Kylin 作为汽车之家的核心 OLAP 引擎，服务于多个业务线与商业数据产品，应用于流量、线索、用户行为、推荐效果等方面的数据分析场景。目前已有 500+ 个 Kylin Cube，存储约 300 T，整体 Segment 数约1.6 万；单个 Cube 原始数据过万亿，单个 Cube 最多 31 个维度；12万 HBase region，查询响应时间 TP 95 稳定在 2 秒以内。

本文导读

1. Kylin 在汽车之家的发展历程及现状:
   • Kylin 简介、架构与原理
   • 使用现状
   • 发展历程
2. Kylin 在商业化数据产品中的应用与实践：
   • 业务场景
   • 技术选型（Kylin vs Druid vs ES）
   • 战略级数据产品-车智云
   • 开发流程
   • Kylin 的常规优化经验（Cuboid 剪枝、查询性能、最大维度组合、超大字典问题、精确去重…）
   • 其他实践
   • KylinSide系统-集群信息统计、集群管理
3. 集群升级和迁移的一些经验分享：
   • 背景与挑战
   • 整体方案
   • 整体架构
4. 未来的规划：
   • 实时 OLAP
   • 云原生

01 Kylin 在汽车之家的发展历程及现状

1. Kylin 简介

Apache Kylin 是一个可扩展的超快的大数据分析型数据仓库，它有友好的 web 界面，有交互式查询能力，性能非常好，还有标准的 SQL 接口，支持 JDBC 查询。Kylin 的原理是基于预计算模型，是多维立方体的模式，在 Kylin 3.0 之后已经支持实时 OLAP 了，同时 Kylin 可以和现有的 BI 工具无缝结合。

2. Kylin 架构