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通用升级步骤
Kylin作为Hadoop客户端运行程序，其元数据和Cube数据都被持久化在Hadoop(HBase和HDFS)，所以Kylin升级相对容易并且用户不必担心数据丢失，升级的具体操作可以按照以下步骤进行：
- 根据Hadoop版本从Kylin下载页面下载Apache Kylin新的二进制安装包；
- 解压新版本Kylin二进制包到新的文件夹下，比如/usr/local/kylin/apache-kylin-2.0.0/(不建议直接覆盖旧版本)；
- 将旧的配置文件($KYLIN_HOME/conf/*)进行merge合并为新配置文件，使用旧的配置文件直接覆盖新的配置文件时，虽然大部分情况下Kylin都能正常工作但是仍然不建议这么做。如果已经修改了Tomcat配置($ KYLIN_HOME /tomcat/conf/)，那么请参考上述操作进行配置文件合并，而不是直接覆盖；
- 停止当前运行的Kylin实例，可以使用bin/kylin.sh stop命令；
- 设置KYLIN_HOME环境变量到新的安装文件夹。如果已经在~/.bash_profile或其他脚本中设置了KYLIN_HOME，确保同步更新其设置；
- 使用$KYLIN_HOME/bin/kylin start启动新的Kylin实例，新的顺利启动之后登录Kylin WebUI以检查是否Cube是否正确加载；
- 升级协处理器以保证HBase RegionServers使用的是Kylin最新的协处理器；
- 验证SQL查询是否可以正确执行。
特定版本升级指南
Kylin v1.6.0升级至v2.0.0
Kylin v2.0.0可以直接读取v1.6.0的元数据，详情请参照上文通用升级步骤。
Kylin v2.0.0版本开始，配置文件kylin.properties中配置选项的属性名称已经发生更改，但是Kylin旧版本中的属性名称仍然正常可用。我们建议用户使用新的属性名称，因为新属性名遵循命名约定而且更容易理解。详情请参照新旧属性名称映射规则。
Kylin v1.5.4升级至v1.6.0
Kylin v1.5.4和v1.6.0元数据兼容，详情请参照上文通用升级步骤。
Kylin v1.5.3升级至v1.5.4
Kylin v1.5.3和v1.5.4元数据兼容，详情请参照上文通用升级步骤。
Kylin v1.5.2升级至v1.5.3
Kylin v1.5.3兼容v1.5.2元数据，虽然不需要重建Cube但是需要执行一些常规操作：
1.升级HBase协处理器
现有Cubes HBase表的协处理器需要更新到最新版本，请参照本指南进行更新操作；
2.更新conf/kylin_hive_conf.xml
从Kylin 1.5.3版本开始，Kylin不再需要Hive对小文件进行合并； 如果配置文件是从Kylin早期版本的conf/目录下拷贝的，那么这需要删除kylin_hive_conf.xml配置文件中与“merge”相关的属性，其中包括：
- hive.merge.mapfiles
- hive.merge.mapredfiles
- hive.merge.size.per
这会缩短从hive中读取数据的时间。
Kylin v1.5.1和v1.5.2元数据兼容，详情请参照上文通用升级步骤。
Kylin v1.5.2升级至v1.5.3
Kylin v1.5.2兼容v1.5.1元数据，虽然Cube不需要升级但是需要执行一些常规操作：
1.升级HBase协处理器
现有Cubes HBase表的协处理器需要更新到最新版本，请参照本指南进行更新操作；
2.更新conf/kylin_hive_conf.xml
弃用属性：
- kylin.hbase.region.cut.small = 5
- kylin.hbase.region.cut.medium = 10
- kylin.hbase.region.cut.large = 50
新增属性：
- kylin.hbase.region.cut = 5
- kylin.hbase.hfile.size.gb = 2
这些新参数决定了HBase Region如何分裂，可以使用不同大小的属性值在Cube级别重写/覆盖这些参数。如果是从旧的kylin.properties文件拷贝属性值，建议先删除已经废弃的相关属性值并添加新增属性值。
3.添加conf/kylin_job_conf_inmem.xml
“kylin_job_conf_inmem.xml”作为新的作业(job)配置文件被添加至conf文件夹，而且Kylin 1.5引入了“fast cubing”算法，旨在利用更多的内存资源来进行基于内存的聚合计算。Kylin将使用kylin_job_conf_inmem.xml配置文件来提交基于内存的Cube构建作业(job)，和常规作业(job)相比其对内存的申请也有所不同，请根据集群的实际容量更新相关配置。
一个文件名为“kylin_job_conf_inmem.xml”的新作业配置文件conf文件“的conf”文件夹添加; 作为麒麟1.5推出了“快体积测量”的算法，其目的是利用更多的内存做在-MEM聚集; 麒麟将使用这个新的conf文件提交的-MEM多维数据集生成工作，这要求有一个正常的工作不同的内存; 请妥善根据您的群集容量更新。
此外，如果针对不同容量的Cubes使用了单独的配置文件，如“kylin_job_conf_small.xml”，“kylin_job_conf_medium.xml”和“kylin_job_conf_large.xml”，需要注意的是这些配置文件目前已经被废弃。在Apache Kylin新版本中提交Cube作业(job)时，只有“kylin_job_conf.xml”和“kylin_job_conf_inmem.xml”两个配置文件可用。 如果存在Cube级别的作业(job)配置（如使用不同的Yarn作业队列），则可以在Cube级别对这些配置进行自定义，详情请参阅KYLIN-1706。
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