具体内容大家看图即可，比较详细。 Data部分主要包含每一列的Index和Data，这里的Index指每一列的Min,Max值和数据流Stream的Position；Data就是每一列具体的数据内容，Data根据不同的数据类型会用不同的Stream来存储，Present Stream代表每个Value是否是Null，Data Stream代表二进制数据流，Length Stream代表非定长数据类型的长度。 下图是String使用字典编码和直接存储的Stream例子。

下面我们来看下Palo的前缀索引：

本质上，Palo 的数据存储是类似 SSTable（Sorted String Table）的数据结构。该结构是一种有序的数据结构，可以按照指定的列有序存储。在这种数据结构上，以排序列作为条件进行查找，会非常的高效。而前缀索引，即在排序的基础上，实现的一种根据给定前缀列，快速查询数据的索引方式。前缀索引文件的格式如上图所示，索引的Key是每个Rowblock第一行记录的Sort Key的前36个字节，Value是Rowblock在Segment文件的偏移量。

有了前缀索引后，我们查询特定Key的过程就是两次二分查找：

先加载Index文件，二分查找Index文件获取包含特定Key的Row blocks的Offest,然后从Sement Files中获取指定的Rowblock；

在Rowblocks中二分查找特定的Key

4 数据导入

Kylin数据导入：

如上图，Kylin数据导入主要分为建Hive大宽表(这一步会处理Join)；维度列构建字典；逐层构建Cuboid；Cuboid转为HFile；Load HFile To HBase; 元数据更新这几步。

其中Redistribute大宽表这一步的作用是为了将整个表的数据搞均匀，避免后续的步骤中有数据倾斜，Kylin有配置可以跳过这一步。

其中Extract Distinct Columns这一步的作用是获取需要构建字典的维度列的Distinct值。假如一个ID维度列有1，2，1，2，2，1，1，2这8行，那么经过这一步后ID列的值就只有1，2两行，做这一步是为了下一步对维度列构建字典时更快速。

其他几个步骤都比较好理解，我就不再赘述。更详细的信息可以参考Apache Kylin Cube 构建原理

Palo数据导入：

Palo 数据导入的两个核心阶段是ETL和LOADING, ETL阶段主要完成以下工作：

数据类型和格式的校验

根据Teblet拆分数据

按照Key列进行排序, 对Value进行聚合

LOADING阶段主要完成以下工作：

每个Tablet对应的BE拉取排序好的数据

进行数据的格式转换，生成索引

LOADING完成后会进行元数据的更新。

5 查询

Kylin查询：

如上图，整个Kylin的查询过程比较简单，是个Scatter-Gather的模型。图中圆形框的内容发生在Kylin QueryServer端，方形框的内容发生在HBase端。Kylin QueryServer端收到SQL后，会先进行SQL的解析，然后生成和优化Plan，再根据Plan生成和编译代码，之后会根据Plan生成HBase的Scan请求，如果可能，HBase端除了Scan之外，还会进行过滤和聚合（基于HBase的Coprocessor实现），Kylin会将HBase端返回的结果进行合并，交给Calcite之前生成好的代码进行计算。

Palo查询：

Palo的查询引擎使用的是Impala，是MPP架构。 Palo的FE 主要负责SQL的解析，语法分析，查询计划的生成和优化。查询计划的生成主要分为两步：

生成单节点查询计划 （上图左下角）

将单节点的查询计划分布式化，生成PlanFragment（上图右半部分）

第一步主要包括Plan Tree的生成，谓词下推， Table Partitions pruning，Column projections，Cost-based优化等；第二步 将单节点的查询计划分布式化，分布式化的目标是最小化数据移动和最大化本地Scan，分布式化的方法是增加ExchangeNode，执行计划树会以ExchangeNode为边界拆分为PlanFragment，1个PlanFragment封装了在一台机器上对同一数据集的部分PlanTree。如上图所示：各个Fragment的数据流转和最终的结果发送依赖：DataSink。

当FE生成好查询计划树后，BE对应的各种Plan Node（Scan, Join, Union, Aggregation, Sort等）执行自己负责的操作即可。

6 精确去重

Kylin的精确去重：

Kylin的精确去重是基于全局字典和RoaringBitmap实现的基于预计算的精确去重。具体可以参考Apache Kylin 精确去重和全局字典权威指南

Palo的精确去重：

Palo的精确去重是现场精确去重，Palo计算精确去重时会拆分为两步：

按照所有的group by 字段和精确去重的字段进行聚合

按照所有的group by 字段进行聚合

SELECT a, COUNT(DISTINCT b, c), MIN(d), COUNT(*) FROM T GROUP BY a

* -1st phase grouping exprs: a, b, c

* -1st phase agg exprs: MIN(d), COUNT(*)

* -2nd phase grouping exprs: a

* -2nd phase agg exprs: COUNT(*), MIN(), SUM()

下面是个简单的等价转换的例子：

select count(distinct lo_ordtotalprice)fromssb_sf20.v2_lineorder;

select count(*)from(select count(*)fromssb_sf20.v2_lineorder group by lo_ordtotalprice) a;

Palo现场精确去重计算性能和去重列的基数、去重指标个数、过滤后的数据大小成负相关；

7 元数据

Kylin的元数据：

Kylin的元数据是利用HBase存储的，可以很好地横向扩展。Kylin每个具体的元数据都是一个Json文件，HBase的Rowkey是文件名，Value是Json文件的内容。Kylin的元数据表设置了IN_MEMORY => 'true' 属性, 元数据表会常驻HBase RegionServer的内存，所以元数据的查询性能很好，一般在几ms到几十ms。

Kylin元数据利用HBase存储的一个问题是，在Kylin可插拔架构下，即使我们实现了另一种存储引擎，我们也必须部署HBase来存储元数据，所以Kylin要真正做到存储引擎的可插拔，就必须实现一个独立的元数据存储。

Palo的元数据：

Palo的元数据是基于内存的，这样做的好处是性能很好且不需要额外的系统依赖。 缺点是单机的内存是有限的，扩展能力受限，但是根据Palo开发者的反馈，由于Palo本身的元数据不多，所以元数据本身占用的内存不是很多，目前用大内存的物理机，应该可以支撑数百台机器的OLAP集群。 此外，OLAP系统和HDFS这种分布式存储系统不一样，我们部署多个集群的运维成本和1个集群区别不大。

关于Palo元数据的具体原理大家可以参考Palo官方文档Palo 元数据设计文档

8 高性能

Why Kylin Query Fast：

Kylin查询快的核心原因就是预计算，如图(图片出处Apache kylin 2.0: from classic olap to real-time data warehouse)，Kylin现场查询时不需要Join，也几乎不需要聚合，主要就是Scan + Filter。

Why Palo Query Fast：

In-Memory Metadata。 Palo的元数据就在内存中，元数据访问速度很快。

聚合模型可以在数据导入时进行预聚合。

和Kylin一样，也支持预计算的RollUp Table。

MPP的查询引擎。

向量化执行。相比Kylin中Calcite的代码生成，向量化执行在处理高并发的低延迟查询时性能更好，Kylin的代码生成本身可能会花费几十ms甚至几百ms。

列式存储 + 前缀索引。

9 高可用

Kylin高可用：

Kylin JobServer的高可用： Kylin的JobServer是无状态的，一台JobServer挂掉后，其他JobServer会很快接管正在Running的Job。JobServer的高可用是基于Zookeeper实现的，具体可以参考Apache Kylin Job 生成和调度详解。

Kylin QueryServer的高可用：Kylin的QueryServer也是无状态的，其高可用一般通过Nginx这类的负载均衡组件来实现。

Kylin Hadoop依赖的高可用： 要单纯保证Kylin自身组件的高可用并不困难，但是要保证Kylin整体数据导入和查询的高可用是十分困难的，因为必须同时保证HBase，Hive，Hive Metastore，Spark，Mapreduce，HDFS，Yarn，Zookeeper，Kerberos这些服务的高可用。

Palo高可用：

Palo FE的高可用： Palo FE的高可用主要基于BerkeleyDB java version实现，BDB-JE实现了类Paxos一致性协议算法。

Palo BE的高可用：Palo会保证每个Tablet的多个副本分配到不同的BE上，所以一个BE down掉，不会影响查询的可用性。

10 可维护性

10.1 部署

Kylin部署：如果完全从零开始，你就需要部署1个Hadoop集群和HBase集群。 即使公司已经有了比较完整的Hadoop生态，在部署Kylin前，你也必须先部署Hadoop客户端，HBase客户端，Hive客户端，Spark客户端。

Palo部署： 直接启动FE和BE。

10.2 运维

Kylin运维：运维Kylin对Admin有较高的要求，首先必须了解HBase，Hive，MapReduce，Spark，HDFS，Yarn的原理；其次对MapReduce Job和Spark Job的问题排查和调优经验要丰富；然后必须掌握对Cube复杂调优的方法；最后出现问题时排查的链路较长，复杂度较高。

Palo运维：Palo只需要理解和掌握系统本身即可。

10.3 客服

Kylin 客服：需要向用户讲清Hadoop相关的一堆概念；需要教会用户Kylin Web的使用；需要教会用户如何进行Cube优化（没有统一，简洁的优化原则）；需要教会用户怎么查看MR和Spark日志；需要教会用户怎么查询；

Palo 客服：需要教会用户聚合模型，明细模型，前缀索引，RollUp表这些概念。

11 易用性

11.1 查询接入

Kylin查询接入：Kylin支持Htpp,JDBC,ODBC 3种查询方式。

Palo查询接入：Palo支持Mysql协议，现有的大量Mysql工具都可以直接使用，用户的学习和迁移成本较低。

11.2 学习成本

Kylin学习成本：用户要用好Kylin，需要理解以下概念：

Cuboid

聚集组

强制维度

联合维度

层次维度

衍生维度

Extend Column

HBase RowKey 顺序

此外，前面提到过，用户还需要学会怎么看Mapreduce Job和Spark Job日志。

Palo学习成本：用户需要理解聚合模型，明细模型，前缀索引，RollUp表这些概念。

11.3 Schema Change

Schema在线变更是一个十分重要的feature，因为在实际业务中，Schema的变更会十分频繁。

Kylin Schema Change： Kylin中用户对Cube Schema的任何改变，都需要在Staging环境重刷所有数据，然后切到Prod环境。整个过程周期很长，资源浪费比较严重。

Palo Schema Change：Palo支持Online Schema Change。

所谓的Schema在线变更就是指Scheme的变更不会影响数据的正常导入和查询，Palo中的Schema在线变更有3种：

direct schema change：就是重刷全量数据，成本最高，和kylin的做法类似。当修改列的类型，稀疏索引中加一列时需要按照这种方法进行。

sorted schema change: 改变了列的排序方式，需对数据进行重新排序。例如删除排序列中的一列, 字段重排序。

linked schema change: 无需转换数据，直接完成。对于历史数据不会重刷，新摄入的数据都按照新的Schema处理，对于旧数据，新加列的值直接用对应数据类型的默认值填充。例如加列操作。Druid也支持这种做法。

12 功能

注： 关于Kylin的明细查询，Kylin本身只有聚合模型，但是也可以通过将所有列作为维度列，只构建Base Cuboid来实现明细查询， 缺点是效率比较低下。

注： 虽然Palo可以同时支持高并发，低延迟的OLAP查询和高吞吐的Adhoc查询，但显然这两类查询会相互影响。所以Baidu在实际应用中也是用两个集群分别满足OLAP查询和Adhoc查询需求。

13 社区和生态

Palo社区刚刚起步，目前核心用户只有Baidu；Kylin的社区和生态已经比较成熟，Kylin是第一个完全由中国开发者贡献的Apache顶级开源项目，目前已经在多家大型公司的生产环境中使用。

14 总结

本文从多方面对比了Apache Kylin和Baidu Palo，有理解错误的地方欢迎指正。本文更多的是对两个系统架构和原理的客观描述，主观判断较少。最近在调研了Palo，ClickHouse，TiDB之后，也一直在思考OLAP系统的发展趋势是怎样的，下一代更优秀的OLAP系统架构应该是怎样的，一个系统是否可以同时很好的支持OLTP和OLAP，这些问题想清楚后我会再写篇文章描述下，当然，大家有好的想法，也欢迎直接Comment。