| 2015年12月8日，Apache 基金會宣佈 Apache Kylin 從 Apache 孵化器項目畢業，正式升級爲頂級項目。從最初開源到成爲 Apache 頂級項目，Apache Kylin 只花了13個月，而且它也是第一個由中國團隊完整貢獻到 Apache 的頂級項目。 |
Apache Kylin 現狀如何?背後有怎樣的技術團隊?接下來又會有什麼規劃和動作?本期，來自 Kyligence 的聯合創始人兼CTO、Apache Kylin 聯合創建者李揚，跟大家分享 Apache Kylin 的開源歷程、發展方向以及背後團隊的故事。
李揚，Kyligence 聯合創始人兼 CTO，Apache Kylin 聯合創建者及項目管理委員會成員(PMC), 主創團隊架構師和技術負責人。專注於大數據分析、並行計算、數據索引、關係數學、近似算法、壓縮算法等前沿技術。曾任 eBay 全球分析基礎架構部大數據資深架構師、IBM InfoSphere BigInsights的技術負責人。
答：其實我覺得開源與否並不重要，一個項目成長快、使用度廣的關鍵之處，是在於能不能解決實際問題。Kylin 解決了一個很重要的問題就是：大數據怎麼能夠高速、高併發的查詢，這纔是關鍵所在。Kylin 對這個問題的解決，打開了很多可能。比如傳統的一些數據應用，原本無法對接大數據，因爲大數據一查詢可能需要5分鐘、10分鐘甚至更久，用戶等不及都走了。有 Kylin 以後則打開了一大塊新的領域，這是一種突破，也是 Kylin 的價值，是它能夠很快發展的原因。
答：我覺得現在發展挺不錯的，國內外的開源產品應用很多，而且都是大型企業在使用，像百度、京東、網易等。現在還看到一個新趨勢，它正在往傳統企業逐漸滲透。互聯網公司本身技術比較強，用得早也是應該的。傳統企業技術不是那麼強的，對這種易用的大數據技術，也漸漸應用起來，像移動、電信、金融、銀行等等，都有看到滲透，這是很好的現象。
Kyligence 作爲一家商業公司來說，目前在國外的市場推廣還處於初期階段，我們對國外的扶持和貢獻還不是很多。國外有一些集成商以及一些技術比較好的企業，會自己拿着 Kylin 使用，也常常會來 Kylin 社區做一些交流。
答：應該算是新特性，kylin streaming 流式處理其實是大家一直以來呼籲 kylin 支持的特性。在之前1.5的版本里面有個實驗性的實現，相當於是個半成品，還沒做到最好。現在介紹的是在1.6版本里面會正式推出的流式處理功能，我們有做一些大規模的測試，驗證了它是一個比較可靠的功能後才推出來。
答：這個很難保證，因爲開源軟件，都是看志願者貢獻，我們一般努力做到1-2個月發一次版本。其實現在回過頭去看，之前也差不多就是這個時間間隔。
答：Kylin 的技術團隊最開始只有4、5個人，經過逐漸壯大，目前的主力主要是來自 Kyligence，大概有10來個，此外還有來自京東、美團、網易和一些國外的貢獻者。
答：我們的團隊其實是非常輕鬆的。有些開源社區在開發流程方面可能會比較嚴謹，比如說代碼不能隨便提交，需要先提一個 pacth ，然後有好幾個 review，全部通過以後纔可以提交。Kylin 社區是比較鬆散的，我們鼓勵把更多的自由和創造力交給開發人員。當你有一個 pacth 提交上來，只要你有權限就可以直接合並，並放入代碼庫。等到事後有時間的話，可能會再來抽驗一些進行 review 。這個步驟和別人是反過來的。
這樣難免會出現一些錯誤，但這就是一種文化，沒有說好或者不好。至於是鼓勵大家主動性多一些，還是管理更重要一些，還是得看各自的情況。
答：其實還挺多的，主要有兩個。一個是近實時的大數據分析我們基本上已經完成，在1.6版本里的 streaming 大概能做到分鐘級別，也就是說2-5分鐘的延遲，就能看到最新的數據。但在這個基礎上面，其實還能做到更好，把延遲縮短到秒級別，實現真正的實時，這是我們往後的一個方向。
還有一個是支持數據模型的拓展。以前 Kylin 支持的數據模型叫做星型模型，是比較受限的模型，能解決大概70%的問題。但是在和實際用戶的討論當中發現，很多實際問題他們會需要更復雜的模型，也就是雪花模型。所以我們接下來會做對雪花模型的支持。這個實現之後，Kylin 基本上可以和傳統的數據倉庫的級別來進行對比，不管關係模型有多複雜，Kylin 都可以將它拿進來，提供快速、高併發的查詢能力。
答：我們一直說評估一個開發者社區是不是活躍，在 Apache 社區就看它的郵件列表裏面的活躍度。Kylin 社區的郵件列表活躍度和 Spark 差不多，其實是挺活躍的。
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