数据仓库简介、发展、架构演进、实时数仓建设、与离线数仓对比

原文转载自 「zhisheng的博客」 (http://www.54tianzhisheng.cn/2019/11/23/real-time-warehouse/)

预计阅读时间 0 分钟(共 0 个字, 0 张图片, 0 个链接)

数据仓库也是公司数据发展到一定规模后必然会提供的一种基础服务,数据仓库的建设也是“数据智能”中必不可少的一环。本文将从数据仓库的简介、经历了怎样的发展、如何建设、架构演变、应用案例以及实时数仓与离线数仓的对比六个方面全面分享关于数仓的详细内容。

本文作者:郭华(付空)

原地地址:https://ververica.cn/developers/how-to-do-real-time-counting/

1. 数据仓库简介

数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。

数据仓库是伴随着企业信息化发展起来的,在企业信息化的过程中,随着信息化工具的升级和新工具的应用,数据量变的越来越大,数据格式越来越多,决策要求越来越苛刻,数据仓库技术也在不停的发展。

数据仓库的趋势

2. 数据仓库的发展

数据仓库有两个环节:数据仓库的构建与数据仓库的应用。

早期数据仓库构建主要指的是把企业的业务数据库如 ERP、CRM、SCM 等数据按照决策分析的要求建模并汇总到数据仓库引擎中,其应用以报表为主,目的是支持管理层和业务人员决策(中长期策略型决策)。

随着业务和环境的发展,这两方面都在发生着剧烈变化。

总结来看,对数据仓库的需求可以抽象成两方面:实时产生结果、处理和保存大量异构数据。

注:这里不讨论数据湖技术。

3. 数据仓库建设方法论

3.1 面向主题

从公司业务出发,是分析的宏观领域,比如供应商主题、商品主题、客户主题和仓库主题

3.2 为多维数据分析服务

数据报表;数据立方体,上卷、下钻、切片、旋转等分析功能。

3.3 反范式数据模型

以事实表和维度表组成的星型数据模型

4. 数据仓库架构的演变

数据仓库概念是 Inmon 于 1990 年提出并给出了完整的建设方法。随着互联网时代来临,数据量暴增,开始使用大数据工具来替代经典数仓中的传统工具。此时仅仅是工具的取代,架构上并没有根本的区别,可以把这个架构叫做离线大数据架构

后来随着业务实时性要求的不断提高,人们开始在离线大数据架构基础上加了一个加速层,使用流处理技术直接完成那些实时性要求较高的指标计算,这便是 Lambda 架构

再后来,实时的业务越来越多,事件化的数据源也越来越多,实时处理从次要部分变成了主要部分,架构也做了相应调整,出现了以实时事件处理为核心的 Kappa 架构

4.1 离线大数据架构

数据源通过离线的方式导入到离线数仓中。下游应用根据业务需求选择直接读取 DM 或加一层数据服务,比如 MySQL 或 Redis。数据仓库从模型层面分为三层:

ODS,操作数据层,保存原始数据;

4.2 Lambda 架构

随着大数据应用的发展,人们逐渐对系统的实时性提出了要求,为了计算一些实时指标,就在原来离线数仓的基础上增加了一个实时计算的链路,并对数据源做流式改造(即把数据发送到消息队列),实时计算去订阅消息队列,直接完成指标增量的计算,推送到下游的数据服务中去,由数据服务层完成离线&实时结果的合并。

注:流处理计算的指标批处理依然计算,最终以批处理为准,即每次批处理计算后会覆盖流处理的结果。(这仅仅是流处理引擎不完善做的折中)

Lambda 架构问题:

4.3 Kappa 架构

Lambda 架构虽然满足了实时的需求,但带来了更多的开发与运维工作,其架构背景是流处理引擎还不完善,流处理的结果只作为临时的、近似的值提供参考。后来随着 Flink 等流处理引擎的出现,流处理技术很成熟了,这时为了解决两套代码的问题,LickedIn 的 Jay Kreps 提出了 Kappa 架构。

Kappa 架构的重新处理过程:

重新处理是人们对 Kappa 架构最担心的点,但实际上并不复杂:

4.4 Lambda 架构与 Kappa 架构的对比

5. 实时数仓案例

菜鸟仓配实时数据仓库本案例参考自菜鸟仓配团队的分享,涉及全局设计、数据模型、数据保障等几个方面。

注:特别感谢缘桥同学的无私分享。

5.1 整体设计

整体设计如下图,基于业务系统的数据,数据模型采用中间层的设计理念,建设仓配实时数仓;计算引擎,选择更易用、性能表现更佳的实时计算作为主要的计算引擎;数据服务,选择天工数据服务中间件,避免直连数据库,且基于天工可以做到主备链路灵活配置秒级切换;数据应用,围绕大促全链路,从活动计划、活动备货、活动直播、活动售后、活动复盘五个维度,建设仓配大促数据体系。

5.2 数据模型

不管是从计算成本,还是从易用性,还是从复用性,还是从一致性等等,我们都必须避免烟囱式的开发模式,而是以中间层的方式建设仓配实时数仓。与离线中间层基本一致,我们将实时中间层分为两层。

第一层 DWD 公共实时明细层

实时计算订阅业务数据消息队列,然后通过数据清洗、多数据源 join、流式数据与离线维度信息等的组合,将一些相同粒度的业务系统、维表中的维度属性全部关联到一起,增加数据易用性和复用性,得到最终的实时明细数据。这部分数据有两个分支,一部分直接落地到 ADS,供实时明细查询使用,一部分再发送到消息队列中,供下层计算使用;

第二层 DWS 公共实时汇总层

以数据域+业务域的理念建设公共汇总层,与离线数仓不同的是,这里汇总层分为轻度汇总层和高度汇总层,并同时产出,轻度汇总层写入 ADS,用于前端产品复杂的 olap 查询场景,满足自助分析和产出报表的需求;高度汇总层写入 Hbase,用于前端比较简单的 kv 查询场景,提升查询性能,比如实时大屏等;

注:

5.3 数据保障

阿里巴巴每年都有双十一等大促,大促期间流量与数据量都会暴增。实时系统要保证实时性,相对离线系统对数据量要更敏感,对稳定性要求更高。所以为了应对这种场景,还需要在这种场景下做两种准备:

大促前的系统压测;

大促中的主备链路保障;

菜鸟双11「仓储配送数据实时化」详情了解:https://yq.aliyun.com/articles/658787

6. 实时数仓与离线数仓的对比

在看过前面的叙述与菜鸟案例之后,我们看一下实时数仓与离线数仓在几方面的对比:

关注我

微信公众号:zhisheng

另外我自己整理了些 Flink 的学习资料,目前已经全部放到微信公众号(zhisheng)了,你可以回复关键字:Flink 即可无条件获取到。另外也可以加我微信 你可以加我的微信:yuanblog_tzs,探讨技术!

更多私密资料请加入知识星球!

专栏介绍

扫码下面专栏二维码可以订阅该专栏

首发地址:http://www.54tianzhisheng.cn/2019/11/15/flink-in-action/

专栏地址:https://gitbook.cn/gitchat/column/5dad4a20669f843a1a37cb4f

Github 代码仓库

https://github.com/zhisheng17/flink-learning/

以后这个项目的所有代码都将放在这个仓库里,包含了自己学习 flink 的一些 demo 和博客

博客

1、Flink 从0到1学习 —— Apache Flink 介绍

2、Flink 从0到1学习 —— Mac 上搭建 Flink 1.6.0 环境并构建运行简单程序入门

3、Flink 从0到1学习 —— Flink 配置文件详解

4、Flink 从0到1学习 —— Data Source 介绍

5、Flink 从0到1学习 —— 如何自定义 Data Source ?

6、Flink 从0到1学习 —— Data Sink 介绍

7、Flink 从0到1学习 —— 如何自定义 Data Sink ?

8、Flink 从0到1学习 —— Flink Data transformation(转换)

9、Flink 从0到1学习 —— 介绍 Flink 中的 Stream Windows

10、Flink 从0到1学习 —— Flink 中的几种 Time 详解

11、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 ElasticSearch

12、Flink 从0到1学习 —— Flink 项目如何运行?

13、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 Kafka

14、Flink 从0到1学习 —— Flink JobManager 高可用性配置

15、Flink 从0到1学习 —— Flink parallelism 和 Slot 介绍

16、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据批量写入到 MySQL

17、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 RabbitMQ

18、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 HBase

19、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 HDFS

20、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 Redis

21、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 Cassandra

22、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 Flume

23、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 InfluxDB

24、Flink 从0到1学习 —— Flink 读取 Kafka 数据写入到 RocketMQ

25、Flink 从0到1学习 —— 你上传的 jar 包藏到哪里去了

26、Flink 从0到1学习 —— 你的 Flink job 日志跑到哪里去了

27、阿里巴巴开源的 Blink 实时计算框架真香

28、Flink 从0到1学习 —— Flink 中如何管理配置?

29、Flink 从0到1学习—— Flink 不可以连续 Split(分流)?

30、Flink 从0到1学习—— 分享四本 Flink 国外的书和二十多篇 Paper 论文

31、Flink 架构、原理与部署测试

32、为什么说流处理即未来?

33、OPPO 数据中台之基石:基于 Flink SQL 构建实时数据仓库

34、流计算框架 Flink 与 Storm 的性能对比

35、Flink状态管理和容错机制介绍

36、Apache Flink 结合 Kafka 构建端到端的 Exactly-Once 处理

37、360深度实践:Flink与Storm协议级对比

38、如何基于Flink+TensorFlow打造实时智能异常检测平台?只看这一篇就够了

39、Apache Flink 1.9 重大特性提前解读

40、Flink 全网最全资源(视频、博客、PPT、入门、原理、实战、性能调优、源码解析、问答等持续更新)

41、Flink 灵魂两百问,这谁顶得住?

42、Flink 从0到1学习 —— 如何使用 Side Output 来分流?

43、你公司到底需不需要引入实时计算引擎?

44、一文让你彻底了解大数据实时计算引擎 Flink

源码解析

1、Flink 源码解析 —— 源码编译运行

2、Flink 源码解析 —— 项目结构一览

3、Flink 源码解析—— local 模式启动流程

4、Flink 源码解析 —— standalone session 模式启动流程

5、Flink 源码解析 —— Standalone Session Cluster 启动流程深度分析之 Job Manager 启动

6、Flink 源码解析 —— Standalone Session Cluster 启动流程深度分析之 Task Manager 启动

7、Flink 源码解析 —— 分析 Batch WordCount 程序的执行过程

8、Flink 源码解析 —— 分析 Streaming WordCount 程序的执行过程

9、Flink 源码解析 —— 如何获取 JobGraph?

10、Flink 源码解析 —— 如何获取 StreamGraph?

11、Flink 源码解析 —— Flink JobManager 有什么作用?

12、Flink 源码解析 —— Flink TaskManager 有什么作用?

13、Flink 源码解析 —— JobManager 处理 SubmitJob 的过程

14、Flink 源码解析 —— TaskManager 处理 SubmitJob 的过程

15、Flink 源码解析 —— 深度解析 Flink Checkpoint 机制

16、Flink 源码解析 —— 深度解析 Flink 序列化机制

17、Flink 源码解析 —— 深度解析 Flink 是如何管理好内存的?

18、Flink Metrics 源码解析 —— Flink-metrics-core

19、Flink Metrics 源码解析 —— Flink-metrics-datadog

20、Flink Metrics 源码解析 —— Flink-metrics-dropwizard

21、Flink Metrics 源码解析 —— Flink-metrics-graphite

22、Flink Metrics 源码解析 —— Flink-metrics-influxdb

23、Flink Metrics 源码解析 —— Flink-metrics-jmx

24、Flink Metrics 源码解析 —— Flink-metrics-slf4j

25、Flink Metrics 源码解析 —— Flink-metrics-statsd

26、Flink Metrics 源码解析 —— Flink-metrics-prometheus

26、Flink Annotations 源码解析

27、Flink 源码解析 —— 如何获取 ExecutionGraph ?

28、大数据重磅炸弹——实时计算框架 Flink

29、Flink Checkpoint-轻量级分布式快照

30、Flink Clients 源码解析

more_vert