架构
数据源
主要是Hive、Kafka
REST Server
提供一些restful接口，对 project、Models、cube 等元数据管理、用户访问权限、系统配置动态修改等。除此之外还可以通过该接口实现 SQL 的查询，这些接口一方面可以通过第三方程序的调用，另一方也被kylin的web界面使用。
jdbc/odbc接口
kylin提供了jdbc的驱动，使用 jdbc 接口的查询走的流程和使用RESTFul接口查询走的内部流程是相同的。
Query引擎
kylin使用一个开源的Calcite框架实现SQL的解析，相当于SQL引擎层。
Routing
该模块负责将解析 SQL 生成的执行计划，转换成cube缓存的查询，查询以 秒级、毫秒级完成
Metadata
kylin中有大量的元数据信息，包括cube的定义，星状模型的定义、job的信息、job的输出信息、维度的directory信息等等，元数据和cube都存储在hbase中，存储的格式是json字符串
Build Engine（构建引擎）
是所有模块的基础，负责预计算创建cube，创建的过程是通过hive读取原始数据，然后通过一些 mapreduce 或 spark 计算
然后保存到 hbase
存储(Storage Engine)
存储引擎使用的是HBase
原理
Kylin的核心思想是 预计算
以空间换时间，即多维分析可能用到的度量进行 预计算，将计算好的 结果保存成Cube并存储到 HBase 中，供查询时直接访问。
流程
预计算
将数据源（如Hive）中的数据按照指定的 维度 和 指标，由计算引擎 mapreduce 或 spark 离线计算出 所有可能的查询结果 （即Cube）
存储
将上面的查询结果，存储到HBase中
HBase中每行记录的 rowkey 由各维度的值拼接而成，度量会保存在column family 中
查询
利用 HBase 列存储的特性，可以提供 快速响应 和 高并发 的查询