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Kylin是ebay开发的一套OLAP系统，与Mondrian不同的是，它是一个MOLAP系统，主要用于支持大数据生态圈的数据分析业务，它主要是通过预计算的方式将用户设定的多维立方体缓存到HBase中（目前还仅支持hbase），这段时间对mondrian和kylin都进行了使用，发现这两个系统是时间和空间的一个权衡吧
mondrian是一个ROLAP系统，所有的查询可以通过实时的数据库查询完成，而不会有任何的预计算，大大节约了存储空间的要求（但是会有查询结果的缓存，目前是缓存在程序内存中，很容易导致OOM），而kylin是一个MOLAP系统，通过预计算的方式缓存了所有需要查询的的数据结果，需要大量的存储空间（原数据量的10+倍）。
一般我们要分析的数据可能存储在关系数据库（mysql、oracle，一般是程序内部写入的一些业务数据，可能存在分表甚至分库的需求）、HDFS上数据（结构化数据，一般是业务的日志信息，通过hive查询）、文本文件、excel等。kylin主要是对hive中的数据进行预计算，利用hadoop的mapreduce框架实现。
而mondrian理论上可以支持任意的提供SQL接口数据，由于关系数据库一般会存在索引，所以即使使用mondrian去查询性能还是可以接受的，当前我们使用的oracle数据库，千万条级别的记录，查询可以在分钟级别完成，但是对于hive、这样的数据源查询就太慢了，慢得不可以接受。
- OLAP(on-Line Analysis Processing)是使分析人员、管理人员或执行人员能够从多角度对信息进行快速、一致、交互地存取，从而获得对数据的更深入了解的一类软件技术。OLAP的核心概念是“维”（dimension)，维是人们观察客观世界的角度，是一种高层次的类型划分。
- MOLAP表示基于多维数据组织的OLAP实现（Multidimensional OLAP）。以多维数据组织方式为核心,也就是说,MOLAP使用多维数组存储数据。
- HOLAP表示基于混合数据组织的OLAP实现（Hybrid OLAP）。如低层是关系型的，高层是多维矩阵型的。这种方式具有更好的灵活性。
- ROLAP表示基于关系数据库的OLAP实现（Relational OLAP）。以关系数据库为核心，以关系型结构进行多维数据的表示和存储。