物易云通基于 Apache Doris 的实时数据仓库建设

用户案例
2022/06/08
物易云通 吴凡

导读: 物易云通目前已成为国内产融供应链运营服务平台的领军企业之一,平台年交易额超过 200 亿元 ,随着公司业务的快速发展,对数据计算分析的时效要求也越来越高。经数据团队的调研对比,于 2021 年引入了 Apache Doris 作为实时数据仓库。实战过程中获得一些经验,在此分享给大家。

业务背景

武汉物易云通网络科技有限公司成立于 2015 年 6 月,总部位于湖北省武汉市东湖高新区。作为国内产业互联网的探索先行者,公司致力于将产业互联网思维与新一代信息技术深化应用于煤炭、建筑、再生资源三大业务领域,以标准化、场景化、数字化的供应链综合服务解决能力,开创互联网化的“供应链技术+物流服务+金融场景”的产融协同新生态。目前公司已成为国内产融供应链运营服务平台的领军企业之一,平台年交易额超过 200 亿元。公司入选 2020 年中国互联网企业综合实力 100 强,2021 年武汉市软件收入第一名。

随着公司业务的快速发展,对数据计算分析的时效要求也越来越高。之前的产品已经无法应对庞大的数据量,为解决这一问题,数据团队通过调研对比,在 2021 年引入了 Apache Doris 作为实时数据仓库。基于Apache Doris 建设实时数仓的过程中,沉淀了许多经验,借此机会分享给大家。

数仓架构演进

公司创业之初,是使用 MySQL 作为 BI 仓库,每天增量卸数后导入,通过定时调度存储过程进行计算。该方案能快速满足公司的跨库数据关联计算的需求,但是随着业务发展,数据和任务不断增多,MySQL 已难以支持,另外该方案局限性比较大,如果业务表存在物理删除或者没有数据更新时间的情况下,则会导致数据不准。

为了解决上述问题,我们搭建了一套 CDH 作为数据仓库。通过 Canal 订阅 MySQL 的 Binlog 到 Kafka,进行编写消费程序,将数据写入 Hbase,然后增量合并到 Hive 中,通过 Oozie 调度计算脚本。

然而离线 T+1 的数据只能满足一部分的业务需求,因此我们需要一套能快速查询实时数据的数据仓库,同时可以支持离线需求和实时需求,经过许多产品的调研对比,证明 Apache Doris 可以很好地实现我们的业务需求。

物易云通-架构演进

Doris 数仓架构通过 Flink CDC 实时接入生产库数据到 Doris,支持实时 OLAP,然后通过海豚调度器定时执行 SQL 脚本,替代 Hive 的离线数据计算任务。

新架构的优势

1、数据处理架构简单

新的架构里我们使用了 Flink CDC 来做数据同步(Flink CDC 内置了一套 Debezium 和 Kafka 组件,但这个细节对用户屏蔽),它不但可以读取增量,还能读取全量数据,然后将数据通过 Stream load 的方式写入 Doris。

2、一份数据,实时全量

由于 Hive 查询很慢,所以之前是把 Hive 的数据通过 Sqoop 推送到 MySQL 进行查询,即有多份数据存储在不同的 MySQL 上,维护和存储成本都很高,并且 Hive 里只有 T-1 的数据,需要每天写脚本合并。Doris 支持 MySQL 协议,可直接查询,同时 Doris 支持主键数据去重及更新,有实时的全量数据,解决了实时报表和在线 OLAP 的需求。

3、架构简单,易于部署维护

相对于 Hadoop 那一套各种组件来说,Doris 部署维护非常简单。

4、一键全库接入,结构实时同步

通过自研的数据易平台,实现了 MySQL 一键全库接入 Doris,即通过页面选择后,一键生成 Flink CDC 任务在 Yarn 上持续运行。而且通过解析 Binlog 里面的 DDL 语句,将其转化为 Doris 语法,利用 Doris 的 Online Schema Change 特性,实时同步生产数据库的表结构变更,保障了表结构一致,新增字段数据一致。

5、秒级查询

Doris 查询是秒级,Hive 是分钟级,跑批的效率提升了 20-30 倍。而之前用的是 Impala 加速 Hive 的查询,每个表在使用前都要 Refresh 一次,非常麻烦,并且 Count Distinct Impala 近似计算不准确。

系统重点功能

数据接入

第一步选择需要接入的 MySQL 库类型,默认是 A,即最常见的全局库名唯一。

重点功能-数据接入

另外还存在几种其他的情况:

B、全局有多个名称相同、结构不一致的数据库。比如:部分大表做了数据切割归档到另一台机器上了。

C、全局有多个名称相同、结构一致的数据库,即分库。我们需要将数据合并到一个 Doris 库表中,方便数据分析。

D、全局有多个名称不同、结构一致的库。比如:DB租户 A 的库, DB租户 B 的库,我们也是要把数据合并分析。

第二步,选择 MySQL 库实例,进行提交(如果不想接入全库,可以勾选部分表)。对应的目标数据库是 Doris 里面的 ODS 贴源层,和生产数据保持一致,一个库一个任务,可以视情况调整内存等参数。

重点功能- CDC接入

注意: 通过列表可以进行任务管理,恢复任务是运用了 Flink CDC 的 Checkpoint 机制,在任务异常挂掉时可以恢复运行。Flink CDC 任务目前是运行在 Yarn 上。

重点功能- CDC接入

数据计算

我们在数据易平台上开发了数据计算任务功能,用户编写 SQL 后,点击 SQL 解析,即可自动识别出脚本里用到了哪些来源表,生成了哪些结果表,最终在海豚调度器里生成对应的任务和上游任务 Depend 关系。

重点功能-数据计算

说明: 为了保障各个 T+1 报表的数据一致性,我们做了 ODS 层到 DWD 层的一套计算任务,即每天 0 点将 ODS 层中近 2 天的增量数据 insert into 到 DWD 层进行更新,后续 T+1 的计算任务统一从 DWD 层进行计算。

注意: 需要把物理删除变成逻辑删除,使用时剔除。如果直接在 ODS 里面同步物理删除,会导致 DWD 层里无法通过增量方式同步删除。

新架构的收益

降低资源成本

当前我们的集群配置为 5 台阿里云 ESC,16 核 64G。在相同集群配置下,1000 个表的每日增量数据合并任务,用 Hive 需要 3-5 小时,用 Spark需要 2-3 小时,然而同样的需求 Drois 运用 Unique Key 模型完成只需要 10 分钟,大大提前了后续计算任务的开始时间。

另外,因 Hive 跑得慢,我们后续的几百个 Hive 计算任务,排队情况很严重,不得不把一些优先级低的任务排到下午甚至晚上,日任务全部跑完需要十几个小时。而我们把全部批任务迁移到 Doris 上计算后,全部任务跑完只需要 2 小时不到,后续增加新的需求任务完全无压力。

总而言之,使用 Doris 后,报表数据的更新时间大大提前,临时的数据查询需求响应时长大大缩短,至少节约了每年几万的大数据集群扩容成本,同时获得了各部门的认可。

提升开发效率

随着公司业务快速的发展,会不断的有新的数据分析需求,就需要我们接入新库新表,给老表加字段等,这对于 Hive 数仓是非常痛苦的,表要重建、全量数据要抽,这就需要每周有半天时间都在处理这些事情。

在使用 Doris 作为数仓后,通过我们的数据易平台配置 Flink CDC 任务快速接入 MySQL 库表的全量+增量数据,同时利用 Doris 的 Online Schema Change 特性,实时同步 Binlog 里的 DDL 表结构变更到 Doris,数据接入数仓零开发成本。

另外因为 Doris 支持 MySQL 协议直接对接数据可视化应用,我们不需要再把结果数据从 Hive 推到 MySQL 里提供数据服务,节约了数据库资源,减少了开发步骤。

体现数据价值

Doris 有审计日志,我们可以通过日志,分析出每个表每天的查询使用情况,以便我们评估跟进数据价值、下线废弃报表及任务。另外还可以预警资源消耗多、查询慢的查询语句,帮助用户进行语法优化等。

问题与经验

1、MySQL 和 Doris 字段类型不一致 MyS QL 的 Blob、Mediumint、Year、Text 等字段类型在 Doris 中没有,需要我们转换成 Doris 对应的字段类型,Varchar 的长度我们对应在 Doris 需扩大成 3 倍。

2、MySQL DDL 语法兼容性问题

MySQL 的 Bigint Unsigned、AUTO_INCREMENT、CURRENT_TIMESTAMP 等语法在 Doris 里不支持。

3、多个大表 Join 计算时,内存使用过大,导致 BE 挂掉,影响数据写入。

目前 Doris 新版本已对内存控制这部分进行优化。

4、Hive 和 Doris 差异

将 Hive 计算脚本改成 Doris 计算脚本时遇到一些语法问题,如:

  • Doris 不支持 Lateral View ,升级新版本已解决。
  • 之前的一些 Hive UDF 函数是 Java 写的,Doris 不支持,我们用另外的程序对数据做的二次加工处理,后续 Doris 新版本会支持。
  • Doris 缺少一些函数,如 Last_Day 通过取日期下个月的第一天再减一天来实现, Collect_Set 通过先去重再 Group_Concat 实现等。

5、分析函数问题

  • 分析函数 XX() over(partition by) 在外层和子查询中同时存在时,报 errCode = 2, detailMessage = can't support。我们通过将子查询数据放入临时表解决该问题,后面 Doris 1.0 版本已解决该问题。
  • 多个 lag PARTITION by 函数和 min PARTITION by 一起使用时,有乱码的情况。撰文时该 Bug 已修复,等待合并发版。

6、Doris 动态分区

动态分区字段必须为 Date 到月、周、日,不能根据写入的数据自动创建分区,目前我们通过建表时指定初始化的分区数解决此问题。

7、Stream Load 写入过于频繁报错

Stream Load 写入 Doris,写入太频繁会报错误码 235 问题,同样的表 Routine Load 不会出现这个问题,我们通过批量提交解决,Doris 新版本已优化该问题。

以上问题在向社区反馈后,得到了社区的快速响应。截止目前,上述问题基本上都已经得到修复,并且将在即将发布的新版中上线。

写在最后

首先感谢 Apache Doris 社区的 PPMC 张家锋和多个 Committer 的大力支持,有任何问题都能很快得到响应。也感谢公司领导对我们方案的认可和支持,做技术改造不仅要花费很多金钱和精力,而且还需改变的勇气和坚定的信念。也感谢各位同行在使用 Apache Doris 上给了我们很多经验和信心。最后祝愿 Apache Doris 社区发展越来越好!

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