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+Impala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!