SparkSQL本质上是基于DAG模型的MPP。而Kylin核心是Cube(多维立方体)。关于MPP和Cube预处理的差异，重复如下：
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MPP [1]
的基本思路是增加机器来并行计算，从而提高查询速度。比如扫描8亿记录一台机器要处理1小时，但如果用100台机器来并行处理，就只要一分钟不到。再配合
列式存储和一些索引，查询可以更快返回。要注意这里在线运算量并没有减小，8亿条记录还是要扫描一次，只是参与的机器多了，所以快了。
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MOLAP Cube [2][3]
是一种预计算技术，基本思路是预先对数据作多维索引，查询时只扫描索引而不访问原始数据从而提速。8亿记录的一个3维索引可能只有几万条记录，规模大大缩
小，所以在线计算量大大减小，查询可以很快。索引表也可以采用列存储，并行扫描等MPP常用的技术。但多维索引要对多维度的各种组合作预计算，离线建索引
需要较大计算量和时间，最终索引也会占用较多磁盘空间。
除
了有无预处理的差异外，SparkSQL与Kylin对数据集大小的偏好也不一样。如果数据可以基本放入内存，Spark的内存缓存会让SparkSQL
有好的表现。但对于超大规模的数据集，Spark也不能避免频繁的磁盘读写，性能会大幅下降。反过来Kylin的Cube预处理会大幅减小在线数据规模，
对于超大规模数据更有优势。
数据量大约在10亿+，需要做一个即席查询，用户可以主动输入搜索条件，如时间。可提供一定的预处理时间。每天还有新数据加入。
10亿+的数据对于普通的rdbms还是有些压力的，而且数据每天还在不停的增长，所以我们运用了我们的spark技术来做一个计算加速。关于增量更新的相关，我会在后续的博客中介绍。
语句如下
select count(*) a,b from table_a where c = '20170101' group by a,b order by a
首先用我们的spark-local模式进行测试数据量成倍上涨。
数据量table_a的倍数spark-local i3 ddr3 8gspark-local i7 ddr4
32g
spark-yarn
5g,3core 3instance
800w10.512s0.40.771
1600w20.512s0.50.552
3200w40.794s0.680.579
6400w81.126s0.9450.652
1亿2800w161.968s1.40.922
2亿5600w323.579s2.5741.475
5亿1200w646.928s5.0013.384
10亿2400w12813.395s9.5285.372
我们可以看到单核cpu的性能也会影响spark的性能，所以在衡量一个spark集群的计算性能时，不光要看有几个core，几个instance，还要看单个core的计算能力，而且数据量越大，差距也越大。
spark-sql有一个特点，同样的语句，第二，第三次计算会比之前快，如果不停地运行同一个语句，你会发现时间会成下降趋势直到一个稳定值，一般为2-3次后会达到最小值，在10亿这个级别上，在yarn模式下，运行3次左右后，性能可以达到3s左右，对于一个测试用的小集群已经很让人满意了，如果是正规的spark集群，相信性能还会好很多，做即席查询完全够用了。个人理解是spark会有一定的缓存机制，但是不会缓存在多的东西，这个和之后要讲的Kylin还是不同的。kylin如果是同样的语句，第二次绝对是秒出。
下面我们尝试了用Kylin，效果很让人震撼。
Kylin官网如下
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）能力以支持超大规模数据，最初由eBay Inc. 开发并贡献至开源社区。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
Kylin中国唯一Apache顶级项目。支持下哦
Kylin是基于Hive表的，所以我们还是要将我们的数据先导入到hive中去。
Kylin的安装在这里就不将了，很简单，官网有介绍，启动下服务就可以了。然后打开7070端口
要使用Kylin计算，我们要先建立Model，一个model需要对应一张hive表，然后再model的基础上建立cube，这里我们创建一个默认的cube即可。
在Model页面我们可以看我们创建的cube如下图所示。
在列表中我们可以看到cube大小，记录数，上次构建时间等信息。
build好cube后就可以查询了，如果build成功cube的状态会变为READY，这时就可以查询了。
还是用之前的3节点的集群做性能测试
如上图所示，我们在查询界面可以看到这个语句走了哪个project，cubes，耗时等信息
测试结果如下
数据量构建时间（全量）sql时间
800w6.5min0.15s
1亿2800w48min0.15s
2亿5600w90.17min0.15s
5亿1200w142.40min执行错误
这里到5亿的时候构建cube可以成功，但是运行sql会报错。应该是我没配置好。
可以看到，kylin的查询性能还是非常可观的，而且查询时的资源消耗非常少，这点和spark不一样，由于这样的特性相对于spark，同样性能的集群上kylin就可以支持高得多的并发，并且提供高得多的查询性能，但是kylin的代价是很长的构建cube的时间和更多的磁盘占用，而且据我的经验来看，kylin对sql的支持不如spark-sql支持的好。如果要把原来rdbms的查询迁移到大数据集群中来，spark-sql的适应性会更好。
虽然kylin也支持增量构建，但是相对于spark来说，数据准备的时间还是会长很多，因为spark也支持增量更新。如果允许有数据预处理时间的，例如把构建放到晚上12:00过后进行，在这种场景下，kylin也许更适合.但是如果需要数据实时变化，而且维度很多，sql完全不确定的情况，也许spark-sql更合适一些，具体怎么选择，还要看应用场景。
