PHP はオープンソースの Kylin 多次元データ分析エンジンを実装しています

ビッグデータ時代とインターネット技術の継続的な発展に伴い、データ分析は企業の意思決定の重要な部分となっています。 Kylin 多次元データ分析エンジンは、PB レベルのデータを簡単に処理し、複雑な多次元分析クエリにリアルタイムで応答できるオープンソース ソフトウェアです。この記事では、Kylin の動作原理と使用法、および PHP で Kylin を実装する方法を紹介します。

1. Kylin の動作原理

Kylin の中心原理は、Hadoop クラスター アーキテクチャに基づくカラム型ストレージと多次元データ キューブ テクノロジーです。 Kylin は、Hadoop クラスター内のさまざまなテーブルからデータを抽出し、データを前処理して多次元データ フレームワークに保存し、多次元分析クエリに迅速に応答し、OLAP と同様の分析機能を提供します。 Kylin の仕組みについて詳しく見てみましょう。

1. データの前処理

Kylin はまずデータを前処理する必要があります。 Kylin は、さまざまな粒度に従ってデータの行ごとに異なるデータセットを生成します。たとえば、時間粒度に基づく集計では、日、週、月、四半期、年などの時間粒度に基づいてさまざまなデータ セットが作成されます。次に、データセットごとにデータスキュー処理を実行します。このプロセスでは、Kylin は大量のデータに基づく分散並列コンピューティングを最大限に活用し、データを処理してクリーンアップした後、多次元の事前計算を実行して多次元のキューブ データを生成します。

2. クエリの高速化

クエリの高速化は Kylin の最大の利点です。多次元分析クエリを実行する場合、Kylin はクエリ リクエストに迅速に応答し、第 2 レベルの応答を実現し、大量のクエリの同時実行もサポートし、優れたサービス品質を保証します。 Kylin のクエリ高速化は、事前計算とファイル ストレージによって実現されます。 Kylin は多次元データ キューブを HBase に保存し、クエリ時に HBase のデータに直接アクセスできるため、Hadoop クラスターの利点を最大限に活用できます。

2. Kylin の使用方法

Kylin のインストールと使用は比較的複雑です。 Kylinの使い方を簡単に紹介します。

1. Kylin のインストール

Kylin のインストールは、Hadoop クラスター環境で実行する必要があり、デプロイされた Hadoop クラスターを備えた独自のサーバーを持ち込むか、構成済みのクラウド ホストをレンタルする必要があります。 Kylin のインストール ガイドは GitHub にあります。

2. データのインポート

Kylin のデータ ソースには、Hive テーブル、HBase テーブル、ローカル データ ファイルなど、さまざまなデータを使用できます。対応する ETL ツールを介して Kylin にデータをインポートする必要があります。Kylin は、時系列でソートされたすべてのテーブルを処理し、インデックス列とパーティション列を処理できます。

3. データ モデルの確立

Kylin は、多次元データ キューブに基づくデータ モデリングをサポートしており、さまざまなモデルに対して高度なスケーラビリティと柔軟性を備えています。まず、データ キューブを作成する必要があります。Kylin はデータをキューブにインポートし、各キューブ テーブルのすべてのディメンションとインジケーターを定義します。次に、メトリック集計を作成して、データを効率的に取得して処理できるように、データの表示方法と処理方法をさらに定義する必要があります。

4. クエリ分析

データのインポートとモデルの確立が完了したら、Kylin の分析機能を使用してデータを調査および研究できます。 Kylin では、時間ベースの分析、統計分析、エンタープライズレベルのデータ分析、さまざまな組織間のデータ対話などを実行できます。 Kylin は、Web ベースのインターフェイスや API インターフェイスなど、多次元データ分析とクエリをサポートする豊富なインターフェイスを提供します。

3. PHP は Kylin 多次元データ分析エンジンを実装します

PHP は人気のある開発言語であり、Web アプリケーションの開発で広く使用されています。 Hadoop クラスターに基づいたビッグ データ システムを実装しており、PHP を使用して Kylin の機能を実装したい場合は、次の手順に従うことができます:

1. Kylin の依存関係をインストールします

Kylin は次の手順を実行する必要があります。 Hadoop クラスターおよび HBase と統合されているため、Kylin の依存ライブラリを Hadoop クラスターに適合させる必要があります。この手順を完了するには、Kylin の公式ドキュメントを参照してください。

2. PHP スクリプトを作成する

PHP スクリプトでは、Kylin と対話するために Kylin が提供する RESTful API インターフェイスを使用する必要があります。 Kylin が提供する RESTful API は、Kylin のさまざまな機能を簡単に呼び出すことができます。 PHP スクリプトで API を要求するコードを記述することで、Kylin の多次元データ クエリを構築できます。

3. クエリ アクセラレーションの実装

Kylin のクエリ アクセラレーションは、多次元の事前計算とファイル ストレージによって実現されるため、この関数を PHP スクリプトに実装する必要があります。この機能は、PHP の前処理エンジンを使用することで実現され、計算とクエリの繰り返しを回避し、データ クエリの応答速度を向上させます。

4. 概要

Kylin 多次元データ分析エンジンは、データを多次元キューブにインポートすることにより、多次元データ分析機能を提供するオープンソース ソフトウェアです。 Kylin は、Hive テーブル、HBase テーブル、ローカル データ ファイルなどを含む複数のデータ ソースをサポートします。 Kylin のクエリ速度は非常に速く、膨大なクエリ同時実行性と優れたサービス品質を備えています。 PHP を介して Kylin を実装すると、クエリ速度が向上し、より効率的な多次元データ分析クエリが可能になります。

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