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摘要： 华为云平安网关产品总监郭冕在“华为云 TechWave 云原生 2.0 专题日”上发表《华为云 FusionInsight MRS，一个架构实现三种数据湖》的主题演讲，分享了智能数据时代的数据湖发展趋势、MRS 云原生数据湖技术创新实现一个架构构建离线、实时、逻辑三种数据湖，以及业务实际中的胜利案例等。
本文分享自华为云社区《华为云 FusionInsight MRS 云原生数据湖，一架构三湖，解密华为云 FusionInsight MRS 组件新个性》，原文作者：IT 老磨。
5 月 20 日，华为云平安网关产品总监郭冕在“华为云 TechWave 云原生 2.0 专题日”上发表《华为云 FusionInsight MRS，一个架构实现三种数据湖》的主题演讲，分享了智能数据时代的数据湖发展趋势、MRS 云原生数据湖技术创新实现一个架构构建离线、实时、逻辑三种数据湖，以及业务实际中的胜利案例等。
进入智能数据时代，业界建设数据湖的十大共识
通过数十年的疾速倒退，大数据处理技术已日渐成熟，围绕数据仓库、数据湖衍生技术多如繁星，业界在多年的摸索之中，也对将来数据湖状态有了十个重要共识，湖仓一体成为智能数据湖的首选架构。为应答智能数据时代对大数据技术提出的新挑战，华为云 FusionInsight MRS 云原生数据湖进行全面降级，引入了 Hudi、ClickHouse 热门组件，增强了自研的 HetuEngine 虚拟化引擎，同时新增 IoTDB 时序解决的能力，拓展数据使能利用的边界。
华为云 FusionInsight MRS 云原生数据湖
华为云 FusionInsight MRS 云原生数据湖为政企客户提供湖仓一体、云原生的数据湖解决方案，构建一个架构可继续演进的离线、实时、逻辑三种数据湖，撑持政企客户全量数据的实时剖析、离线剖析、交互查问、实时检索、多模剖析、数据仓库、数据接入和治理等大数据利用场景，使政企客户高效用数、简化用数，助力政企客户实现一企一湖、一城一湖，业务洞见更准，价值兑现更快。
- 离线数据湖： 提供交互式、BI、AI 等多个计算引擎，采纳 OBS 实现存算拆散，使得云原生数据湖的架构更灵便。反对单集群 2 万 + 节点的超大规模，通过集群联邦，可反对 10 万 + 规模。反对滚动降级，保障要害业务降级不中断。
- 实时数据湖： 通过 Hudi 反对 ACID 数据实时增量入湖、ClickHouse 毫秒级 OLAP 剖析等构建实时更新解决能力，使得供数时效从 T + 1 到 T +0。
- 逻辑数据湖：HetuEngine 提供跨湖、跨仓、跨云的协同剖析，实现湖仓一体，缩小 80% 数据搬迁，协同剖析提效 50 倍。
一架构三湖新个性，笼罩数据分析全流程
Hudi：增量实时入湖，实现数据入湖时效快、开发易、性能高、资源利用率更高
传统数据湖不反对数据更新，导致数据采纳 T + 1 离线解决模式，齐全无奈满足灵便多变的业务诉求，针对数据时效性问题，华为云 FusionInsight MRS 云原生数据湖引入 Hudi。
Hudi 能够反对数据更新、数据删除，还有 ACID 保障，保证数据实时入湖更新操作。它提供多种视图，包含读优化视图、增量视图、实时视图，能够对不同的剖析利用提供不同的视图，基于这些技术可轻松实现增量表、拉链表，镜像表这些数据存储模型。引入 Hudi 后，带来四大显著效果：
- 数据时效更快：在业务零碎，通过 CDC 的零碎实现分钟级数据入湖，数据时效性从 T + 1 到 T +0。
- 解决性能更高：面对数据有删除、更新的场景下，传统采纳 Hive 更新形式，仅解决一行数据也可能须要对整个表，至多要对整个分区进行解决，引入 Hudi 后处理效率晋升 10 倍 +。
- 开发更简略：对于开发人员来说，传统数据入湖不反对更新或者删除，开发人员需新建长期表，将数据处理后再进行笼罩，对同一个工作可能须要写很多代码去实现，有了 Hudi 的加持之后，做一个数据更新的操作就跟应用数据库一样简略，单条语句即可实现。
- 资源利用率更高：传统 T + 1 的模式并不是 24 小时跑工作，而是在早晨进行批量加工，早上出报表，整个处理过程中，计算高峰期仅早晨跑批的工夫，而资源却是依照高峰期的计算需要来配比，导致白天的资源利用有余，引入 Hudi 后，数据实时采集入湖，把入湖解决的工作扩散到全天的过程，实际上把整个资源耗费的顶峰和低峰抹平掉。
某金融客户基于 Hudi 构建数据湖，数据入湖时延降至分钟级，且白天资源利用率晋升 2 倍 +，数据处理效率晋升 50%，开发人员通过单条语句即可实现开发，简化开发难度。
ClickHouse：实时 OLAP 引擎，实现报表全自助高性价比的实时剖析
传统的 OLAP 引擎因其解决能力无限，数据个别依照专题或者主题进行组织后再与 BI 工具对接，导致 BI 用户和提供数据的数据工程师脱节。比方 BI 用户有一个新的需要，所需的数据没有在专题集市中，须要将需要给到数据工程师，以便开发相应的 ETL 工作，这个过程往往须要部门间协调，工夫周期长，合作效益低。
当初，华为云 FusionInsight MRS 云原生数据湖能够将所有明细数据以大宽表的模式加载 ClickHouse，BI 用户能够基于 ClickHouse 大宽表进行自助剖析，对数据工程师供数要求少，甚至在面对大部分新需要时，无需从新供数，开发效率和 BI 报表上线率都会失去极大晋升。同时，ClickHouse 在一张表里的数据分析可达毫秒级。
基于 ClickHouse 实现自助 BI 在华为外部实际也取得了很好的成果。华为团体 HIS 数据湖原来基于传统 OLAP 引擎建模，受限于开发效率，几年才上线了几十个报表。在引入 Clickhouse 后，三个月工夫开发上线了 400+ 报表，业务上线效率晋升 50 倍。目前，华为外部 ClickHouse 的整体应用规模曾经达到 2000+ 节点，数据量规模达 10+PB，日增数据量 100TB。
HetuEngine：数据虚拟化引擎，冲破天文限度，突破数据“墙”
随同企业倒退与数字化转型的需要，企业业务越来越简单，翻新需要越来越高。单系 ** 立工作难以满足业务的变动需要，企业内可能同时存在多个湖、多个仓、多个零碎，但传统计划烟囱式建设，湖仓之间、多引擎之间无间接的互联互通能力，须要通过 ETL 数据来回搬迁，造成数据流转链路长，数据多份冗余，产生数据孤岛。零碎多份数据冗余也难以保证数据的一致性和可靠性。
为了让数据应用更简略，跨湖协同更容易，解决湖仓数据割裂的问题，华为推出了数据虚拟化引擎 HetuEngine，实现跨湖、跨仓和云上、云下、多云协同剖析的能力，冲破天文限度，突破数据“墙”，跨湖协同剖析效率晋升 50 倍，跨仓协同剖析缩小 80% 的零碎间数据搬迁同步，剖析性能从分钟级晋升至秒级。
金融某行通过引入 HetuEngine 数据虚拟化引擎，在数据湖查问剖析方面该行晋升了并发能力，仅 1 / 5 的资源即可反对 45 并发，峰值并发最大达 200QPS，均匀时延优化到 8 秒；在湖仓协同剖析方面，通过 HetuEngine 买通数据湖与数仓间的数据壁垒，湖仓协同剖析性能从分钟级晋升至秒级，同时缩小 80% 的零碎间数据搬迁同步，大大晋升数据治理效率。
IoTDB：时序数据库，云边端协同轻松构建时序数据集市
时序数据具备两大特点：在端、边、云都有解决，时序数据采集后不须要更新。传统时序解决计划中，在端、边、云采纳不同的技术栈，异构的技术栈必将带来数据处理的复杂性。清华大学开发的时序数据库 IoTDB（又称时序引擎），通过对立的时序数据文件格式 TsFile，实现一份数据兼容全场景，一套引擎买通云边端、一套框架集成云边端。华为跟清华大学放弃严密的单干，最新公布的 IoTDB 集群版本，就是华为与清华主导开发的一个版本。
在上海、成都、重庆等城市均已采纳 IoTDB 治理地铁监控数据，本来 144 辆列车须要 9 台服务器，当初仅需一个 IoTDB 实例即可满足要求，测点的采样时延也从原来的 500ms 降至 200ms，日增 4140 亿数据点治理，大大晋升资源利用率。
结语
目前，华为云 FusionInsight MRS 云原生数据湖携手 800+ 生态搭档，已服务于 3000+ 政企客户，广泛应用于公用事业、金融、运营商、能源、医疗、制作、交通等行业。
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