pentaho,Kylin, Mondrian, Saiku之间到底是什么样的关系？

Question

pentaho,Kylin, Mondrian, Saiku之间到底是什么样的关系？感觉开源的东西名字好乱。
百度查到：
pentaho是一个BI平台，集成了
◆ ETL工具：Enhydra/Kettle也可以其他
◆ OLAP Server：Mondrian也可以其他
◆ OLAP展示：JPivot也可以其他
◆ 数据挖掘组件：Weka也可以其他
百度Saiku查到：
Saiku成立于2008年，由Tom Barber和Paul Stoellberger研发。最初叫做Pentaho分析工具，起初是基于OLAP4J库用GWT包装的一个前端分析工具。经过多年的演化、重写之后，于2010年，改名为Saiku。

那么我就可以认为Saiku是pentaho的最新版，所以好了，我可以不用理会
pentaho了，Saiku是pentaho的最新版那么应该包含：
◆ ETL工具：Enhydra/Kettle也可以其他
◆ OLAP Server：Mondrian也可以其他
◆ OLAP展示：JPivot也可以其他
◆ 数据挖掘组件：Weka也可以其他

百度：Apache Kylin查到：
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。它能在亚秒内查询巨大的Hive表。
那么我是否可以认为Apache Kylin和Mondrian同样是OLAP引擎，只不过Apache Kylin比Mondrian强大，是分布式的而且主要为大数据生态的Hadoop和hive而生？

然后我网上查发现有这么个组合：
《Saiku+Kylin构建多维分析OLAP平台》： 使用Saiku+Kylin构建多维分析OLAP平台 - zoubf的专栏 - CSDN博客
困惑1，Saiku 不是已经包含了OLAP引擎了：Mondrian（也可以其他）了吗？这个组合的意思是把Saiku的默认OLAP引擎换成更强大的Kylin的意思？
再查资料，又看到：
《Kylin, Mondrian, Saiku系统的整合》：Kylin, Mondrian, Saiku系统的整合
Kylin和Mondrian都属于OLAP引擎，Saiku也自己含OLPA引擎，这个组合是什么意思？ 是只Saiku的其他部件不变，OLAP变成Kylin+Mondrian双引擎？
Saiku原装的◆ ETL工具、OLAP Server：Mondrian、OLAP、展示、数据挖掘组件分别是什么？
挺困惑的。

另外我觉得这些开源的BI的展示不够美观，也不是中文，可否修改源码使其变成中文，并将展示的图换成Echart呢？ 有没有教程或者实际案例呢？

Answer 1

Apache Kylin是基于Hadoop的OLAP引擎，它的技术特点是能够充分利用Hadoop集群的MapReduce/Spark技术进行分布式的数据立方体预计算，并提供强大的高并发支持能力，能够响应标准SQL的访问请求。Kylin是MOLAP引擎，也就是说除了包括多维立方体模型，还包括多维立方体的预计算的实际数据。Saiku是一款开源BI前端工具。Mondrian是其内部使用的一个开源ROLAP引擎，ROLAP的元数据仅仅包括了多维立方体模型，而不包括实际的立方体数据，因此适合小规模数据。当数据量达到亿级，为了能够提供高性能的查询，Saiku可以直接连接Kylin的数据源，发送标准SQL查询语句，然后Kylin会从数据立方体中直接找到对应的结果返回给前端，速度能达到秒级或者亚秒级，非常适合大数据应用。

今天刚在查关于 Mondrian和Saiku的资料，而kylin则是前段时间一直在使用的，查了一下午，大概对这些东西有个了解了。首先kylin 的多维分析包含如下步骤：1.创建数据模型(指定事实表、维度表、维度、度量等)。2.根据数据模型创建数据立方体cube.3.构建cube，kylin会根据你创建的模型和cube来对整个维度和度量各种能够出现的组合进行计算，这是kylin的核心，预计算！计算好后计算结果直接存储在hbase.4.kylin 开放出sql查询接口供我们查询，表面上看我们的sql跟以往查询关系数据库并没有什么不同，但是底层的查询实际上已经不是在原来的事实表和维度表去查询，而是去hbase直接找你预先计算好的结果，这也就是为什么kylin能保证在亿级数据毫秒级返回，因为他把你想要的数据都算好了，只是取出来而已，而你构建cube时没有指定的维度的查询则查询不到，因为他没算。Mondrian 则是一个多维分析引擎，他也需要你提前创建模型，然后在你查询的数据的时候根据你的查询语句（MDX）和创建的模型，也对数据进行各个角度，各个维度的分析计算，然后把数据返回。所以区别的重点就来了，Mondrian 是引擎，他帮你计算，但并不是预计算，那Mondrian 返回的结果怎么展示呢，毕竟是各个维度各个层次的。Saiku 则是用来展示Mondrian 计算出的数据的地方，同事saiku里面已经集成了Mondrian ，Saiku是一套完整的从分析处理到展示的解决方案 。kylin是一套分析处理并存储的解决方案，kylin并不提供多样化的展示，下钻，他提供出jdbc一样的接口，怎么展示取决于你。所以就像 @亦行亦思 说的一样，saiku可以和kylin结合起来，因为Mondrian 并不是预计算，所以在大数据的表现上会很差，那么让Mondrian 直接去处理kylin已经存储好的数据不就解决这个问题了。就是这样，对于Mondrian 和saiku我也是一知半解，就今天看了一下午，kylin则是用了两三个月，还算有点了解。如果有说的不对也欢迎大家来指正。

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