Elasticsearch 是一个可伸缩的开源全文搜索和分析引擎。它可以快速地存储、搜索和分析海量数据。Elasticsearch 基于成熟的 Apache Lucene 构建，在设计时就是为大数据而生，能够轻松的进行大规模的横向扩展，以支撑PB级的结构化和非结构化海量数据的处理。Elasticsearch生态圈发展状态良好，整合了众多外围辅助系统，如监控Marvel，分析Logstash，安全Shield等。近年来不断发展受到广泛应用，如Github、StackOverflow、维基百科等，是数据库技术中倍受关注的一匹黑马。

 

　　Elasticsearch在今年下半年发布了2.0版本，性能提升不少，主要改变为：

 

 

　　流式聚合，像管道一样，对聚合的结果进行再次聚合。原来client端需要做的计算工作，下推到ES，简化 client代码，更容易构建强大的查询。

 

 

　　取消filters，所有的filter语句自动转换为query语句。在上下文语义是query时，进行相关性计算;上下文语 义是filter时，简单排除b不匹配的doc，像现在的filter所做的一样。这个重构以为着所有的query执行会以最 有效的顺序自动优化。例如，子查询和地理查询会首先执行一个快速的模糊步骤，然后用一个稍慢的精确 步骤截断结果。在filter上下文中，cache有意义时，经常使用的语句会被自动缓存。

 

 

　　存储的field，例如_source字段，可以使用默认的LZ4算法快速压缩，或者使用DEFLATE算法减少index size。对于日志类的应用尤其有用，旧的索引库在优化前可以切换到best_compression。

 

 

　　Elasticsearch运行于 Java Security Manager之下，在安全性上标志着一个巨大的飞跃。Elasticsearch难于探测，黑客在系统上 的影响也被严格限制。在索引方面也有加强： indexing请求ack前，doc会被fsync，默认写持久化 所有的文件都计算checksum，提前检测文件损坏 所有的文件rename操作都是原子的(atomic)，避免部分写文件 对于系统管理员来讲，一个需求较多的变化是，可以避免一个未配置的node意外加入Elasticsearch集群网络：默认绑 定localhost only， multicast也被移除，鼓励使用unicast。

 

 

　　除上所述，Elasticsearch和Lucene还有很多小的变化，使其更加稳定可靠，易于配置，例如：

 

　　默认doc value，带来更少的heap usage，filter caching 更多使用 bitsets type mappings 大清理，更安全可靠，无二义性 cluster stat 使用diff进行快速变化传播，带来更稳定的大规模集群

 

 

　　官方支持的core plugins同时发布，和Elasticsearch核心使用相同的版本号。

 

　　Marvel 2.0.0 free to use in production

 

　　Marvel免费。

 

 

　　Apache Kylin是一个开源的分布式分析引擎，提供Hadoop之上的SQL查询接口及多维分析(OLAP)能力以支持超大规模数据，最初由eBay Inc. 开发并贡献至开源社区。最初于2014年10月1日开源，并于同年11月加入Aapche孵化器项目，并在一年后的2015年11月顺利毕业成为Apache顶级项目，是eBay全球贡献至Apache软件基金会(ASF)的第一个项目，也是全部由在中国的华人团队整体贡献至Apache的第一个项目。

 

　　在eBay，已经上线两个生产环境平台，有着诸多的应用，包括用户行为分析、点击分析、商户分析、交易分析等应用，最新的Streaming分析项目也已经上线。目前在eBay平台上最大的单个cube包含了超过1000亿的数据，90%查询响应时间小于1.5秒，95%的查询响应时间小于5秒。同时Apache Kylin在eBay外部也有很多的用户，包括京东、美团、百度地图、网易、唯品会、Expedia、Expotional等很多国内外公司也已经在实际环境中使用起来，把Apache Kylin作为他们大数据分析的基础之一。

 

　　过去的一年多是Apache Kylin发展的重要的一年：

 

　　2014年10月1日，Kylin 代码在github.com上正式开源

 

　　2014年11月25日，正式加入Apache孵化器并正式启用Apache Kylin作为项目名称

 

　　2015年6月10日，Apache Kylin v0.7.1-incubating发布，这是加入Apache后的第一个版本，依据Apache的规范作了很多修改，特别是依赖包，license等方面，同时简化了安装，设置等，并同时提供二进制安装包

 

　　2015年9月6日，Apache Kylin v1.0-incubating正式发布，增强了SQL处理，提升了HBase coprocessor 的性能，同时提供了Zeppelin Interpreter等

 

　　2015年9月16日，Apache Kylin与Spark，Kafka，Storm，H2O，Flink，Elasticsearch，Mesos等一起荣获InfoWorld Bossie Awards 2015：最佳开源大数据工具奖，这是业界对Kylin的认可

 

　　2015年11月18日，Apache Kylin正式毕业成为Apache顶级项目

 

　　2015年12月15日，Apache Kylin v1.2正式发布，这是升级为顶级项目后的第一个版本，提供了对Excel，PowerBI，Tableau 9等的支持，对高基维度增强了支持，修复了多个关键Bug等

 

　　2016年，Apache Kylin将迎来重要的2.x版本，该版本对底层架构和设计作了重大重构，提供可插拔的设计及Lambda架构，同时提供对历史数据查询，Streaming及Realtime查询等，同时在性能，任务管理，UI等各个方面提供增强。

 

　　同时，过去一年也是社区发展的重要一年，在过去一年内发展了来自eBay，美团，京东，明略数据，网易等众多committer，社区每天的讨论也是非常热闹。社区提交了很多新特性和Bug修复，包括来自美团的不同HBase写入，来自京东的明细数据查询，来自网易的多Hive源等多个重大特性为Apache Kylin带来了巨大的增强。

 

 

　　在开源后的一年时间内，Apache Kylin也和其他社区建立了良好的合作关系，Apache Calcite作为Kylin 的SQL引擎被深入的整合进来，我们也向Calcite提交了很多改进和修复，Calcite的作者，Julian Hyde也是Kylin的mentor。HBase是Kylin的存储层，在实际运维中，我们碰到过无数问题，从可靠性到性能到其他各个方面，Kylin社区和HBase社区积极合作解决了绝大部分关键问题。另外，现在越来越多的用户考虑使用Apache Zeppelin作为前端查询和展现的工具，为此我们开发了Kylin Interperter并恭喜给了Zeppelin，目前可以直接从最新版的Zeppelin代码库中看到这快。同样，我们也和其他各个社区积极合作，包括Spark，Kafka等，为构建和谐的社区氛围和形成良好合作打下了坚实的基础。

 

　　
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