即兴小探华为开源行业领先大数据虚拟化引擎openLooKeng _生活百科

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概述

定义
背景
特点
架构
关键技术
应用场景

安装

MySQL连接器
ClickHouse连接器
单台部署
集群部署
命令行接口
连接器

概述定义

openLooKeng 官网地址 https://openlookeng.io
openLooKeng 官网中文文档 https://docs.openlookeng.io/zh/docs/docs/overview.html
openLooKeng GitHub源码地址 https://github.com/openlookeng
openLooKeng是业界著名由华为开源的、开箱即用、面向大数据库的数据虚拟化引擎，支持在任何地点、数据进行原位分析的，其宗旨是让数据治理、大数据使用更简单。最新版本为v1.8.0

openLooKeng提供统一 SQL 接口：具备跨数据源/数据中心分析能力以及面向交互式、批、流等融合查询场景，常用于用于数据探索、即席查询；其处理性能在同等条件下对标 Presto、Impala、Spark都处于明显优势。
【即兴小探华为开源行业领先大数据虚拟化引擎openLooKeng】高性能交互式查询能力：底层借助于开源 SQL 引擎 Presto 来提供交互式查询分析基础能力，源自开源而领先开源，无需移动数据，具有100+毫秒至分钟级的近实时时延。
openLooKeng具有高可用性、自动伸缩、内置缓存和索引支持。
openLooKeng支持层次化部署，使地理上远程的openLooKeng集群能够参与相同的查询。利用其跨区域查询计划优化能力，涉及远程数据的查询可以达到接近“本地”的性能。
背景

RDBMS（如MySQL、Oracle等）、NoSQL（如HBase、ES、Kafka等）等数据管理系统广泛用于客户的各种应用系统中。随着数据量的增加，数据管理越来越完善，客户逐步基于Hive或MPPDB建立数据仓库。这些数据存储系统往往相互隔离，形成相互独立的数据孤岛。数据分析师经常遇到以下问题：

面对海量数据，如果不知道数据用在哪里，怎么用，就无法基于海量数据构建新的业务模型。
查询不同的数据源，需要不同的连接方式或客户端，运行不同的SQL方言。这些差异导致额外的学习成本和复杂的应用开发逻辑。
如果数据没有聚合，则无法对不同系统的数据执行联合查询。

异构数据源多，语法差异大，使用不方便；数据ETL费时费力，降低分析效率；
大部分的企业在面向大数据应用面临的用数难、找数难、取数难的痛点：

用数难：在大数据的生态下会有很多的引擎、框架或组件，比如说有面向OLTP、 OLAP 、ROLAP、MOLAP，同时 Hadoop分布式文件系统和基于 NoSQL 分布式数据库，开发的组件越多、导致使用和开发成本明显增加。
找数难：大部分企业没有做完整数据治理前的数据都是比较分散、管理复杂高、流动性差，查询效率低。
取数难：在跨源分析场景经常要从一个数据源导到另一个数据源，导致数据存在多份拷贝，数据迁移效率也较低。

openLooKeng的出现正是为了打破数据壁垒、数据孤岛的僵局并快速实现数据的价值，实现用数极简，找数极速，取数高效的目的。