一文看懂阿里文娱大数据OLAP选型

2020 年 8 月 07 日

一文看懂阿里文娱大数据OLAP选型

随着各行各业信息技术的发展,数据分析对业务的提升功不可没。数据处理大致可以分为两类:联机事务处理 OLTP(Online transaction processing)、联机分析处理 OLAP(Online Analytical Processing)。而大数据 OLAP 引擎也是百花齐放,使得业内各数据平台的架构设计各有不同,本文主要是对 OLAP 的技术选型做一些探究和总结。


背景


大多数公司内部的数据平台是业务主导,服务于业务、聚焦于业务的,产品本身即为数据分析、数据运营等各个数据受众所沉淀下来的业务分析流程。比如视频行业内有纵向的内容宣发数据平台、用户运营数据平台、播放体验数据平台等,皆是对不同业务知识的抽象、沉淀、总结。如此一来,产品对业务友好,符合各需求方的使用习惯,专注业务数据。然而各个数据平台混杂,弊端也暴露出来:


  1. 产品维护成本提升:数据产品越来越多,各平台的需求迭代等都需要各个同学负责;

  2. 技术成本未收敛:各个业务之间有很多共性,绝大多数产品聚焦于业务模式下的固化查询(报表类需求),技术方案类似但选型不一致,如预计算未形成范式、KV存储选型多。数据平台的价值触及天花板,各自为政,数据发挥了各业务域下的价值却未向上突破天花板;

  3. 仍有部分数据分析师的特定报表散落各地未统一收口。


这篇文章无法解决所有问题,只希望能从技术选型上带来一些启发式的思考。一方面,希望弥补现阶段数据产品对交互式分析支持力度不够的盲区;另一方面,希望对现阶段的数据产品从技术方案上分类,整合背后的选型逻辑,形成统一的技术框架和产品出口,以此达到增加业务覆盖度、提升数据产品开发效率、控制成本的目的。


引用 SQL on Hadoop 文档中的概念来阐述,可以根据用户查询时延将其做下分类:



  • Batch

  • Batch SQL 的查询时间通常在分钟、小时级别,一般用于复杂的 ETL 处理、数据挖掘、高级分析。最典型的系统是 Hive(ODPS)、Spark-SQL;

  • Interactive

  • 如Impala和Drill提供的交互式分析能力——在Hadoop规模的数据集上做传统BI和分析。在实现上通常采用MPP架构,比如Presto(ADS集成)、Impala、Drill、HAWQ(Seahawks)、Greenplum(HybridDB for psql);

  • Operational

  • 高并发、低延迟的查询,在OLAP中常作为存储预计算结果集的KV数据库如HBase,以及传统的OLTP都属于这个范畴,牺牲部分灵活性来换取较高的查询效率。


技术选型


上面的分类是基于数据规模、灵活性、查询延时三个方面综合考虑。由此,需要明确数据需求所属的范畴,是复杂的 ETL 任务还是 ad-hoc 查询?还是报表、实时大盘这种高并发、低延迟的查询?


将数据需求放到整体大数据场景中,从技术而非业务的分类来看,如下图所示(蓝色部分):



  • 离线批处理

  • 复杂ETL主要是指任务较重的ETL,抽取、转换、加载产出明细层、数仓模型;而业务ETL指产出汇总层、中间层模型。并且相对于较重的数据挖掘查询,将部分要求延时低且数据规模中等、计算复杂低的归为离线ad-hoc。实际上这里界限并不明显,但稍后会较之做是否加速的选取,所以这里做一个区分。

  • 交互式分析

  • 相对于批处理动辄分钟级、小时级的延时,需要提升至秒级、亚秒级、分钟级的查询,同时还要求不失离线批处理查询的灵活度。

  • 报表查询

  • 指大部分的报表类数据产品,查询模式比较固定,但是作为大盘、报表类需求,要求高并发、低延时的查询。


所以有了市面上对 OLAP 从查询类型上的划分:离线批处理、即席查询(ad-hoc)、固化查询。这里给出几个大类并列举代表性产品,说明其背后原理逻辑,不深入给出具体的功能、性能差异上的评测。


1 离线批处理引擎


离线批处理引擎主要用于复杂的 ETL、构建数仓、数据挖掘等对延时要求不高,但灵活性最大的处理引擎,典型的代表如 Hive(ODPS)、Spark。这类引擎典型的优点就是吞吐量大,扩展性好,容错性好;缺点是低效,适合规模大、逻辑复杂任务。


它的逻辑不难理解,随着 MapReduce 的发表和衍生技术的出现,不论是 Hadoop MapReduce 还是 Spark 等工具,共同思想都是对数据文件切片成独立的 Task 做并行计算。其中一些算子通过 shuffle 实现,就要落地中间结果或者缓存数据集,通过 HDFS 备份以及计算的中间结果进行容错,再加上任务调度等问题使得系统整体效率慢。但是扩展性好,理论上的扩展瓶颈只在元数据节点,这也使得更大吞吐量的批处理成为可能,所以离线数仓构建、大型的 ETL 最适合不过。


2 MPP


MPP 架构早于 Hadoop 的出现便大规模应用于企业的数仓建设,Hadoop 也一度被认为是 MPP 的替代方案。MPP 即大规模并行处理(Massively Parallel Processor ),每个节点都有独立的磁盘存储系统和内存系统,业务数据根据数据库模型和应用特点划分到各个节点上,每台数据节点通过网络彼此协同计算,作为整体提供数据库服务。有完全的可伸缩性、高可用、高性能、优秀的性价比、资源共享等优势。有很好的数据量和灵活性支持,但是对响应时间是没有保证的。有很多存储模型,行存、列存、行列混存以节省内存加速查询。当数据量和计算复杂度增加后,响应时间会变慢,从秒级到分钟级,甚至小时级都有可能。


它最早出现是为了解决关系型数据库扩展性差的问题,消除共享存储。



在当时它的扩展性是受人瞩目的,然而到后期被诟病的也是它的扩展性。市面上 MPP 架构的集群规模并不会太大,由于短板效应,存储或者计算都受限于最慢的节点,再考虑硬件的损耗,维护成本居高不下。


尽管它早于 Hadoop 生态,并一度被怀疑已被 Hadoop 替代,但它的存在仍然弥补了一些缺憾,并且给了 Hadoop 生态很多启发式的思考。相比于 HDFS+MapReduce 架构的低效(Hive 也属此类,仅将 SQL 翻译成 MR 也没有执行优化),适合于大部分的交互式分析的场景,规模小于批处理,查询一样灵活,但是响应要求比批处理高。这类产品诸如 Teradata、Greenplum(HybridDB for psql)、HANA、ClickHouse 等。


3 MPP on Hadoop


上面的 MPP 架构都是包括存储的,虽然市面上定义 MPP 架构说的只是计算模型,不考虑存储,但这里还是单独将它拆分出来了,也只是为了细分产品。Hadoop 最大的优势就是其生态,总有前辈们发现了上述问题考虑 MPP 能否和 Hadoop 结合以弥补各自的缺点。


对于 Greenplum 等产品,不重复其缺点,还需要将数据同步到自己的存储,带来的额外问题是同步成本。如果说 Greenplum 是历史原因,还有一些产品可能是出于其他理解、也可能是考虑商业模式,虽兼容 Hadoop 但不属于其生态,在走向产品化的途中一路高歌。但仍有大部分的企业用户渴望 MPP On Hadoop,如 Presto、Impala、HAWQ 等产品,它们在 HDFS 上层提供执行引擎以及优化,提供并行计算能力,有更低的查询延时,代价就是伸缩性和稳定性差。架构类似 MPP:



它们同样适用于交互式分析、即席查询场景。


4 预计算


预计算系统(Druid/Kylin 等)则在入库时对数据进行预聚合,通过 KV 存储结果集。进一步牺牲灵活性换取性能,以实现对超大数据集的秒级响应。


类似的,很多情况下没直接用这些产品但是间接实现了预计算的也算在这一类。通常这种方式会结合流/批计算引擎以及 KV 存储综合使用,如 Hive/Flink 计算结果集后写入 HBase/阿里云表格存储等 KV 存储。这一类就是灵活性差,数据需求变更后会影响数据模型。若支持多维度自由组合需要计算 Cube,就要面临膨胀等问题,是预计算+查询时计算还是全走预计算都要进行取舍。然而得益于分布式 NoSQL 引擎的发展,其高并发、低延时的特性带来了很好的收益,适用于报表查询场景,是高并发、低延时查询的不二选择。


5 其他引擎


这类引擎相比 MPP 系统,思路很难一概而论。基本是在入库时创建索引,基于各自的存储模型进行优化,查询时做并行计算。单论常规的多维度聚合计算效率,和 MPP 在伯仲之间,但是功能细节上需要慎重考虑。这里讨论两个,一个是 Elasticsearch,一个是 Histore。


1. Elasticsearch


在写入时将数据转换为倒排索引,采用 Scatter-Gather 计算模型,在搜索类查询上能做到毫秒级、秒级响应。但是对于扫描聚合为主的查询,随着处理数据量的增加,响应时间也会退化到亚秒级、分钟级。对去重、join 支持并不友好,分析函数丰富但与传统语义差异较大。


所谓成也萧何、败也萧何,采用 Scatter-Gather 计算模型相比 MR、MPP 来说,效率提高计算成本也低,但是这种计算模型往往采用估算算法代替全数据量计算,有两面性,一定要提前评估。但 ES 发力 OLAP 也是社区将来的发展方向,拭目以待。适用于检索、交互式分析场景。


还有另一个优点单独说明下:在交互式分析中,有一类需求使数据模型变动较大。如优酷技术侧(主要以播放体验为主,如卡顿等)日志的数据分析,经常会新增埋点字段以验证线上数据,比如端上临时需要看 HTTPS 协议对延时的影响。这类需求可能只作为验证或者短期内分析有效,需要数据模型快速迭代,这时选择无 Schema 的数据引擎无疑是对开发效率有极大帮助的,所以选择了 ES。如果采用预计算架构,那么新增、删除维度需要反复回刷数据,还要重新构建 Cube,灵活性就差了一大截。另外这类需求的用户只有少量开发,不会有高并发的查询。


优点:


  • 采用Scatter-Gather计算模型取得很好的性能,聚合计算、去重计算效率较高;

  • 无schema,扩展十分灵活;

  • 支持复杂查询、地理位置等分析查询函数;

  • 支持全文检索,倒排索引query效率高。


缺点:


  • SQL支持不够完善(6.3),性能差,DSL门槛较高;

  • Join支持不友好,需要提前shuffle;

  • 对于基数大的维度聚合时,buckets过多导致效率低下,只有一个reduce节点,数据量大时有单点瓶颈;

  • HLL++去重非精确;

  • 不支持联合排序。


2. HiStore


阿里自研的知识网格+列存,官方介绍比较全面且详细,也提供了 实践案例参考,本文不赘述。


其他因素


上面的分类及选型是比较概述性的,范围比较广。实际选型的时候,一般会先界定技术范围,然后针对每个分类的不同引擎、竞品再做更细的调研。这种情况下,可以依次做更细粒度的思考:


  1. 数据规模:数据量级多大,一次查询Scan的数据规模(百亿、十亿);

  2. 实时性:是否要求实时写入、实时可见;

  3. 查询类型:即席查询、还是固化查询;

  4. 查询延时:查询响应延时要求、是否需要高并发(MPP架构基本不要考虑并发,水位就那些,可能一次查询就打满,讨论并发没有意义);

  5. 写入吞吐:需要支持的写入吞吐是多少(对于预建索引的引擎,需要考虑其优化方式,要和实时可见性做折衷);

  6. 查询模式:这一步往往和模型的设计同时进行,是否宽表、是否需要join、是否时序数据等;

  7. 精确度:是否要求100%精确,尤其是基数计算,一些引擎可能不支持精确去重,这点可以和查询延时做权衡;

  8. 产品其他功能性需求:这个需要根据实际情况评估优先级,考虑哪些功能对其可用,如租户、安全等。


作者介绍:阿里文娱技术专家 布鸪


2020 年 8 月 07 日 08:002941

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