随着大数据时代和互联网技术不断发展，数据分析已经成为企业决策的重要组成部分。kylin多维数据分析引擎是一个开源软件，能够轻松处理pb级别的数据，并且可以实时响应复杂的多维分析查询。本文将为您介绍kylin的工作原理和使用方法，以及php实现kylin的方法。
一、kylin的工作原理
kylin的核心原理是基于hadoop集群架构的列式存储和多维数据立方体技术。kylin将数据从hadoop集群中的各个表中提取出来，把数据预处理之后存储到多维数据框架中，能够快速响应多维分析查询，提供类似于olap的分析功能。下面我们来详细了解kylin的工作原理。
1.数据预处理
kylin首先需要对数据进行预处理。kylin将每一行的数据按照粒度的不同，分别生成不同的数据集。比如按照时间粒度进行聚合，将数据将按照天、周、月、季度、年等时间粒度建立不同的数据集。然后针对每个数据集进行数据倾斜的处理。在这个过程中，kylin会根据海量的数据来最大化地利用分布式和并行计算，对数据进行处理和清洗，然后进行多维度的预计算，生成多维度的立方体数据。
2.查询加速
查询加速是kylin最大的优势。在多维分析查询时，kylin可以迅速地响应查询请求，可以达到秒级响应，同时支持极大的查询并发量，良好的服务质量是保障。kylin的查询加速是通过预计算和文件存储方式来实现的。kylin会将多维数据立方体存储在hbase之中，查询时可以直接访问hbase中的数据，充分发挥hadoop集群的优势。
二、kylin的使用方法
kylin的安装和使用相对来说是比较复杂的。这里简单介绍一下kylin的使用方法。
1.安装kylin
kylin的安装需要在hadoop集群环境下进行，您需要自备一台已经部署好hadoop集群的服务器或者租赁配置好的云主机。kylin的安装指南可以在github上找到。
2.导入数据
kylin的数据源可以是各种不同的数据，例如hive表、hbase表、本地数据文件等。您必须通过对应的etl工具将数据导入到kylin中，kylin可以处理所有按照时间顺序排序的表，并且可以处理索引列和分区列。
3.建立数据模型
kylin支持基于多维数据立方体的数据建模，kylin对不同的模型具有先进的扩展性和灵活性。首先，您需要创建数据立方体，kylin会将数据导入到立方体中，并为每个立方体表格定义所有的维度和指标。接着，您需要建立度量聚合，进一步定义数据的展示和处理方法，以便有效地检索和处理数据。
4.查询分析
完成数据的导入和模型的建立之后，您就可以使用kylin的分析功能来探索和研究数据了。在kylin中，您可以进行基于时间的分析、统计分析、企业级数据分析和不同组织之间的数据交互等等。kylin提供丰富的界面来支持多维数据分析查询，包括基于web的界面和api接口等。
三、php实现kylin多维数据分析引擎
php是一种流行的开发语言，被广泛用于web应用程序的开发。如果您已经实现了一个基于hadoop集群的大数据系统，并且希望使用php来实现kylin的功能，您可以按照以下步骤来完成：
1.安装kylin的依赖
kylin需要与hadoop集群和hbase进行集成，所以您需要将kylin的依赖库和hadoop集群进行适配。可以参考kylin的官方文档来完成这个步骤。
2.编写php脚本
在php脚本中，您需要使用kylin提供的restful api接口来与kylin进行交互。kylin提供的restful api可以方便地调用kylin的各种功能。您可以在php脚本中编写请求api的代码来构建kylin的多维数据查询。
3.实现查询加速
kylin的查询加速是通过多维度的预计算和文件存储来实现的，因此您需要在php脚本中实现这个功能。可以通过使用php的预处理引擎来实现这个功能，避免重复计算和查询，提高数据查询的响应速度。
四、总结
kylin多维数据分析引擎是一款开源软件，通过将数据导入到多维立方体中，提供多维数据分析功能。kylin支持多种数据源，包括hive表、hbase表、本地数据文件等。kylin的查询速度非常快，具有极大的查询并发量和良好的服务质量。通过php实现kylin可以提高查询速度，并实现更高效的多维数据分析查询。
以上就是php实现开源kylin多维数据分析引擎的详细内容。