高價收購筆電

  高價收購筆電Lenovo聯晟智達隸屬於全球PC領導廠商聯想集團,致力於打造科技驅動、柔性敏捷、服務體驗一流的智慧物流生態平臺面向產業端企業提供綜合物流解決方案成為服務於中國及全球客戶的智慧供應鏈科技企業。聯晟智達大資料團隊逐步引入了多種OLAP分析引擎來更好的滿足需求。DorisDB從眾多的OLAP分析引擎中脫穎而出它採用了全面向量化的計算技術,是效能非常強悍的新一代MPP資料庫。通過引入DorisDB,構建了全新的統一資料服務平臺,大大降低了資料鏈路開發複雜性,極大提升了BI分析效率。

  “作者:韓文博聯想銷售物流大資料平臺負責人,專注於數倉建設、資料分析等領域研究。”

  一、OLAP引擎在高價收購筆電Lenovo聯晟智達的演進史

  第一階段

  在2018年之前,聯晟智達的資料總量還不是特別大,這個階段使用的是傳統關係型資料庫(SQL Server),資料倉儲體系還尚未建立,很多資料需求的實現都是以SQL指令碼的開發方式來滿足。

  但隨著業務複雜度不斷提升,以及資料量的快速增長,這種模式很快遇到了瓶頸。最主要體現在查詢響應時效變得越來越慢。例如:之前執行一個任務需要10分鐘或20分鐘,現在需要一個小時或更長時間,查詢效率嚴重下降。另外資料儲存容量也存在瓶頸,無法滿足隨業務而快速增長的資料量儲存需求。

  第二階段

  2019年隨著資料倉儲在Hadoop/Hive體系上搭建和完善,ETL任務全部轉移至Hadoop叢集,這個階段使用數十臺Presto完成OLAP分析。Presto天然和Hive共享後設資料資訊,且共同使用物理資料儲存,大量的對數倉表的靈活查詢使用Presto完成。前端BI層面使用Tableau直接連線Presto,實現資料分析與挖掘。

  第三階段

  2021年聯晟大資料團隊進行了離線數倉的整體設計和搭建,既需要做低延時的BI報表,又要滿足Adhoc複雜查詢,同時對高效明細查詢也有很高的要求。這個階段我們根據場景引入了OLAP圈炙手可熱的DorisDB產品,它既能做Presto的Adhoc多表關聯查詢及複雜巢狀子查詢,又能提供比ClickHouse更好的單表明細查詢和多維物化檢視上卷加速,滿足極速BI分析需求。

  二、資料分析體系架構

  1.OLAP體系現狀

  整個資料分析體系,由資料採集、資料儲存與計算、資料查詢與分析和資料應用組成。

  原始架構圖:

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  資料採集

  1)通過Sqoop讀取RDBMS匯入Hive。

  2)用Flume來同步日誌檔案到Hive。

  3)通過爬蟲技術將網上資料爬取下來,儲存到RDBMS,再由Sqoop讀取RDBMS,匯入到Hive。

  資料儲存與計算

  離線資料處理:利用Hive高可擴充套件的批處理能力承擔所有的離線數倉的ETL和資料模型加工的工作。

  資料查詢與分析

  資料共享層主要提供對外服務的底層資料儲存和查詢共享介面。離線ETL後的資料寫入RDBMS或MPP資料庫中,面向下游多種服務,為Tableau BI、多維固定報表、Adhoc即席查詢等不同場景提供OLAP查詢分析能力。應用側完美服務於BI報表平臺、即席查詢分析平臺及資料視覺化平臺(Control Tower)

  資料應用層

  資料應用層主要為面向管理和運營人員的報表,查詢要求低時延響應,需求也是迭代層出不窮。面向資料分析師的即席查詢,更是要求OLAP引擎能支援複雜SQL處理、從海量資料中快速遴選資料的能力。

  三、各OLAP分析工具選型比較

  1.ClickHouse

  優點

  1)很強的單表查詢效能,適合基於大寬表的OLAP多維分析查詢。

  2)包含豐富的MergeTree Family,支援預聚合。

  3)非常適合大規模日誌明細資料寫入分析。

  缺點

  1)不支援真正的刪除與更新。

  2)Join方式不是很友好。

  3)併發能力比較低。

  4)MergeTree合併不完全。

  2.DorisDB

  優點

  1)單表查詢和多表查詢效能都很強,可以同時較好支援寬表查詢場景和複雜多表查詢。

  2)支援高併發查詢。

  3)支援實時資料微批ETL處理。

  4)流式和批量資料寫入都能都比較強。

  5)相容MySQL協議和標準SQL。

  缺點

  1)大規模ETL能力不足。

  2)資源隔離還不完善。

  四、DorisDB在SEC資料中心的應用實踐

  渠道倉配管理(SEC)的核心資料來自兩大塊:一個是消費業務;第二個是SMB中小企業務(Think、揚天)。基於這些資料,根據不同的業務場景需求,彙總出相關業務統計指標,對外提供查詢分析服務。

  1。原有解決方案

  在引入DorisDB之前,用到大量Hive任務進行業務邏輯清洗加工,清洗加工後的資料部分保留在Hive,部分資料寫入MySQL/SQL Server,以達到資料的落地。前端BI通過Presto計算引擎連線Hive、MysSQL、SQL Server等,實現報表分析及資料視覺化。

  2。技術痛點

  原有架構主要有以下兩個問題:

  1)資料邏輯沒有很好做歸攏合併,維護工作量大,新需求無法快速響應。

  2)Presto的在SQL較多的Tableau複雜報表上響應較慢,不能滿足業務即時看數需求。

  因此我們希望對原有體系進行優化,核心思路是利用一個OLAP引擎進行這一層的統一,對OLAP引擎的要求是比較高的:

  1)能支撐大吞吐量的資料寫入要求。

  2)可以支援多維度組合的靈活查詢,響應時效在100ms以下。

  3)比較好的支援多表關聯。

  4)單表查詢資料量在10億以上,響應時效在100ms以下。

  經過大量調研,DorisDB比較契合資料中心的整體要求。DorisDB本身高效的查詢能力,可以為資料中心資料包告提供一體化服務。新架構具備以下優點:

  1)結構清晰,RDBMS專注於資料的清洗,業務邏輯計算從Hive遷到DorisDB內實現,DorisDB就是資料業務邏輯的終點。

  2)可以維護統一的資料口徑,一份資料輸入,多個APP介面輸出。

  3)MPP分散式架構,得以更好的支援分散式聚合和關聯查詢。

  4)和Tableau有較好的相容性,可以滿足核心BI分析需求。

  3。基於DorisDB的解決方案

  升級後架構圖:

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  資料表設計

  1)資料模型設計

  DorisDB本身提供三種資料模型:明細模型/聚合模型/更新模型。對SEC業務來說,目前以明細模型為主,後續如果有其他場景,再考慮應用其他模型。

  2)資料分割槽/分桶

  DorisDB提供的資料分割槽和分桶功能,可以很好的提升歷史庫存及週轉場景下明細查詢的效能。例如,歷史庫存查詢常見的一種查詢場景,是查詢過去某一時間段內的庫存週轉情況,我們可以在DorisDB中根據出庫時間進行分割槽,過濾掉不必要的分割槽資料,減少整個查詢的資料量進行快速定位,儘量減少了查詢語句所覆蓋的資料範圍,分割槽、分桶、字首索引等能力,可以大大提高點查併發能力。這些特性對業務迎接增長,面對未來可能出現的高併發場景也具有非常大的意義。查詢某一個物料條碼(SN)的歷史軌跡資料,能夠快速的檢索出該條碼的所有歷史出入庫軌跡資訊,幫助我們高效的完成供應鏈全生命週期回溯。

  物化檢視

  我們利用DorisDB物化檢視能夠實時、按需構建,靈活增加刪除以及透明化使用的特性,建立了基於庫存物料SN粒度、基於產品型別特徵粒度、基於庫房粒度、基於分銷商粒度的物化檢視。基於這些物化檢視,可以極大加速查詢。

  資料匯入

  資料匯入DorisDB這裡用到了兩種方案:

  1)在DorisDB提供的Broker Load基礎上將離線數倉Hive的表匯入到DorisDB中。

  2)通過DataX工具,將SQL Server、MySQL上的資料匯入到DorisDB。

  4.DorisDB使用效果

  靈活建模提升開發效率

  結合使用寬表模型和星型模型,寬表和物化檢視可以保證報表效能和併發能力,而星型模型可以讓AP如TP裡那樣建模,直接進行關聯查詢,不必所有場景都依賴寬表準備,在資料一致性和開發效率上得到很好提升。另外,有不少表是在MySQL裡的,我們通過DorisDB外表的方式暴露查詢,省去了資料匯入的過程,大大降低了業務方的開發和遷移週期。DorisDB的分散式Join能力非常強,結合View的能力構建統一的檢視層,面下不同BI報表進行查詢,提升了指標口徑的一致性,降低了重複開發。

  BI體驗極好

  前期部分BI視覺化是基於SQL Server、MySQL構建的。部分看板不斷優化和豐富需求後,加上多維度靈活條件篩選,每次載入很慢,有些Tableau報表很長時間才能載入出來,業務無法接受。引入DorisDB之後,我們用DataX將SQL Server資料匯入DorisDB,這裡使用了DorisDB-Writer外掛,底層封裝的Stream-Load介面,向量化匯入效率非常高。MySQL可以通過外表insert into select流式匯入,也可以直接外表查詢,非常便捷。Tableau圖表秒出,體驗有了質的飛躍。

  運維成本較低

  資料中心是非常核心的一個線上服務,因此對高可用及靈活擴容能力有非常高的要求。DorisDB支援資料多副本,FE、BE僅僅2種角色組成的簡潔架構,在單個節點故障的時候可以保證整個叢集的高可用。另外,DorisDB在大資料規模下可以進行線上彈性擴充套件,在擴容時無Down Time,不會影響到線上業務,這個能力也是我們非常需要的。

  總結

  高價收購筆電Lenovo聯晟智達從今年(2021年)4月份開始調研DorisDB,POC測試階段用了1/4的資源,就完美替代了數十個節點的Presto叢集,當前DorisDB已經上線穩定執行。引入DorisDB後,實現了資料服務統一化,大大簡化了離線資料處理鏈路,同時也能保障查詢時延要求,之後將用來提升更多業務場景的資料服務和查詢能力。最後,感謝鼎石科技的大力支援,也期望DorisDB作為效能強悍的新一代MPP資料庫引領者越來越好!

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