懇親会LTのスライドです。 http://hadoop.apache.jp/hcj2016-program/

1. Apache Kylinについて
Hadoop / Spark Conference Japan 2016
http://www.yahoo.co.jp/
ヤフー株式会社 古山 慎悟
2016年2月8日

2. はじめに
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3. 続きはRejected HCJ 2016で!!!
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4. ここから本編
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5. Apache Kylinについて
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アーキテクチャ
強み
弱み
• OLAPの実行エンジンで、キューブをプレビルドしオンライ
ンのクエリのレイテンシを下げる戦略をとっている
• プレビルドしたキューブはHBaseに配置し、クエリの実行
時にはプレビルドしたキューブから結果セットを生成する
• キューブをプレビルドするので、“BigAccount”的なファクトの
多重度の歪みに強い
• ディメンションの多重度の歪みに弱い

6. アーキテクチャ
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出所:http://www.ebaytechblog.com/2014/10/20/announcing-kylin-extreme-olap-engine-for-big-data/

7. 強み
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• ほとんどのデータはパレート則的にファクトの多重度に歪みをみせる
• たとえば、取引をたくさんしてくれている上客(BigAccount)であればある
ほどその顧客に関するデータ量が大きくなる
• そのユーザーのためのクエリを返すためのワークロードが他の顧客より多
いので、そのユーザーにとってのUXが損なわれる
• Kylinのアーキテクチャだと、上記のようなファクトの歪みがクエリのレイテ
ンシに影響しない
• たとえば、顧客IDに対する集計をプレビルドしておけば、顧客別の集計結
果を返すために必要なワークロードはどの顧客でも1件のlookupになる
（こともある）
• さらに、アプリケーションからは、SQLを介してプレビルドしたキューブ
が透過的にみえるので、パフォーマンスチューニングのためにデータを再
設計する必要がない

8. 弱み
• 一方で、ディメンジョンの多重度には弱い
• ディメンジョンの多重度:値の種類(ex. 男女)
• ファクトの多重度:値の種類ごとのレコード数
• Kylinのアーキテクチャだと、キューブのディメンジョンの組み合わせ数に相
当するくらいのキー数のデータにプレビルドする（こともある）
• ディメンション表に多重度が多いカラムがあると(100万以上とか)、
キューブのビルドが遅くなり、クエリのレイテンシにも悪影響がある
• 組み合わせを素直につくらない仕組みや(Aggregation Group)、組み合わ
せをなるべく減らす仕組み(Mandatory Dimension, Hierarchy
Dimension, Derived Dimension)が実装されている
• ご参考: http://www.slideshare.net/YangLi43/design-cube-in-apache-kylin
• でも辛い
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9. おわりに
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10. 続きはRejected HCJ 2016で!!!
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11. EOP
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