svn commit: r1836274 - in /kylin/site: cn/docs/tutorial/cube_spark.html feed.xml

[lidong]

Author: lidong
Date: Thu Jul 19 14:07:53 2018
New Revision: 1836274

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update spark cubing cn doc

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    kylin/site/cn/docs/tutorial/cube_spark.html
    kylin/site/feed.xml

Modified: kylin/site/cn/docs/tutorial/cube_spark.html
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--- kylin/site/cn/docs/tutorial/cube_spark.html (original)
+++ kylin/site/cn/docs/tutorial/cube_spark.html Thu Jul 19 14:07:53 2018
@@ -183,34 +183,26 @@ export KYLIN_HOME=/usr/local/apache-kyli
 
 <h2 id="kylinenvhadoop-conf-dir">准备 “kylin.env.hadoop-conf-dir”</h2>
 
-<p>为使 Spark 运行在 Yarn 上，需指定 
<strong>HADOOP_CONF_DIR</strong> 环境变量，其是一个包含 
Hadoop（客户端) 配置文件的目录。许多 Hadoop 
分布式的目录设置为 “/etc/hadoop/conf”；但 Kylin 不仅
需要访问 HDFS，Yarn 和 Hive，还有 HBase，因
此默认的目录可能并未包
含所有需要的文件。在此用例中，您需要创建一个新的目录然后拷贝或è€
…连接这些客户端文件 
(core-site.xml，hdfs-site.xml，yarn-site.xml，hive-site.xml 和 
hbase-site.xml) 到这个目录下。在 HDP 2.4 中，hive-tez 和 Spark 
之间有ä
 ¸ªå†²çªï¼Œå› æ­¤å½“为 Kylin 进行复制时，需要将默认的 engine 由 
“tez” 换为 “mr”。</p>
+<p>为使 Spark 运行在 Yarn 上，需指定 
<strong>HADOOP_CONF_DIR</strong> 环境变量，其是一个包含 
Hadoop（客户端) 配置文件的目录，通常是 <code 
class="highlighter-rouge">/etc/hadoop/conf</code>。</p>
 
-<div class="highlight"><pre><code class="language-groff" 
data-lang="groff">mkdir $KYLIN_HOME/hadoop-conf
-ln -s /etc/hadoop/conf/core-site.xml $KYLIN_HOME/hadoop-conf/core-site.xml 
-ln -s /etc/hadoop/conf/hdfs-site.xml $KYLIN_HOME/hadoop-conf/hdfs-site.xml 
-ln -s /etc/hadoop/conf/yarn-site.xml $KYLIN_HOME/hadoop-conf/yarn-site.xml 
-ln -s /etc/hbase/2.4.0.0-169/0/hbase-site.xml 
$KYLIN_HOME/hadoop-conf/hbase-site.xml 
-cp /etc/hive/2.4.0.0-169/0/hive-site.xml $KYLIN_HOME/hadoop-conf/hive-site.xml 
-vi $KYLIN_HOME/hadoop-conf/hive-site.xml (change "hive.execution.engine" value 
from "tez" to "mr")</code></pre></div>
+<p>通常 Kylin 会在启动时从 Java classpath 上检测 Hadoop é…
ç½®ç›®å½•ï¼Œå¹¶ä½¿ç”¨å®ƒæ¥å¯åŠ¨ Spark。 
如果您的环境中未能正确发现此目录，那么可以显式地指定此目录：在
 <code class="highlighter-rouge">kylin.properties</code> 中设置属性 
“kylin.env.hadoop-conf-dir” 好让 Kylin 知道这个目录:</p>
 
-<p>现在，在 kylin.properties 中设置属性 
“kylin.env.hadoop-conf-dir” 好让 Kylin 知道这个目录:</p>
-
-<div class="highlight"><pre><code class="language-groff" 
data-lang="groff">kylin.env.hadoop-conf-dir=/usr/local/apache-kylin-2.1.0-bin-hbase1x/hadoop-conf</code></pre></div>
-
-<p>如果这个属性没有设置，Kylin 将会使用 “hive-site.xml” 
中的默认目录；然而那个文件夹可能并没有 
“hbase-site.xml”，会导致 Spark 的 HBase/ZK 连接错误。</p>
+<div class="highlight"><pre><code class="language-groff" 
data-lang="groff">kylin.env.hadoop-conf-dir=/etc/hadoop/conf</code></pre></div>
 
 <h2 id="spark-">检查 Spark 配置</h2>
 
-<p>Kylin 在 $KYLIN_HOME/spark 中嵌入一个 Spark binary 
(v2.1.0)，所有使用 <em>“kylin.engine.spark-conf.”</em> 作为前缀的 
Spark 配置属性都能在 $KYLIN_HOME/conf/kylin.properties 
中进行管理。这些属性当运行提交 Spark job 
时会被提取并应用；例如，如果您配置 
“kylin.engine.spark-conf.spark.executor.memory=4G”，Kylin 将会在执行 
“spark-submit” 操作时使用 “–conf spark.executor.memory=4G” 
作为参数。</p>
+<p>Kylin 在 $KYLIN_HOME/spark 中嵌入一个 Spark binary 
(v2.1.2)，所有使用 <em>“kylin.engine.spark-conf.”</em> 作为前缀的 
Spark 配置属性都能在 $KYLIN_HOME/conf/kylin.properties 
中进行管理。这些属性当运行提交 Spark job 
时会被提取并应用；例如，如果您配置 
“kylin.engine.spark-conf.spark.executor.memory=4G”，Kylin 将会在执行 
“spark-submit” 操作时使用 “–conf spark.executor.memory=4G” 
作为参数。</p>
 
 <p>运行 Spark cubing 前，建议查看一下这些配置并æ 
¹æ®æ‚¨é›†ç¾¤çš„情况进行自定义。下面是默认配置，也是 sandbox 
最低要求的配置 (1 个 1GB memory 的 
executor)；通常一个集群，需要更多的 executors 
且每一个至少有 4GB memory 和 2 cores:</p>
 
 <div class="highlight"><pre><code class="language-groff" 
data-lang="groff">kylin.engine.spark-conf.spark.master=yarn
 kylin.engine.spark-conf.spark.submit.deployMode=cluster
 kylin.engine.spark-conf.spark.yarn.queue=default
-kylin.engine.spark-conf.spark.executor.memory=1G
+kylin.engine.spark-conf.spark.executor.memory=4G
+kylin.engine.spark-conf.spark.yarn.executor.memoryOverhead=1024
 kylin.engine.spark-conf.spark.executor.cores=2
-kylin.engine.spark-conf.spark.executor.instances=1
+kylin.engine.spark-conf.spark.executor.instances=40
+kylin.engine.spark-conf.spark.shuffle.service.enabled=true
 kylin.engine.spark-conf.spark.eventLog.enabled=true
 kylin.engine.spark-conf.spark.eventLog.dir=hdfs\:///kylin/spark-history
 
kylin.engine.spark-conf.spark.history.fs.logDirectory=hdfs\:///kylin/spark-history
@@ -222,9 +214,9 @@ kylin.engine.spark-conf.spark.history.fs
 #kylin.engine.spark-conf.spark.yarn.am.extraJavaOptions=-Dhdp.version=current
 
#kylin.engine.spark-conf.spark.executor.extraJavaOptions=-Dhdp.version=current</code></pre></div>
 
-<p>为了在 Hortonworks 平台上运行，需要将 “hdp.version” 
指定为 Yarn 容器的 Java 选项，因此请取消 kylin.properties 
的最后三行。</p>
+<p>为了在 Hortonworks 平台上运行，需要将 “hdp.version” 
指定为 Yarn 容器的 Java 选项，因此请取消 kylin.properties 
的最后三行的注释。</p>
 
-<p>除此之外，为了避免重复上传 Spark jar 包到 
Yarn，您可以手动上传一次，然后配置 jar 包的 HDFS 
路径；请注意，HDFS 路径必须是全限定名。</p>
+<p>除此之外，为了避免重复上传 Spark jar 包到 
Yarn，您可以手动上传一次，然后配置 jar 包的 HDFS 
路径；请注意，HDFS 路径必须是全路径名。</p>
 
 <div class="highlight"><pre><code class="language-groff" data-lang="groff">jar 
cv0f spark-libs.jar -C $KYLIN_HOME/spark/jars/ .
 hadoop fs -mkdir -p /kylin/spark/
@@ -232,12 +224,9 @@ hadoop fs -put spark-libs.jar /kylin/spa
 
 <p>然后，要在 kylin.properties 中进行如下配置:</p>
 
-<div class="highlight"><pre><code class="language-groff" 
data-lang="groff">kylin.engine.spark-conf.spark.yarn.archive=hdfs://sandbox.hortonworks.com:8020/kylin/spark/spark-libs.jar
-kylin.engine.spark-conf.spark.driver.extraJavaOptions=-Dhdp.version=current
-kylin.engine.spark-conf.spark.yarn.am.extraJavaOptions=-Dhdp.version=current
-kylin.engine.spark-conf.spark.executor.extraJavaOptions=-Dhdp.version=current</code></pre></div>
+<div class="highlight"><pre><code class="language-groff" 
data-lang="groff">kylin.engine.spark-conf.spark.yarn.archive=hdfs://sandbox.hortonworks.com:8020/kylin/spark/spark-libs.jar</code></pre></div>
 
-<p>所有 “kylin.engine.spark-conf.*” 参数都可以在 Cube 或 Project 
级别进行重写，这为用户提供了极大的灵活性。</p>
+<p>所有 “kylin.engine.spark-conf.*” 参数都可以在 Cube 或 Project 
级别进行重写，这为用户提供了灵活性。</p>
 
 <h2 id="cube">创建和修改样例 cube</h2>
 
@@ -254,7 +243,9 @@ $KYLIN_HOME/bin/kylin.sh start</code></p
 
 <p><img 
src="/images/tutorial/2.0/Spark-Cubing-Tutorial/2_overwrite_partition.png" 
alt="" /></p>
 
-<p>样例 cube 有两个耗尽内存的度量: “COUNT DISTINCT” 和 
“TOPN(100)”；当源数据较小时，他们的大小估计的不太准确: 
预估的大小会比真实的大很多，导致了更多的 RDD partitions 
被切分，使得 build 的速度降低。100 对于å…
¶æ˜¯ä¸€ä¸ªè¾ƒä¸ºåˆç†çš„数字。点击 “Next” 和 “Save” 保存 
cube。</p>
+<p>样例 cube 有两个耗尽内存的度量: “COUNT DISTINCT” 和 
“TOPN(100)”；当源数据较小时，他们的大小估计的不太准确: 
预估的大小会比真实的大很多，导致了更多的 RDD partitions 
被切分，使得 build 的速度降低。500 对于å…
¶æ˜¯ä¸€ä¸ªè¾ƒä¸ºåˆç†çš„数字。点击 “Next” 和 “Save” 保存 
cube。</p>
+
+<p>对于没有”COUNT DISTINCT” 和 “TOPN” 的 cube，请保留默认é…
ç½®ã€‚</p>
 
 <h2 id="spark--cube">用 Spark 构建 Cube</h2>
 
@@ -294,7 +285,7 @@ $KYLIN_HOME/bin/kylin.sh start</code></p
 
 <h2 id="section-2">进一步</h2>
 
-<p>如果您是 Kylin 的管理员但是对于 Spark 
是新手，建议您浏览 <a 
href="https://spark.apache.org/docs/2.1.0/";>Spark 
文档</a>，别忘记相应地去更新配置。您可以让 Spark 的 <a 
href="https://spark.apache.org/docs/2.1.0/job-scheduling.html#dynamic-resource-allocation";>Dynamic
 Resource Allocation</a> 生效以便å…
¶å¯¹äºŽä¸åŒçš„工作负载能自动伸缩。Spark 性能依赖于集群的内
存和 CPU 
资源，当有复杂数据模型和巨大的数据集一次构建时 Kylin 的 
Cube 
构建将会是一项繁重的任务。如果您的集群资源不能够执行，Spark
 executors å°±ä¼
 šæŠ›å‡ºå¦‚ “OutOfMemorry” 这样的错误，因
此请合理的使用。对于有 UHC dimension，过多组合 (例如，一个 
cube 超过 12 dimensions)，或耗尽内存的度量 (Count Distinct，Top-N) 
的 Cube，建议您使用 MapReduce engine。如果您的 Cube 
模型较为简单，所有的都是 
SUM/MIN/MAX/COUNT，源数据规模小至中等，Spark engine 
将会是个好的选择。除此之外，Streaming 构建在 engine 
中目前还不支持(KYLIN-2484)。</p>
+<p>如果您是 Kylin 的管理员但是对于 Spark 
是新手，建议您浏览 <a 
href="https://spark.apache.org/docs/2.1.2/";>Spark 
文档</a>，别忘记相应地去更新配置。您可以开启 Spark 的 <a 
href="https://spark.apache.org/docs/2.1.2/job-scheduling.html#dynamic-resource-allocation";>Dynamic
 Resource Allocation</a> ，以便å…
¶å¯¹äºŽä¸åŒçš„工作负载能自动伸缩。Spark 性能依赖于集群的内
存和 CPU 
资源，当有复杂数据模型和巨大的数据集一次构建时 Kylin 的 
Cube 
构建将会是一项繁重的任务。如果您的集群资源不能够执行，Spark
 executors å°±ä¼
 šæŠ›å‡ºå¦‚ “OutOfMemorry” 这样的错误，因
此请合理的使用。对于有 UHC dimension，过多组合 (例如，一个 
cube 超过 12 dimensions)，或耗尽内存的度量 (Count Distinct，Top-N) 
的 Cube，建议您使用 MapReduce engine。如果您的 Cube 
模型较为简单，所有度量都是 
SUM/MIN/MAX/COUNT，源数据规模小至中等，Spark engine 
将会是个好的选择。</p>
 
 <p>如果您有任何问题，意见，或 bug 修复，欢迎在 
d...@kylin.apache.org 中讨论。</p>
 

Modified: kylin/site/feed.xml
URL: 
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--- kylin/site/feed.xml (original)
+++ kylin/site/feed.xml Thu Jul 19 14:07:53 2018
@@ -19,8 +19,8 @@
     <description>Apache Kylin Home</description>
     <link>http://kylin.apache.org/</link>
     <atom:link href="http://kylin.apache.org/feed.xml"; rel="self" 
type="application/rss+xml"/>
-    <pubDate>Thu, 19 Jul 2018 00:27:24 -0700</pubDate>
-    <lastBuildDate>Thu, 19 Jul 2018 00:27:24 -0700</lastBuildDate>
+    <pubDate>Thu, 19 Jul 2018 06:59:26 -0700</pubDate>
+    <lastBuildDate>Thu, 19 Jul 2018 06:59:26 -0700</lastBuildDate>
     <generator>Jekyll v2.5.3</generator>
     
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