近年来，随着商业环境的竞争日益激烈，企业对于实时数据服务的需求急剧增加。Kyligence 在服务众多客户的过程中，很多企业对数据平台的要求越来越高，都希望能即时获取、处理数据，以便快速响应市场变化，加快决策过程，有效推动产品和服务的不断迭代和优化。
在实际的场景中，为了满足更深层次的业务分析需求和进行更深入的数据洞察和分析，如趋势分析、实时数据与历史数据的综合汇总等复杂场景，实时数据必须与存储在数据仓库中的批处理数据相结合。在本文中，我们将简要分享 Kyligence 如何通过其创新的逻辑视图 Logic View 的功能，帮助企业构建批流一体的数据平台，从而提高数据分析的准确性，让业务决策更加精准，为企业提供强大的竞争优势。
场景介绍
优惠券是银行、零售等企业常见的促销方式，接下来我们以某银行对优惠券活动影响分析的需求为例，简单分享 Kyligence 批流一体能力如何帮助企业实现即时的数据分析与洞察，并进行精准决策与营销。
该银行的运营部门希望能够在客户使用优惠券的瞬间，就能即时分析这一行为带来的其他各项指标变化，分析维度一般包括客户标签、客户经理、消费券类型等。运营部门不仅需要访问客户消费的实时数据，还需要访问并分析历史数据，以便对比和理解不同优惠券在相应时间的表现状况。
这就要求系统不仅要支持复杂的数据处理任务，还要能够通过简单的 SQL 查询，同时分析实时数据和历史数据，而这些需求都建立在银行海量数据基础上。该银行希望用简单、可靠、用户友好的方式实现批流一体，即用同一个模型，一套 SQL 既能分析实时指标，也能分析历史数据。
方案实现
Kyligence Enterprise 是基于 Apache Kylin 核心的企业级 OLAP （多维分析）平台，为本地及云上用户提供 PB 级数据集上的亚秒级查询能力，优化数据仓库及数据湖上的多维分析能力。为了满足客户对实时数据分析的需求，Kyligence Enterprise 支持配备可视化一站式实时计算平台 Kyligence StreamOps，可连接 OLAP 和数据湖等众多框架，满足客户对批流一体、湖仓一体的需求。接下来，我们将分享在产品中如何通过简单五步实现批流一体。
1. 首先，我们通过实时计算平台 Kyligence StreamOps 将客户消息队列中数据写入 Hudi，并自动创建 Hive 映射表。
2. 部署完成 Kyligence Enterprise 后，将 Hudi SDK Jar 包放置在 $KYLIN_HOME/spark/jars 目录下，欢迎您联系 Kyligence 客户经理获取 Jar 包。
3. 在 Kyligence Enterprise 配置文件中添加以下配置
# 开启logical view
kylin.source.ddl.logical-view.enabled=true
# 配置查询的 Hudi 扩展
kylin.storage.columnar.spark-conf.spark.sql.extensions=io.delta.sql.DeltaSparkSessionExtension,org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension
kylin.storage.columnar.spark-conf.spark.sql.catalog.kylin=org.apache.spark.sql.hudi.catalog.HoodieCatalog
kylin.storage.columnar.spark-conf.spark.kryo.registrator=org.apache.spark.HoodieSparkKryoRegistrar
kylin.storage.columnar.spark-conf.spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
# 配置构建的 Hudi 扩展
kylin.engine.spark-conf.spark.sql.extensions=io.delta.sql.DeltaSparkSessionExtension,org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension
kylin.engine.spark-conf.spark.sql.catalog.kylin=org.apache.spark.sql.hudi.catalog.HoodieCatalog
kylin.engine.spark-conf.spark.kryo.registrator=org.apache.spark.HoodieSparkKryoRegistrar
kylin.engine.spark-conf.spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
# 防止 Spark 缓存表元数据导致 Hudi 新增数据查询不到
kylin.storage.columnar.spark-conf.spark.sql.filesourceTableRelationCacheSize=04. 在 Kyligence Enterprise 中创建逻辑视图，根据需求我们可以用 Hudi 中的实时表，通过 Union 合并 Hive 中的历史数据，从而达到批流一体的效果。
-- 创建 Hudi 表
$KYLIN_HOME/spark/bin/spark-shell \
--conf spark.master=local \
--conf spark.sql.extensions=org.apache.spark.sql.hudi.HoodieSparkSessionExtension \
--conf spark.sql.catalog.spark_catalog=org.apache.spark.sql.hudi.catalog.HoodieCatalog \
--conf spark.serializer=org.apache.spark.serializer.KryoSerializer
spark.sql("create table test_hudi.hudi_table (id bigint,name string,dt date) using hudi tblproperties (type = 'cow',primaryKey = 'id') partitioned by (dt) location 'hdfs://$ip:8020/user/hive/warehouse/test_hudi.db/hudi_table'")
-- Hive 中创建同结构的表,作为批数据表
CREATE TABLE HIVE.HUDI_HIVE(
id bigint,
name string,
dt date);5. 创建 Logic View，其中 TEST_HUDI.HUDI_TABLE 为 Hudi 中的实时表，HIVE.HUDI_HIVE为 Hive 中的批数据表。
CREATE LOGICAL VIEW KYLIN_LOGICAL_VIEW.HUDI_HIVE as
select id,name,dt from TEST_HUDI.HUDI_TABLE
union all select id,name,dt from HIVE.HUDI_HIVE完成上述五个步骤后，Kyligence Enterprise 将会在分钟级完成构建，现在产品中的模型既包含 Hive 中的历史数据，又可以实时分析 Hudi 中的实时数据。
总结与扩展
通过 Kyligence 的批流一体解决方案，该银行现在使用统一的数据模型和一套 SQL 语句，就能高效地完成实时和历史数据的综合分析。这不仅极大地简化了数据分析流程，还提高了数据分析的准确性和及时性，运营人员和营销人员能更好地评估优惠券活动的效果，为未来的营销策略提供数据支持。如果您对上述方案感兴趣，欢迎点击这里与我们取得联系！
关于 Kyligence
跬智信息（Kyligence）由 Apache Kylin 创始团队于 2016 年创办，是领先的大数据分析和指标平台供应商，提供企业级 OLAP（多维分析）产品 Kyligence Enterprise 和智能一站式指标平台 Kyligence Zen，为用户提供企业级的经营分析能力、决策支持系统及各种基于数据驱动的行业解决方案。
Kyligence 已服务中国、美国、欧洲及亚太的多个银行、证券、保险、制造、零售、医疗等行业客户，包括建设银行、平安银行、浦发银行、北京银行、宁波银行、太平洋保险、中国银联、上汽、长安汽车、星巴克、安踏、李宁、阿斯利康、UBS、MetLife 等全球知名企业，并和微软、亚马逊云科技、华为、安永、德勤等达成全球合作伙伴关系。Kyligence 获得来自红点、宽带资本、顺为资本、斯道资本、Coatue、浦银国际、中金资本、歌斐资产、国方资本等机构多次投资。
