Kylin的数据存储在哪里？

1. Kylin数据存储概述

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）能力以支持大规模数据分析，Kylin的主要作用是允许用户在Hadoop上进行亚秒级的查询，这得益于其预计算的技术。

数据存储位置是什么？

当谈到Kylin的数据存储，我们通常指的是它管理和访问的数据仓库，这些数据可以来自不同的源，如Hadoop HDFS、Apache Hive或者其它的数据服务，Kylin通过其引擎对这些数据执行预计算操作，并将结果存储在一个优化的存储系统中，以便快速访问。

什么是Cube存储？

2. Kylin数据存储组件

Kylin的数据存储涉及几个关键组件，下面是其中最重要的几个：

2.1 Cube存储

Cube是Kylin中最核心的概念之一，用于表示一组预计算的度量和维度的组合，Kylin将Cube的计算结果存储在特定的存储系统中，通常是Hadoop HDFS或者Apache HBase。

Hadoop HDFS: 默认情况下，Kylin会将Cube数据存储在Hadoop的HDFS文件系统上，这种方式适合批量处理和较少的并发查询。

Apache HBase: 对于那些需要高并发查询的场景，Kylin可以将Cube数据存储在HBase上，从而提供更好的读写性能。

为什么需要Meta存储？

2.2 Meta存储

元数据是指描述数据的数据，例如表结构、数据字典等，Kylin使用关系数据库来存储元数据信息，常用的有MySQL、PostgreSQL等。

为什么要使用临时存储？

2.3 临时存储

在Cube构建过程中，Kylin还会使用到临时存储空间，用于存放中间计算结果，这部分通常也放在HDFS中。

3. 存储配置示例

以下表格展示了一个简化的Kylin存储配置例子，假设同时使用HDFS和HBase作为存储后端。

相关问题与解答

Q1: Kylin支持哪些数据源作为输入？

A1: Kylin支持多种数据源作为输入，包括但不限于Apache Hadoop (HDFS), Apache Hive, Apache Kafka, REST API等，这意味着你可以从各种不同格式和系统中导入数据，包括结构化的数据库、日志文件、实时流数据等。

Q2: 如果我想提高Kylin查询的响应速度，我应该如何配置存储？

A2: 为了提高查询响应速度，你可以考虑以下几点：

使用Apache HBase作为Cube数据的存储后端，因为HBase提供了更快速的随机读写能力。

确保Hadoop集群和HBase有足够的资源（CPU、内存、磁盘IO等），以应对高并发查询的需求。

对Cube进行合理的设计和分区，减少每次查询需要扫描的数据量。

根据查询模式优化HBase表的设计，比如合理选择行键、列族等。

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