大厂的OLAP架构啥样的?

IT知识
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2024-11-17
标签   架构设计

1 OLAP平台架构演进

  • Hive to MySQL
  • 基于Kylin的OLAP平台建设阶段
  • 支持多种OLAP引擎的平台建设阶段
1.1 Hive2MySQL

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从无到有:落地简单。

1.1.1 问题
  • 受限于MySQL能力,无法支持大数据量的存储与快速查询
  • 缺少共性能力沉淀,需求驱动,Case byCase解决问题,定制开发时间较长

数据流程简单,数据处理流程简单,数据包括日志、DB log等,经Sqoop批量或Kafka实时接入大数据平台HDFS里,在大数据平台进行ETL后,通过大数据调度系统Ooize,每天定时写入到关系型数据库MySQL,再以MySQL中数据为基础产出各种报表。

该阶段是OLAP平台架构从无到有的一个过程,很多公司在初始的时候都是按该架构设计实现

1.1.2 特点

① 架构简单,几个初级甚至中级工程师就能搭好,快速落地跑通

② 报表查询性能差,所有结果数据都存储在OLTP型MySQL,MySQL无法支持大数据量查询,百万级到千万级别数量,MySQL性能明显下降

③ 需求驱动、高层抽象不足,缺少共性能力沉淀,case by case的开发模式,即按业务数据需求,从数据采集接入、数据处理、数据调度全流程“烟囱式”开发,没有将共性的数据处理方法或手段沉淀,导致每个需求开发时间都长,大量重复工作。

总之,该阶段无沉淀共性的数据处理方法,不具备平台化。

随业务迅速发展,数据应用需求增加,数据分析任务量越来越重,Hive2MySQL问题逐步暴露,原始架构升级改造是必然。

1.1.3 改造目标
① 解决MySQL无法支持海量数据分析查询的问题

MySQL分析能力不足问题的问题,引入能支持大数据量的OLAP引擎(存储与快速查询),经调研选择Kylin

② 平台化,沉淀共性能力

需求驱动,平台化不够,需建设公司级OLAP 平台,即指标平台。

指标:业务单元细分后量化的度量值

  • 维度:观察数据的角度,如时间、地点
  • 度量:需统计聚合的值,如GMV、带看量

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对需求驱动、缺少共性沉淀,平台化不够:

  • 一方面规范化数仓建模,沉淀一些可复用性的中间层表,即借鉴业界通用经验分为ODS、DWD、DWS、OLAP等层
  • 另一方面引入一个指标和指标平台,通过指标向公司各业务线提供数据分析服务。指标是业务单元细分后量化的度量值,包括维度(即看数的角度)和度量(需要统计聚合的值)。指标平台将数仓开发人员的维度建模(星型或雪花模型)暴露成业务方容易理解的指标。
1.2 基于Kylin

引入OLAP引擎Kylin

在Kylin之上引入指标平台:

  • 对外提供统一的API
  • 指标统一定义,统一口径管理
  • 实现指标查询

应用层统一通过指标API来获取数据,不直接使用SQL访问Kylin。

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基于前面思考,就有基于Kylin的OLAP平台架构。从底向上分3层:

  • OLAP引擎层,此处即Apache Kylin,只支持Apache Kylin引擎
  • Kylin之上是指标平台,对外提供统一API、指标统一定义和口径管理以,支持指标高效查询
  • 最上面应用层,XX一个数据可视化产品和各种数据应用产品,它们通过统一的指标API来获得数据,不直接使用SQL访问Kylin。Kylin下面的Hive数据仓库层里有ODS、DWD、DWS、OLAP各层数仓表

2 指标平台

2.1 指标定义

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每个指标通过很多维度去描述,上图展示一个指标包含基本信息及血缘。

基本信息包含指标名称,如带看量_集团?若是房产相关公司,就是卖房租房都要带客去看,所以这是重要指标。

关注指标的支持维度,即允许业务方从哪些维度去看数据,如:

  • 分公司编码,代表一个分公司的带看量
  • 运营管理大区编码维度,代表运营管理大区的带看量

支持从组织架构的不同层级查看集团带看量。

也可以查看区域的带看量,可以看某个具体人的带看量,可以看到20多个维度的带看量。另外比较关键的信息,指标的口径描述了指标计算方式。通过这个指标定义,方便了解指标信息及直观定义。

指标是指是对维度建模(星型或雪花模型)的抽象,指标包括维度和度量,分别对应维度建模中的度量和维度。

许多使用指标时需要了解的重要信息,如指标的口径描述了指标计算方式。

指标类型
  • 原子指标,即基础指标
  • 派生指标:基础指标+业务限定。对于一个已有的指标,不管是原子还是派生的还是复合的,都可以对它进行再派生,加一些条件,就可以得到一个新的派生指标
  • 复合指标:通过指标四则运算生成新的指标。

指标平台实现指标的统一定义和口径管理。

所有的指标的定义和口径都是在指标平台进行管理的。各个业务方都主要通过在OLAP平台上定义和使用指标,来实现多维数据分析的。

2.2 指标查询

指标平台对外提供统一的API来获取指标数据,上图就是一个指标调用参数示例,参数传到指标平台,指标平台会根据调用参数自动转换为Kylin查询SQL,对Kylin发起查询,获得数据,并根据需求进一步处理。

左图调用参数,转化成对应Kylin SQL如右图:

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左边的指标调用参数,JSON直观。如startDatae为开始日期,endDate为截止日期,描述需查询哪个时间范围的指标数据;filter表示过滤条件,如city_code等于11000,表示要查看北京的带看量。Json中还可以配置是否分页,是否需要计算同环比。Json查询参数传送到指标平台,指标平台负责将调用参数转换成对底层OLAP查询引擎Kylin的查询语句。从生成的Kylin SQL中可以看到,startDate及endDate被转换成了一个SQL中的过滤条件,dim描述的city_code转换为groupby聚合语句。参数与SQL的这类转换映射关系,在指标开发的时候,通过在Kylin的Cube模型里面定义的,调用人员就不需要显示指定。为提高查询性能,Kylin也会做一些维度补全的工作,如示例中的sun_dt及month这类层级维度。

2.3 指标API应用

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指标完成开发之后,就可在内部可视化平台利用指标配置各种报表,也可以自己开发数据应用产品,在产品里调用指标API获取数据。

上图展示利用指标在可视化平台中配置报表的救命,通过在数据源中选择一个指标,指标对应的维度和度量呈现出来。通过拖拽维度、度量便能快速完成报表。内部也有大量的数据产品通过调用指标API来获取指标数据。

3 Kylin选型及简介

为什么选择Kylin?根据第一阶段的问题,需求是:

  • 支持百亿级别大数据量
  • 比较快的响应时间
  • 能够支持较高的并发

通过选型测试Kylin正好满足。

3.1 OLAP选型:Apache Kylin
  • 最初由eBay开发贡献至Apache开源社区
  • 支持大规模数据,能够处理TB乃至PB级别的分析任务,支持高并发、亚秒级查询
  • 其核心思想是预计算,即对多维分析可能用到的度量进行预计算,将计算好的结果保存成cube,供之后查询
3.2 Kylin架构

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核心思想就是预计算,对多维分析可能用到度量进行预计算,把预计算结果存在Cube,供后续查询。Kylin整体架构如上。

3.2.1 主要模块
① Metadata管理模块

先要知道咋预计算,即知晓哪些维度和度量,Kylin要求用户先定义Cube来获得这些信息,Cube定义支持星型或雪花模型,由Metadata模块管理。

② Cube Build Engine

提供Cube构建引擎做预计算,支持MR引擎、Spark引擎、Flink引擎,将预计算结果存到HBase。

③ 查询引擎(Query Engine)

用户可通过REST API及JDBC/ODBC来查询Kylin,利用SQL来查询Cube数据,Kylin的Query Engine会把SQL等查询请示自动转化为对底层HBase查询。

3.3 解决维度爆炸

预计算一个最大问题“维度爆炸”,维度组合太多,计算量过大。Kylin咋优化呢?只是Kylin基于大数据平台实现这套,使它可支持海量数据,而之前基于这种预计算方式的引擎支持的数据量很有限。

这样,在OLAP平台就

3.3.1 建立标准的指标开发流程

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  • Cube定义和创建:Kylin
  • 指标创建:指标平台

有在Kylin中操作的部分,也有在指标平台操作的部分。所以是围绕Kylin来构建的OLAP平台。

3.3.2 指标(Kylin)使用统计

经过两三年推广,基于Kylin的OLAP平台在公司得到了较广泛的应用,支撑整个公司指标体系的建立,覆盖所有业务线。目前,平台上有:

  • 6000多个指标
  • 日均调用量大概2000w
  • 99.5%的指标调用3内返回
3.3.3 Kylin相关工作和应用情况
https://www.slidestalk.com/Kyligence/ApacheKylinInBeike

在Kylin使用过程中,为了保障Kylin的稳定性及提升Kylin构建和查询性能,围绕Kylin做的工作:

  • Kylin监控管理平台建设
  • Kylin优化与定制改造
  • Kylin与公司内部大数据系统的整合

Kylin在公司内应用现状:

  • 800多个Cube
  • 300多TB的存储量,总的数据量大约1600亿以上,单个Cube最大有60个亿以上
  • 日查询2000万+
  • Kylin的实例大概在100以上,30个以上HBase节点

4 新问题

指标大量推广使用后,业务方也反馈许多问题:

4.1 指标支持的维度数量有限

很多业务方的指标一般有30-40个维度;为了满足需求,数仓开发人员只能把一个指标拆成几个指标,限制每个指标的维度数量,导致指标维护和管理困难

4.2 Cube构建时间长

特别是数据规模增大以后,导致指标的产出时间较晚

4.3 灵活性不够

每次修改Cube(维度变更)需全量回刷Cube,耗时时间长

4.4 性能优化困难

Kylin基于HBase存储预计算结果,Rowkey的设计对性能影响很大,性能可以相差几十上百甚至上千倍。指标的开发人员往往是一些数仓人员,对HBase的理解不够深刻,难以进行性能优化

4.5 不支持实时指标

Kylin3.0引入了实时指标支持。

通过分析,我们总结出,问题的根源在于Kylin的预计算原理,全量预计算:

  • 计算量大,耗时长
  • 如有部分变更就需要重算,如果只依赖Kylin是没法解决的

因此,团队认为单一Kylin引擎无法满足公司不同业务场景下的应用需求,OLAP平台需要能够针对不同的业务场景使用不同的OLAP引擎。

5 最终阶段-支持多种OLAP引擎的OLAP平台

5.1 目标
  • 灵活支持各种引擎,可插拔OLAP引擎绑定
  • 指标平台与OLAP引擎解耦,支持动态切换OLAP引擎
  • 应用接口层保持一致
5.2 架构

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引入其他引擎如Druid、Clickhouse、Doris,中间增加查询引擎层,其中标红的是Cube管理负责管理Kylin中迁移过来的指标。统一指标API屏蔽了底层接口,保证兼容性,应用层保持不变。

5.3 新架构改动关键
① 统一Cube定义与管理

将Cube定义和管理从Kylin中解耦到指标平台:

  • 为了兼容用户的使用习惯,指标平台设计中参考Kylin、Mondrian等Cube定义原理
  • 在指标平台及底层OLAP引擎中引入抽象层
  • 实现Cube动态绑定到不同的OLAP引擎
② 查询引擎
  • 在指标平台与底层OLAP引擎之间引入统一的查询接口(结构化)
  • 屏蔽不同引擎查询语言的差异,保证数据应用层,如XX可视化、图灵等数据应用产品也不受底层多引擎切换影响
  • 查询引擎把统一的查询请求转换到特定的一个引擎,同时,提供路由、垄断能力

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查询引擎会根据传入的指标调用参数自动生成不同引擎的查询语句,指标平台不用再承担这部分工作。

③ 标准化指标开发流程

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  • 构建Cube:对Druid/CK/Doris就是完成数据源(表)的导入
  • 以Druid引擎为例:构建Cube就是根据Cube中的Join关系生成临时宽表,将宽表导入Druid

这样一来,指标开发流程变得更加通用,虽各节点不变,但所有工作都在指标平台实现,不用强依赖Kylin。整个开发流程语义有变,如:

  • 对Kylin构建Cube语义,是真实的执行预计算
  • 对Druid/CK/Doris等构建Cube,就是一个数据源(表)导入

具体而言,Druid引擎构建Cube,就转换为根据Cube中的Join关系生成宽表,指标平台会把对指标的查询转换照宽表查询。针对Doris引擎,支持较好的关系关联Join查询,就不用转换为宽表,直接把几个维表和事实表都导入,直接执行Join查询。因此,不同引擎有不同语义。

5.4 指标开发工具

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为更好实现指标开发,我们开发了一站式指标开发工具VILI,整个指标开发过程,包括数仓规划和建模,Cube建模,指标定义、指标加工,复合指标加工等都在该工具上实现。类似于实现阿里的OneData体系。

现在 OLAP 平台能够灵活地支持不同的 OLAP 引擎,该选啥 OLAP 引擎?

6 OLAP平台架构演化历程

6.1 OLAP技术选型
① 数据量

能支持多大量级的数据量,例如 TB 级甚至更大;

② 查询性能
  • 响应时间快不快,是否支持亚秒级响应
  • 支持的 QPS,在高 QPS 的情况下整体查询的性能怎么样
③ 灵活性

灵活性没有具体的标准, OLAP 引擎是否支持 SQL、是否支持实时导入、是否支持实时更新、是否支持实时动态变更等等,这些都是灵活性的体现,具体要求是根据自己的应用需求来确定;

目前没有一种开源 OLAP 引擎能够同时满足这三个方面,在 OLAP 引擎选型时,需要在这三个方面之间进行折衷,3选2。

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目前开源 OLAP 引擎数量比较多,往好说百花齐放,但也说明这块很混乱。

6.2 分类原则
  • 第一看架构原理,MPP或批处理
  • 第二看是否有自定义存储格式,管理自己的数据,即是否存储与计算分离

首先是 SQL on Hadoop,它又可分两类:

  • SQL on Hadoop – MPP,基于 MPP 原理实现的引擎,像Presto、Impala、Drill,特点是通过 MPP 的方式去执行 SQL,且不自己管理存储,一般查 HDFS,支持 Parquet 或 ORC 通用列式存储格式;它可以支持较大的数据量,具有较快的响应时间,但是支持的 QPS 不高,往往具有较好的灵活性,支持 SQL、Join
  • SQL on Hadoop – Batch,即Spark SQL 或 Hive,把 SQL 转换成 MR 或 Spark 任务执行,可以支持非常大的数据量,灵活性强,对 SQL 支持度高,但是响应时间较长,无法支持亚秒级响应

存储计算不分离的,即引擎自己管理存储的,其架构可能基于 MPP 或 Scatter-Gatter 的或预计算的,这类 OLAP 引擎的特点是,可以支持较大的数据量,具有较快的响应时间和较高的 QPS,灵活性方面各 OLAP 不同,各有特点,如有些对 SQL 支持较好,有些支持 Join,有些 SQL 支持较差。

了解这些,再结合业务权衡。公司业务方一般对响应时间和 QPS 要求均较高,所以基本只能在自带存储引擎里的类型中选择。Kylin 是已经在用,其他主要关注 Druid,Clickhouse 和 Doris。

6.3 OLAP引擎对比

图片裂开了!

对于数据量和查询性能(包括响应时间和高并发),这几个引擎的支持都是不错的,可以满足公司 TB 级的需求。

灵活性关注的几个方面主要包括对 SQL 的支持、实时数据导入、实时更新、Online Schema 变更等特性,这些是在业务需求处理中经常需要用到的特性。

6.4 案例介绍Druid
Druid使用统计
  • 目前 Druid 主要用于离线指标
  • 实时指标测试中(不支持实时精确去重和实时Update)
  • 大概承担了平台 50% 左右的流量,性能还不错
  • 3s 的返回率大概在 99.7%
  • 相比于 Kylin,Druid 引擎在 Cube 构建速度和存储空间使用方面均有较大的优势,能够有效解决 Cube 构建时间长,指标产出较晚,和指标变更耗时的问题。

以目前在 Druid 平台上访问量 Top 12 的表(Datasource)为对象,对比分析它们在 Kylin 和 Druid 上的数据导入时长和数据膨胀率情况。

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大部分表的 Cube 构建时长在 Druid 要比在 Kylin 上快 1 倍以上,而对一些维度多、基数大的表,Kylin 的预计算量巨大,Druid 上的导入时间要比 Kylin 上快 3、4 倍。

图片裂开了!

Kylin上数据的膨胀率远大于Druid,一般是几倍,十几倍,甚至几百倍,这也是由Kylin的原理(即用空间换时间)所决定的。

围绕 Druid 引擎的工作
  • Druid 监控管理平台建设:及时发现和解决 Druid 各种线上问题,保障平台的稳定
  • Druid 优化与定制改造:
  • 增加精确去重功能支持
  • 大查询监控与处理
  • 数据导入优化
  • 查询优化
  • gc调优
  • Druid 与公司内部大数据系统的整合:和公司大数据系统、元数据管理平台、调度系统等内部系统进行整合;

CK 和 Doris 都是基于 MPP 的,有自定义的存储格式。目前主要用于实时指标和明细数据查询,承担了小部分流量,在 1%-2% 左右,现在还在进一步深度测试。

7 规划

  • 推广应用 Druid、Clickhouse、Doris 等不同引擎,进一步完善各 OLAP 引擎监控管理平台,优化和完善引擎能力
  • 实现多个 OLAP 引擎的智能路由,能够根据数据量、查询特征(例如 QPS 等)之间做自动/半自动的迁移和路由
  • 与 Adhoc 平台实现融合,对一些频率高查询慢的查询可以路由到 OLAP 平台上
  • 进一步完善和优化实时指标支持,目前实时指标只是基本上把整个流程走通了,引入多种 OLAP 引擎后将进一步考虑如何更好的支持实时指标