好未來(lái) x DorisDB:全新實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)實(shí)踐,深入釋放實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)價(jià)值
好未來(lái)(NYSE:TAL)是一家以智慧教育和開(kāi)放平臺(tái)為主體,以素質(zhì)教育和課外輔導(dǎo)為載體,在全球范圍內(nèi)服務(wù)公辦教育,助力民辦教育,探索未來(lái)教育新模式的科技教育公司。截至2020年11月底,好未來(lái)在102個(gè)城市建立起990個(gè)教學(xué)點(diǎn),業(yè)務(wù)范圍覆蓋全國(guó)331個(gè)地級(jí)市以及海外20多個(gè)國(guó)家和地區(qū)。
隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的分析需求日益增多,尤其在營(yíng)銷推薦、歸因分析、業(yè)務(wù)輔助決策等場(chǎng)景下,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析所帶來(lái)的效益提升是離線數(shù)據(jù)所不能比擬的。在這些業(yè)務(wù)場(chǎng)景的驅(qū)動(dòng)下,好未來(lái)選擇了DorisDB來(lái)支撐實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用。實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)秒級(jí)查詢響應(yīng)能力,構(gòu)建了一個(gè)統(tǒng)一&快速&高效&靈活的實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)。
“作者:王岳 好未來(lái)數(shù)據(jù)科學(xué)組負(fù)責(zé)人,專注于數(shù)倉(cāng)建設(shè)、數(shù)據(jù)分析、算法等領(lǐng)域研究!
一、業(yè)務(wù)背景
1.業(yè)務(wù)場(chǎng)景分類
在教育場(chǎng)景下,根據(jù)數(shù)據(jù)時(shí)效性劃分,數(shù)據(jù)分析處理可分為離線和實(shí)時(shí)兩大部分:
(1)離線
離線數(shù)據(jù)以8大數(shù)據(jù)域(日志、營(yíng)銷、交易、服務(wù)、教學(xué)、內(nèi)容、學(xué)習(xí)、畫像)建設(shè)為主,主要處理核心歷史數(shù)據(jù),解決“業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)、分析師、算法”等海量數(shù)據(jù)多維度分析和挖掘等,采用批處理的方式定時(shí)計(jì)算。
(2)實(shí)時(shí)
實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析處理,主要包括由埋點(diǎn)產(chǎn)生的各種日志數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)量大,以結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化類型為主;另外還包括由業(yè)務(wù)交易產(chǎn)生的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),通常使用數(shù)據(jù)庫(kù)的Binlog獲取。
實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析的需求越來(lái)越多,特別是在營(yíng)銷簽單業(yè)務(wù)和在讀學(xué)員是否續(xù)報(bào)等場(chǎng)景,需要實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)來(lái)助力業(yè)務(wù)營(yíng)銷付費(fèi)和續(xù)費(fèi)目標(biāo)達(dá)成。當(dāng)目標(biāo)沒(méi)完成時(shí),業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行多維度分析,找到原因,并快速做出決策調(diào)整等管理動(dòng)作。
2.業(yè)務(wù)痛點(diǎn)
T+1的離線數(shù)據(jù)分析已經(jīng)無(wú)法滿足業(yè)務(wù)對(duì)時(shí)效性的需求,我們希望建設(shè)實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)來(lái)支持業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景,解決如下痛點(diǎn):
·市場(chǎng):想通過(guò)廣告頁(yè)投放策略,洞悉PV、UV等流量數(shù)據(jù),如果出現(xiàn)異常,可快速分析和優(yōu)化。但之前因?yàn)楦鞣N因素我們無(wú)法提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),對(duì)于業(yè)務(wù)來(lái)說(shuō)T+1數(shù)據(jù)時(shí)效性滯后,參考價(jià)值有限。
·銷售:通過(guò)分析意向用戶跟進(jìn)和簽單數(shù)據(jù),根據(jù)當(dāng)日銷售目標(biāo),及時(shí)發(fā)現(xiàn)還有哪些管理動(dòng)作需要優(yōu)化。但目前是提供滯后數(shù)據(jù),每日簽多少單都通過(guò)人來(lái)統(tǒng)計(jì),分析也是通過(guò)歷史數(shù)據(jù),分析效果很差。
·在讀學(xué)員續(xù)報(bào):實(shí)時(shí)觀測(cè)哪些學(xué)員續(xù)報(bào)了,老師需要做哪些續(xù)報(bào)動(dòng)作。
·課堂行為分析:分析課堂實(shí)時(shí)互動(dòng)行為、答題行為等,階段評(píng)測(cè)報(bào)告、課堂質(zhì)量等。
·算法模型:實(shí)時(shí)更新模型需要的特征數(shù)據(jù),更準(zhǔn)時(shí)的預(yù)測(cè)模型效果。
3.實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)目標(biāo)
數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)要提供靈活&豐富的分鐘級(jí)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),并要保證數(shù)據(jù)的豐富性&準(zhǔn)確性&及時(shí)性等。
(1)豐富性
沿用離線數(shù)倉(cāng)建模好的數(shù)據(jù)維度和指標(biāo),保證離線能用到的,實(shí)時(shí)也能用到。
(2)準(zhǔn)確性
實(shí)時(shí)指標(biāo)的構(gòu)建需要可以保證數(shù)據(jù)完整性和準(zhǔn)確性。所有指標(biāo)開(kāi)發(fā)按照指標(biāo)定義文檔,線上使用DQC平臺(tái)來(lái)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)準(zhǔn)確性,實(shí)時(shí)發(fā)送異常數(shù)據(jù)等。
(3)及時(shí)性
要保證數(shù)據(jù)的“新鮮”度,線上實(shí)時(shí)產(chǎn)生的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)和日志數(shù)據(jù),要能及時(shí)地被用于數(shù)據(jù)分析,提升一線人員或業(yè)務(wù)的反饋速度。
二、實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)技術(shù)架構(gòu)演進(jìn)
實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)的探索過(guò)程中,我們先后經(jīng)歷了如下幾個(gè)階段:
·2018年~2019年,基于Hive框架下的小時(shí)級(jí)任務(wù)方案;
·2019年,基于Flink+Kudu的實(shí)時(shí)計(jì)算方案;
·2020年至今,基于DorisDB的實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)技術(shù)架構(gòu)。
1.基于Hive
在原有天級(jí)延遲的離線數(shù)據(jù)處理任務(wù)基礎(chǔ)上,開(kāi)發(fā)小時(shí)級(jí)延遲的數(shù)據(jù)處理鏈路,將核心數(shù)據(jù)按小時(shí)同步到Hive數(shù)倉(cāng)中,每小時(shí)調(diào)度一次DAG任務(wù),實(shí)現(xiàn)小時(shí)級(jí)任務(wù)計(jì)算。任務(wù)DAG示意圖如下所示:
(1)優(yōu)點(diǎn):
·離線和小時(shí)級(jí)任務(wù)各自獨(dú)立
·代碼邏輯復(fù)用性高,減少開(kāi)發(fā)成本
·可以使用離線數(shù)據(jù)覆蓋小時(shí)級(jí)數(shù)據(jù),進(jìn)行數(shù)據(jù)修復(fù)
(2)缺點(diǎn):
·小時(shí)級(jí)數(shù)據(jù)的延遲性還是很高,已無(wú)法滿足業(yè)務(wù)對(duì)數(shù)據(jù)時(shí)效性的要求
·MapReduce不適合分鐘級(jí)頻次的任務(wù)調(diào)度,主要是MapReduce任務(wù)啟動(dòng)慢,另外會(huì)過(guò)高的頻次會(huì)產(chǎn)生很多小文件,影響HDFS的穩(wěn)定性,以及SQL on Hadoop系統(tǒng)的查詢速度
·批量數(shù)據(jù)處理每次運(yùn)行對(duì)資源要求高,尤其是當(dāng)凌晨Hadoop資源緊張時(shí),任務(wù)經(jīng)常無(wú)法得到調(diào)度,延遲嚴(yán)重
2.基于Flink+Kudu
為了解決上面基于MapReduce小時(shí)級(jí)任務(wù)的問(wèn)題,我們采用了流式處理系統(tǒng)Flink和支持增量更新的存儲(chǔ)系統(tǒng)Kudu。
如上圖所示,實(shí)時(shí)的日志數(shù)據(jù)通過(guò)Flume采集到Kafka,實(shí)時(shí)的業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)通過(guò)canal實(shí)時(shí)同步數(shù)據(jù)庫(kù)的binlog再轉(zhuǎn)發(fā)到Kafka中,F(xiàn)link再實(shí)時(shí)消費(fèi)Kafka中的數(shù)據(jù)寫入Kudu中。
在使用Flink+Kudu的實(shí)踐中,我們遇到了如下幾個(gè)問(wèn)題:
·Flink基于stream語(yǔ)義,做復(fù)雜指標(biāo)計(jì)算非常復(fù)雜,門檻高,開(kāi)發(fā)效率不高,數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)更多使用批處理SQL
·Kudu+I(xiàn)mpala聚合查詢效率不高,查詢響應(yīng)時(shí)間不能滿足業(yè)務(wù)多維分析要求
·使用Kudu需要依賴Impala、Hive等整個(gè)Hadoop組件,維護(hù)成本太高
·Kudu社區(qū)不活躍,遇到問(wèn)題很難找到相關(guān)解決方案,使用過(guò)程中遇到過(guò)宕機(jī)等各類疑難問(wèn)題
3.基于DorisDB
基于上面方案的問(wèn)題,我們開(kāi)始對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)進(jìn)行調(diào)研,包括DorisDB、ClickHouse、Kylin等系統(tǒng),考慮到查詢性能、社區(qū)發(fā)展、運(yùn)維成本等多種因素,我們最后選擇DorisDB作為我們的實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng),各系統(tǒng)的對(duì)比總結(jié)如下:
我們也深入考慮過(guò)ClickHouse,對(duì)于教育場(chǎng)景,一個(gè)學(xué)員要關(guān)聯(lián)的數(shù)據(jù)維度多,包括課堂、服務(wù)、訂單、教研等。在每個(gè)主題我們都會(huì)建設(shè)靈活且易用的星型數(shù)據(jù)模型。當(dāng)業(yè)務(wù)想進(jìn)行個(gè)性化自助分析時(shí),僅需要關(guān)聯(lián)相關(guān)表即可。但如果直接構(gòu)建明細(xì)大寬表,隨著業(yè)務(wù)不斷調(diào)整,經(jīng)常需要重構(gòu)開(kāi)發(fā)。這種情況下,ClickHouse的join能力弱,無(wú)法滿足需求,而DorisDB強(qiáng)悍的Join能力,就成了我們應(yīng)對(duì)業(yè)務(wù)變化的利器。而且DorisDB支持CBO(基于成本統(tǒng)計(jì)的優(yōu)化器),具備復(fù)雜查詢的優(yōu)化能力,從而可以快速的進(jìn)行復(fù)雜實(shí)時(shí)微批處理任務(wù),可以幫助我們更好的進(jìn)行實(shí)時(shí)指標(biāo)構(gòu)建。
最終選擇DorisDB的原因:
·使用DorisDB可以讓我們像開(kāi)發(fā)離線Hive任務(wù)一樣進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)的開(kāi)發(fā),避免了復(fù)雜的Flink stream語(yǔ)義,同時(shí)也能在功能上對(duì)齊離線指標(biāo),保證指標(biāo)豐富性的基礎(chǔ)上完成指標(biāo)定義口徑的一致,并且可以保證分鐘級(jí)的數(shù)據(jù)可見(jiàn)性。
·大寬表和星型模型的查詢性能都很好,可以靈活高效的滿足各類業(yè)務(wù)分析要求。
·DorisDB簡(jiǎn)單易用,運(yùn)維管理成本低。
三、基于DorisDB的實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)架構(gòu)
1.系統(tǒng)搭建
整個(gè)系統(tǒng),除了DorisDB集群之外,我們還搭建了下面兩個(gè)配套系統(tǒng)
·調(diào)度:使用Airflow,進(jìn)行DAG任務(wù)調(diào)度
·監(jiān)控:使用grafana+prometheus,采集DorisDB信息并進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控
2.實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)總體架構(gòu)
基于DorisDB的實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)總體架構(gòu),主要包括下面三個(gè)部分:
(1)數(shù)據(jù)源:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)(使用Flink實(shí)時(shí)同步mysql的binlog日志,寫入到Kafka)、日志數(shù)據(jù)(包括H5小程序、APP、直播ipad客戶端等埋點(diǎn)采集的各類日志數(shù)據(jù),通過(guò)Flume寫入到Kafka中)
(2)數(shù)據(jù)存儲(chǔ):
·采用DorisDB的Routine Load直接消費(fèi)Kafka中的日志和業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)
·使用DorisDB的Broker Load將Hadoop中的DWD、DWS、ADS等數(shù)據(jù)導(dǎo)入到DorisDB中
·對(duì)于Flink等流式處理下系統(tǒng),使用DorisDB的Stream Load方式實(shí)時(shí)將數(shù)據(jù)導(dǎo)入DorisDB
(3)數(shù)據(jù)應(yīng)用:
·使用DataX可以將DorisDB數(shù)據(jù)導(dǎo)出到MySQL中
·使用DorisDB的Export可以將DorisDB中的數(shù)據(jù)導(dǎo)出到HDFS中
·DorisDB完全兼容Mysql協(xié)議,BI或業(yè)務(wù)系統(tǒng)可以使用Mysql Connector直接連接DorisDB進(jìn)行使用
3.實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)數(shù)據(jù)處理流程
在實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)內(nèi)部,也是按照傳統(tǒng)離線數(shù)倉(cāng)的方式,對(duì)數(shù)據(jù)處理進(jìn)行分層處理:
·ODS層,設(shè)置DorisDB的Routine Load間隔30秒消費(fèi)一次Kafka數(shù),寫入到ODS表中
·DWD層,按業(yè)務(wù)分析的需要建模DWD表,通過(guò)Airflow間隔5分鐘,將ODS表中過(guò)去5分鐘的增量數(shù)據(jù)寫入到DWD表中
·DWS層,對(duì)DWD表中的維度進(jìn)行輕度或中度匯總,可以加快上層查詢速度
·BI層,通過(guò)自研的一個(gè)指標(biāo)定義工具,分析人員可以快速的基于DWS構(gòu)建報(bào)表,也可以衍生出一些復(fù)合指標(biāo)進(jìn)行二次加工。分析師也可以將取數(shù)口徑中的SQL做臨時(shí)修改,生成一個(gè)復(fù)雜跨主題查詢SQL,來(lái)應(yīng)對(duì)一些Adhoc需求場(chǎng)景。
四、DorisDB實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)具體應(yīng)用
在好未來(lái),為保證課堂上課數(shù)據(jù)、訂單數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)分析要求,使用DorisDB支撐了課堂、訂單等分析業(yè)務(wù)。下面以課堂、訂單場(chǎng)景為例,從數(shù)據(jù)同步、數(shù)據(jù)加工等幾個(gè)步驟拆解DorisDB在好未來(lái)應(yīng)用場(chǎng)景的落地方案。
1.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)同步
在好未來(lái),采用flink采集業(yè)務(wù)庫(kù)的binlog數(shù)據(jù),然后寫入到kafka中,DorisDB只需要消費(fèi)kafka對(duì)應(yīng)的topic數(shù)據(jù)即可,整體流程如下圖:
2.實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)數(shù)據(jù)處理
DorisDB內(nèi)部的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)加工處理主要有如下操作:
·縮短計(jì)算鏈路的長(zhǎng)度,實(shí)時(shí)部分最多計(jì)算2層。dwd或dws層
·增量計(jì)算,采用DorisDB的UNIQUE KEY模型,相當(dāng)于(insert+update),因此只計(jì)算增量部分即可
·采用時(shí)間分區(qū),多副本策略。既為了數(shù)據(jù)安全,又能避免鎖表
·離線表結(jié)構(gòu)與實(shí)時(shí)表結(jié)構(gòu),保持一樣,這樣就可以用離線修復(fù)T+1數(shù)據(jù)
3.DAG任務(wù)調(diào)度
為了使DorisDB能在airflow上執(zhí)行,我們封裝了airflow調(diào)用DorisDB執(zhí)行sql的算子,以便DorisDB的加工邏輯在airflow上被定時(shí)調(diào)度。
DorisDB任務(wù)執(zhí)行狀態(tài)的檢查,由于不像T+1,只需要判斷昨天任務(wù)是否執(zhí)行就行了,實(shí)時(shí)檢查需要滿足以下條件:
·檢查輪詢間隔,需要根據(jù)不同的調(diào)度間隔,適當(dāng)調(diào)整
·檢查輪詢總時(shí)長(zhǎng),不能超過(guò)(調(diào)度間隔時(shí)長(zhǎng)-10秒)
·檢查的范圍,最小需要大于調(diào)度間隔,最大小于2倍的調(diào)度間隔
根據(jù)以上的實(shí)時(shí)調(diào)度檢查條件,我們封裝了基于DorisDB的實(shí)時(shí)調(diào)度的任務(wù)檢查airflow算子,方便使用。
4.實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)生產(chǎn)預(yù)警
為了監(jiān)控DorisDB的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)生產(chǎn)情況,我們?cè)O(shè)置了三種預(yù)警:
(1)檢查DorisDB消費(fèi)Kafka的任務(wù),是否停掉了,如果停掉自動(dòng)重啟,重啟3次依然失敗,再發(fā)通知,人為干預(yù)
(2)檢查常規(guī)任務(wù)的執(zhí)行,如果執(zhí)行報(bào)錯(cuò),就發(fā)通知。
(3)檢查數(shù)據(jù)源與DorisDB實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)ods層表,schema的對(duì)比,如果出現(xiàn)schema變更,就發(fā)通知人為干預(yù)。這樣我們就能在白天實(shí)時(shí)了解schema的變更情況,不必要等到調(diào)度報(bào)錯(cuò)才發(fā)現(xiàn),而且不影響線上數(shù)據(jù)產(chǎn)出。
五、DorisDB使用效果
1.提升業(yè)務(wù)收益
DorisDB在眾多場(chǎng)景給業(yè)務(wù)帶來(lái)了直接收益,尤其是DorisDB的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與算法模型相結(jié)合的場(chǎng)景。比如教育的獲客、轉(zhuǎn)化、用戶續(xù)報(bào)等業(yè)務(wù),之前模型需要特征數(shù)據(jù)都是前一天的,所以模型也相對(duì)滯后。而我們通過(guò)大量數(shù)據(jù)分析得出結(jié)論:是當(dāng)日行為和跟進(jìn)數(shù)據(jù),是最有價(jià)值的特征數(shù)據(jù),這樣模型效果較好。特別是意向用戶識(shí)別模型,成為線索當(dāng)天的歷史積累數(shù)據(jù)的特征和前一天的歷史積累數(shù)據(jù)的特征,分別訓(xùn)練模型后,線上實(shí)際預(yù)測(cè)效果相差2-3個(gè)百分點(diǎn),AUC 0.752和AUC 0.721的差別,所以,當(dāng)天的特征模型效果特別明顯。
2.降低使用成本
·用簡(jiǎn)單的SQL語(yǔ)義替代Stream語(yǔ)義完成實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)的開(kāi)發(fā),大大降低了開(kāi)發(fā)的復(fù)雜度和時(shí)間成本,同時(shí)能夠保證和離線指標(biāo)的一致性。
·結(jié)合使用寬表模型和星型模型,寬表和物化視圖可以保證報(bào)表性能和并發(fā)能力,星型模型可以保證系統(tǒng)的查詢靈活性,在一套系統(tǒng)中滿足不同場(chǎng)景的分析需求。另外,明細(xì)表查詢我們通過(guò)DorisDB外表的方式暴露查詢,提升了查詢的速度,大大降低了業(yè)務(wù)方的成本。DorisDB的分布式Join能力非常強(qiáng),原來(lái)一些需要查詢多個(gè)Index在從內(nèi)存中計(jì)算的邏輯可以直接下推到DorisDB中,降低了原有方案的復(fù)雜度,提升了查詢服務(wù)的穩(wěn)定性,加快了響應(yīng)時(shí)間。
·BI報(bào)表遷移成本低,我們前期BI可視化是基于Mysql構(gòu)建的,某些看板不斷優(yōu)化和豐富需求后,加上多維度靈活條件篩選,每次加載超級(jí)慢,業(yè)務(wù)無(wú)法接受,當(dāng)同樣數(shù)據(jù)同步到DorisDB上后,我們僅需要修改數(shù)據(jù)源鏈接信息,SQL邏輯不用修改(這個(gè)超級(jí)爽,遷移成本超級(jí)低),查詢性能直接提升10倍以上。
·運(yùn)維成本低,相對(duì)其他大數(shù)據(jù)組件來(lái)說(shuō),DorisDB只需要部署一種即可滿足各類數(shù)據(jù)分析需求,不需要其他軟件輔助,而且部署運(yùn)維簡(jiǎn)單。
未來(lái)展望
DorisDB作為新一代MPP數(shù)據(jù)庫(kù)的引領(lǐng)者,當(dāng)前在多種場(chǎng)景下性能都非常優(yōu)秀,幫助我們非常好的重構(gòu)了實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)。目前DorisDB高效的支持了實(shí)時(shí)指標(biāo)的計(jì)算,以及業(yè)務(wù)方在實(shí)時(shí)場(chǎng)景下的數(shù)據(jù)靈活探查和多維分析需求。DorisDB在集團(tuán)內(nèi)部各個(gè)業(yè)務(wù)線的應(yīng)用越來(lái)越多,我們也將推動(dòng)實(shí)時(shí)和離線數(shù)據(jù)分析進(jìn)行統(tǒng)一,為業(yè)務(wù)分析提供更好的支撐。后繼我們將分享更多DorisDB的成功實(shí)踐。最后,感謝鼎石科技的大力支持!
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