愚人节的走心故事，说说我与 Kylin 的那些事
Apache Kylin Meetup 北京站即将在4月13日火热开启（文末点击阅读原文一键报名）！活动前小编特邀了两位来自小米和58同城的讲师进行 Kylin 小问答。想尝试 Kylin 的用户，这里除了有讲师们和 Kylin 的故事渊源，也有讲师们对于 Kylin 新人们的使用建议~
1. 请简单介绍您与 Apache Kylin 的渊源
陈学辉——小米大数据平台 OLAP 负责人：
“2017年下半年，随着业务数据的不断增长，原有基于MySQL的存储方案性能和扩展性愈发成为瓶颈，开始调研开源的OLAP项目。Kylin能够提供百亿数据毫秒级响应极大的激发了我们的兴趣，我们是小米内部第一个将Kylin引入正式环境的团队。”
何良均——58大数据平台资深工程师：
“4年前第一次接触Kylin，并进行过测试，记得测试的版本是0.7，当时需要对广告投放效果进行实时多维分析，0.7版本的Kylin还不支持实时多维分析，最后选择了其他方案。现在我们线上大量用的版本是1.5.3，做了很多定制开发，稳定运行了2年多，最近刚上线2.6.0，我们在1.5.3版本的修改解决的问题大部分在2.5+版本中修复，而且新版本功能更强大和更稳定。”
2. 使用 Apache Kylin 的过程中，您觉得有哪些有趣的操作？
陈学辉——小米大数据平台 OLAP 负责人：
通过精心的Cube调优，能够实现毫秒级的查询响应，实现大数据分析领域的“举重若轻”。
何良均——58大数据平台资深工程师：
Kylin用了很多很有意思的数据结构和算法：BitMap、HyperLogLog、Trie树等；以及基于BitMap的用户留存分析功能等。
3. 最期待 Kylin 哪些功能的发布或升级？
陈学辉——小米大数据平台 OLAP 负责人：
更强大易用的 Cube 优化工具。
何良均——58大数据平台资深工程师：
社区版支持 HBase 外的其他存储引擎；集群模式部署时更加方便和智能。
4. 对于正在使用或者想尝试使用 Kylin 的小伙伴有什么建议？
陈学辉——小米大数据平台 OLAP 负责人：
想尝试的小伙伴：维度变化不频繁相对固定，维度的基数（取值范围）很大或者增长迅速，需要秒级或者亚秒级的查询响应，用 Kylin 就对了，稳！
何良均——58大数据平台资深工程师：
Kylin 作为大数据 OLAP 解决方案，上下游涉及到的技术囊括了Hive、MapReduce、Spark和 HBase 等 Hadoop 生态圈的大部分组件，里面还使用了各种奇妙的数据结构和算法，比如 BitMap、HyperLogLog 等，如果时间充裕，建议一定要从代码层面好好学习Kylin，熟悉了 Kylin，大数据相关的技术也就比较了解了。
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