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apache kylin是一個開源分布式引擎，提供Hadoop之上的SQL查詢接口及多維分析（OLAP）能力以支持超大規模數據。而superset是airbnb開源的一款數據可視化工具。

kylin在超大數據規模下仍然可以提供秒級甚至毫秒級sql響應的OLAP多維分析查詢服務。而且對服務器內存的要求也不像spark sql那么高，經過多方面的優化，數據膨脹率甚至可以控制在100%以內。它利用hive做預計算，然后建立多維的數據立方體，并存在hbase中，從而提供了實時查詢的能力。

superset也就是早先的caravel，提供了豐富的圖表供用戶配置。只要連上數據源，勾幾個簡單的配置，或者寫點sql。用戶就可以輕易的構建基于d3、nvd3、mapbox-gl等的炫酷圖表。
superset

我廠也是選擇了kylin和superset，遺憾的是superset支持多種數據源，包括druid、hive、impala、sparkSQL、presto以及多種主流關系型數據庫，但是并不支持kylin。于是我們對其進行了改進。

首先觀察superset的源碼，它后臺使用Flask App Builder搭建的，數據訪問層用sqlalchemy實現。也就是說，它本質上可以支持所有數據源，只要實現一套kylin的dialect即可。而同時github上有一個pykylin項目，就是實現的這個dialect。這極大增強了我解決這個問題的信心。

正好前幾周，superset出了一個新的prod版本airbnb_prod.0.15.5.0。裝好它和pykylin之后，導入kylin數據源，成功！ 導入kylin數據源 但是點開sqllab想敲點sql驗證一下時，卻出了異常。 異常 Debug了pykylin代碼，發現get_table_names方法的入參connection實際已經是sqlalchemy的Engine對象了，這可能是最新sqlalchemy的版本升級造成的。總之，將原來的代碼：

def get_table_names(self, connection, schema=None, **kw):
return connection.connection.list_tables()
改成：

def get_table_names(self, engine, schema=None, **kw):
connection = engine.contextual_connect()
return connection.connection.list_tables()
即可。

順便我們看到這里它擴展了sqlalchemy的list_tables方法，sqllab左上方的table選擇區還有列出所有schema的下拉框，于是我們順帶把list_schama方法也實現。connection.py添加：

def list_schemas(self):
route = ‘tables_and_columns’
params = {‘project’: self.project}
tables = self.proxy.get(route, params=params)
return [t[‘table_SCHEM’] for t in tables]
dialect.py添加：

def get_schema_names(self, engine, schema=None, **kw):
connection = engine.contextual_connect()
return connection.connection.list_schemas()
之后執行sql還是有錯： 異常 pykylin在每次調用kylin的api時會首先登錄，以獲得JSESSIONID，并存入cookie中，這里是登錄失敗，檢查代碼，發現這里問題還挺多的，首先proxy.py中的login方法作者寫的是self.password = user應改成password。dialect.py中create_connect_args方法改為：

def create_connect_args(self, url):
opts = url.translate_connect_args()
api_prefix = ‘kylin/api/’
args = {
‘username’: opts[‘username’],
‘password’: opts[‘password’],
‘endpoint’: ‘http://%s:%s/%s’ % (opts[‘host’], opts[‘port’], api_prefix)
}
args.update(url.query)
return [], args
這樣大部分sql查詢沒有問題，但是有的查詢結果有部分值是null，這樣也會出錯。修改cursor.py的_type_mapped方法：

def _type_mapped(self, result):
meta = self.description
size = len(meta)
for i in range(0, size):
column = meta[i]
tpe = column[1]
val = result[i]
if val is None:
pass
elif tpe == ‘DATE’:
val = parser.parse(val)
elif tpe == ‘BIGINT’ or tpe == ‘INT’ or tpe == ‘TINYINT’:
val = int(val)
elif tpe == ‘DOUBLE’ or tpe == ‘FLOAT’:
val = float(val)
elif tpe == ‘BOOLEAN’:
val = (val == ‘true’)
result[i] = val
return result
這樣在sqllab中執行sql基本沒問題了。 sqllab

下一步開始自定義slice，定制自己的可視化dashboard。

在這里再次遇到問題，superset會自動把count函數計算的列設置別名叫count，而count是kylin的關鍵字，因此導致查找失敗。修改superset的models.py的sqla_col方法：

@property def sqla_col(self):name = self.metric_nameif name == 'count':name = 'total_count'return literal_column(self.expression).label(name)

另外在slice中還經常會遇到pandas拋出的KeyError異常。這是因為在superset里面所有的關鍵字都是小寫，然而kylin返回的所有的數據metadata全是大寫，導致superset在kylin的返回結果中查詢關鍵字的時候出現找不到關鍵字的錯誤。

修改pykylin的cursor.py的execute方法。

def execute(self, operation, parameters={}, acceptPartial=True, limit=None, offset=0):
sql = operation % parameters
data = {
‘sql’: sql,
‘offset’: offset,
‘limit’: limit or self.connection.limit,
‘acceptPartial’: acceptPartial,
‘project’: self.connection.project
}
logger.debug(“QUERY KYLIN: %s” % sql)
resp = self.connection.proxy.post(‘query’, json=data)

column_metas = resp['columnMetas']for c in column_metas:c['label'] = str(c['label']).lower()c['name'] = str(c['name']).lower()self.description = [[c['label'], c['columnTypeName'],c['displaySize'], 0,c['precision'], c['scale'], c['isNullable']]for c in column_metas]self.results = [self._type_mapped(r) for r in resp['results']]self.rowcount = len(self.results)self.fetched_rows = 0return self.rowcount

最后，我發現在查找的字段包含kylin中的date類型時也會出錯。點擊slice頁面右上角的query按鈕，可以查看superset最終發送的sql。 kylin不支持的長日期格式 將它直接拷貝到kylin的insight頁面去執行，發現報錯。原來kylin的date類型只支持年月日，而superset在添加日期搜索條件時為了實現定時刷新圖表而在sql的日期條件中都精確到了時分秒。關于這個我原先是在superset中做了修改。

在superset的models.py的get_query_str方法中：

time_filter = dttm_col.get_time_filter(from_dttm, to_dttm)
改為

if engine.name == ‘kylin’:
time_filter = dttm_col.get_date_filter(from_dttm, to_dttm)
else:
time_filter = dttm_col.get_time_filter(from_dttm, to_dttm)
添加get_date_filter，dt_sql_literal函數：

def get_date_filter(self, start_dttm, end_dttm):
col = self.sqla_col.label(‘__time’)
return and_(
col >= text(self.dt_sql_literal(start_dttm)),
col <= text(self.dt_sql_literal(end_dttm)),
)

def dt_sql_literal(self, dttm):
return “’{}’”.format(dttm.strftime(‘%Y-%m-%d’))
這樣對于所有kylin數據源的查找時間范圍條件都將轉為年月日的格式。

不過我一直感覺這個改動不是很完美，是一種典型的打補丁的做法。后來我發現superset支持在列的設置頁面為一個日期列添加自定義的格式轉換函數 superset日期轉換函數設置 于是我在這里設置日期列格式

TO_DATE(‘{}’, ‘yyyy-MM-dd’)

然后可以看到slice這里sql中的該列都變成了to_date函數形式 to_date sql 最后的工作就是修改kylin源碼，添加對日期函數的支持。hive sql是支持to_date等日期格式轉換函數的，kylin憑什么不支持？

大致debug了一下kylin的源碼，kylin處理sql的入口在server-base模塊下的QueryController.java的query方法中。我發現在最終調用jdbc驅動執行sql之前，kylin會調QueryUtil類的massageSql方法來優化sql。主要是加上limit和offset參數。最后調內部類DefaultQueryTransformer的transform方法改掉sql中的一些通病，比如SUM(1)改成count(1)等。日期轉換函數的處理放在這后面我覺得是最合適的。

添加正則表達式，以匹配日期函數：

private static final String TO_DATE = “(to_date|TO_DATE)\(‘|\”[‘|\”],\s?‘|\”[‘|\”]\)”;
private static final Pattern FN_TO_DATE = Pattern.compile(TO_DATE);
添加日期轉行函數解析：

private String executeFN(String sql) {
Matcher m;
while (true) {
m = FN_TO_DATE.matcher(sql);
if (!m.find())
break;
String dateTime = m.group(2);
String format = m.group(3);
SimpleDateFormat sdf = new SimpleDateFormat(“yyyy-MM-dd HH:mm:ss”);
Date dt = null;
try {
dt = sdf.parse(dateTime);
} catch (ParseException e) {
logger.error(“Parse date error”, e);
}
sdf = new SimpleDateFormat(format);
String date = sdf.format(dt);
String begin = sql.substring(0, m.start());
String end = sql.substring(m.end(), sql.length());
sql = begin + “’” + date + “’” + end;
}
return sql;
}
然后kylin就可以支持上面sql的執行了 kylin支持to_date 最后，讓我們多嘗試一些可視化圖表吧，把它們做成dashboard superset dashboard

結論：kylin很好地支持了我廠每天上百GB數據的立方體建模和實時查找，結合superset的方案，作為我廠內部的可視化工具，收到了很好地效果。

總結

以上是生活随笔為你收集整理的kylin与superset集成实现数据可视化的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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