Apache Kylin跨Hadoop集群取数咨询：多集群Cube支持及Hive取数方案

嘿，针对你提出的两个Apache Kylin相关问题，我结合实际使用经验来给你解答：

1. Apache Kylin是否支持从多个Hadoop集群抽取Cube的数据？ #

当然支持！不过默认情况下Kylin是绑定单个Hadoop集群运行的，要实现多集群数据抽取，需要做一些配置或者架构上的调整，具体可以参考下面的实现方案。

2. 从两个不同集群的Hive表获取数据的实现方案 #

这里给你三种实用的方案，你可以根据自己的场景选择：

• 方案一：通过Hive外部表映射远程集群数据
  这是轻量且直接的方案。在Kylin所在集群的Hive中，创建外部表直接指向另一个集群Hive表的HDFS存储路径。这样Kylin就可以像处理本地Hive表一样，将这个外部表纳入模型来构建Cube。
  示例SQL：

  CREATE EXTERNAL TABLE remote_user_table (
      user_id STRING,
      user_name STRING,
      age INT
  )
  STORED AS ORC
  LOCATION 'hdfs://remote-nn-host:8020/user/hive/warehouse/user_db.db/user_info';
  

  注意：要确保两个集群之间网络互通，且Kylin运行用户拥有访问远程HDFS路径的权限，同时远程Hive表的存储格式（ORC/PARQUET等）要和创建的外部表一致。

• 方案二：使用数据同步工具将远程数据拉到本地集群
  如果跨集群读取数据的性能无法满足需求，或者远程集群数据更新频率较低，可以先把数据同步到Kylin所在的集群。常用的工具是Hadoop自带的DistCp，也可以用Sqoop或者自定义定时任务。
  示例DistCp命令：

  hadoop distcp -update hdfs://remote-nn-host:8020/user/hive/warehouse/user_db.db/user_info hdfs://local-nn-host:8020/user/hive/warehouse/local_user_db.db/synced_user_info
  

  同步完成后，在本地Hive中创建对应表，再让Kylin基于这个本地表构建Cube即可。这种方式的优势是Cube构建时的性能更好，避免跨集群网络开销。

• 方案三：配置Kylin多Hive数据源（适用于Kylin 4及以上版本）
  Kylin 4及以后的版本对多数据源支持更友好，可以直接配置多个Hive数据源来访问不同集群的Hive服务。需要修改Kylin的配置文件kylin.properties，添加第二个Hive集群的配置：

  # 启用第二个Hive数据源
  kylin.source.hive.second-cluster.enabled=true
  # 远程Hive Metastore地址
  kylin.source.hive.second-cluster.hive.metastore.uris=thrift://remote-hive-metastore-host:9083
  # 远程Hive配置文件目录（可选，用于加载远程集群的HDFS、Hive相关配置）
  kylin.source.hive.second-cluster.hive.conf.dir=/opt/hive-remote/conf
  

  配置完成后重启Kylin，在Web UI的数据源管理中就能看到新增的Hive集群，直接导入对应的表到模型即可。

额外注意事项 #

不管用哪种方案，都要确保两个集群之间的网络连通性（比如开放HDFS、Hive Metastore的端口），同时做好权限管控，避免数据访问权限问题。如果是跨集群网络延迟较高的场景，优先考虑数据同步的方案来保障Cube构建性能。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者rohit