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简介： 本文由阿里云计算平台事业部 MaxCompute 产品经理孟硕为大家带来《继续定义 Saas 模式云数据仓库 + 实时搜寻》的相干分享。以下是视频内容精髓整顿，次要包含以下三个局部：1.Why：概述与价值；2.What：利用场景；3.How：最佳实际。
一、Why：概述与价值
（一）MaxCompute
咱们把 MaxCompute 定义为 SaaS 模式的企业级云数据仓库。在之前，咱们可能会认为 MaxCompute 是一个离线数据处理引擎，也就是一个传统的数仓，然而 MaxCompute 所能做的事件要比传统数仓多的多。因而，咱们更偏向于把 MaxCompute 看成一个数据处理的平台，在它下面咱们能够做离线数据的解决，包含数据库的利用，传统数据仓库的利用，以及近实时的数据采集和近实时的数据查问，当初将其与 MC-Holegres 组件联合，咱们还能做到实时数仓的利用场景。
MaxCompute 是阿里云的一个托管服务，它依靠于阿里云弱小的基础设施，为用户提供优质、便捷的服务，其架构如下图所示。
MaxCompute 有着宽泛的利用场景，传统数仓所能做的，MaxCompute 都能做，次要包含：
1. 广告场景：用户标签计算、剖析等；
2. 业务经营场景：交互式业务指标计算、查问等；
3. 各行业搭建数据仓库，比方流批一体、湖仓一体等；
4. 云上弹性扩大大数据计算和存储。
得益于牢靠的架构和弱小的技术实力，MaxCompute 有着十分优良的产品技术个性，次要包含：
（1）全托管的 Serverless 的在线服务
1. 对外以 API 形式拜访的在线服务，开箱即用；
2. 预铺设的大规模集群资源，近乎有限资源，按需应用和付费；
3. 无需平台运维，最小化运维投入。
（2）弹性能力与扩展性
1. 存储和计算独立扩大，反对 TB 到 EB 级别数据规模的扩大能力，能够让企业将全副数据资产保留在一个平台上进行联动剖析，打消数据孤岛；
2.Serverless 资源按需分配，实时依据业务峰谷变动带来的需要变动分配资源，主动扩大；
3. 单作业可依据须要秒级取得成千上万 Core。
（3）数据湖摸索剖析
1. 默认集成对数据湖（如 OSS 服务）的拜访剖析，解决非结构化或凋谢格局数据；
2. 反对表面映射、Spark 间接拜访形式发展数据湖剖析；
3. 对用户敌对：在同一套数据仓库服务和用户接口下，实现数据湖剖析和数据仓库的关联剖析。
（4）集成 AI 能力
1. 与阿里云机器学习平台 PAI 无缝集成，提供弱小的机器学习解决能力；
2. 可应用用户相熟的 Spark-ML 发展智能剖析；
3. 提供 SQLML 能够间接应用规范 SQL 训练机器学习模型，并对数据进行预测剖析；
4.Mars：应用 Python 机器学习第三方库。
（5）反对流式采集和近实时剖析
1. 反对流式数据的实时写入（Tunnel），并在数据仓库中发展剖析；
2. 与云上次要流式服务深度集成，轻松接入各种起源流式 3. 高性能秒级弹性并发查问，满足近实时剖析场景。
（6）深度集成 Spark 引擎
1. 内建 Apache Spark 引擎，提供残缺的 Spark 性能；
2. 与 MaxCompute 计算资源、数据和权限体系深度集成。
（7）对立而丰盛的运算能力
1. 离线计算(MR，DAG，SQL，ML，Graph)；
2. 实时计算(流式，内存计算，选代计算)；
3. 涵盖通用关系型大数据，机器学习，非结构化数据处理，图计算。
（8）提供对立的企业数据视图
1. 提供租户级别的对立元数据, 让企业可能轻松取得残缺的企业数据目录；
2. 对于更宽泛的数据源，通过表面建设数据仓库与内部数据源的连贯，Connect not Collect。
（9）企业级服务
1.SLA 保障：99.9% 服务可用性保障；
2. 自助运维与自动化运维；
3. 欠缺的故障容错（软件，硬件，网络，人为）机制。
一般来讲咱们的大数据我的项目是须要很多个组件能力实现的，包含离线组件和实时组件。下图一个罕用的场景，它是集实时、离线、剖析、服务于一体的一套计划，实用于数据化经营，如智能举荐、日志采集剖析、用户画像、数据治理、业务大屏、搜寻等场景。这套计划是阿里巴巴最佳实际的大数据平台，具备技术当先性，降本提效，高附加值业务收益等劣势。当然，整个计划波及到的产品也十分多，包含日志服务 SLS、数据传输 DTS、DataHub、实时计算 Flink 等等，具体如下图所示。
下图是 MaxCompute 和 Hologres 两个组件交融之后的实时剖析简略架构，即云原生 HASP 零碎，通过该架构咱们能够实现实时写入和实时查问。与其余的 OLAP 利用不同的是这种架构下 Hologres 和 MaxCompute 是一体的，能够共享存储，也就是说 Hologres 能够间接读取 MaxCompute 的数据，大大降低了存储老本。通过这两个组件，咱们还能够解决离线减速、联邦剖析、交互式剖析等问题。
（二）Elasticsearch
Elasticsearch 是一个开源的分布式、RESTful 格调的搜寻和数据分析引擎，它的底层是开源库 Apache Lucene。Elasticsearch 解决了 Lucene 应用时的简约性，功能强大，应用简略，可能提供实时搜寻服务。Elasticsearch 利用场景宽泛，比方打车的场景中（例如滴滴打车），应用查问左近的车辆等性能时候，后盾就是 Elasticsearch 在为搜寻做撑持，又比方在 Github 中，Elasticsearch 能够帮忙咱们利用关键字等在站内进行检索。当然，不只是网站利用，包含手机 APP，只有用到站内搜索服务，都可能用到 Elasticsearch 或者其余的搜寻服务利用。
咱们为什么须要搜索引擎呢？实时搜寻为什么当初这么火呢？之前咱们在做数据分析的时候，能够通过写程序的形式，然而写程序对于一些数据分析师来说是一个高门槛的工作，须要肯定的学习老本，包含应用 SQL 也有肯定的学习老本。然而有了搜索引擎之后，咱们只须要依照肯定的条件进行筛选就能够失去咱们想要的信息，大大降低了学习老本。
以后，支流的搜索引擎有两个：Solr 和 Elasticsearch，两者都基于 Lucene 倒退而来。Lucene 是当今最先进，最高效的全功能开源搜索引擎框架，然而 Lucene 只是一个框架，且比较复杂，要充分利用它的性能，须要在其根底上进行扩大开发，因而有了 Solr 和 Elasticsearch。
下图是 Google Trend 中两个搜寻利用的趋势剖析，能够看出在实时搜寻畛域，近几年 Elasticsearch 的热度曾经超过了 Solr，因为在实时搜寻畛域 Elasticsearch 的成果要好于 Solr，然而不得不提的是 Solr 在现有数据的根底上进行查问搜寻的速度会更快一些。
目前，Elastic 曾经发表与阿里云建设长期单干和战略伙伴关系。将来阿里云 Elasticsearch 将会兼容开源 Elasticsearch 的性能，以及 Security、Machine Learning、Graph、APM 等商业性能，致力于数据分析、数据搜寻等场景服务，与 Elastic 单干，独特为客户提供企业级权限管控、安全监控告警、主动报表生成等场景服务。
（三）为什么须要 MaxCompute+ 实时搜寻
二、What：利用场景
以后，实时搜寻的次要利用场景有三个：
1. 日志和指标剖析（Log/Indicator Analysis）；
2. 平安（Security）；
3. 站内检索（WebHosting）。
其场景的应用逻辑如上面三张图所示。
三、How：最佳实际
最佳实际次要包含数据集成和数据监控两局部，其中数据集成指的是 MaxCompute 和 Elasticsearch 两个组件之间怎么做数据交互。
（一）数据集成
下图是一个在线教育的案例，该案例大的背景是要监控企业外部包含用户的 C 端产生的日志，还有外部的服务端产生的日志，它由 MaxCompute 做数据的预剖析，而后交由 Elasticsearch 做数据监控，其痛点次要有如下三点：。
1. 监控数据实时性要求高；
2. 流量稳定大，自建集群投入老本高；
3. 数据权限粒度要求高。
对于以上痛点，个别通用的解决方案如上图所示，包含数据采集和集中、数据 ETL、数据分析和展示三局部，最初会失去如下图所示的 DashBoard。
MaxCompute 和 Elasticsearch 之间的数据交互是十分重要的一部分，将 MaxCompute 的数据导入 Elasticsearch 次要分为如下五步：
1. 筹备工作
创立 DataWorks 工作空间并开明 MaxCompute 服务，筹备 MaxCompute 数据源、创立阿里云 Elasticsearch 实例。
2. 步骤一：购买并创立独享资源组
购买并创立一个数据集成独享资源组，并为该资源组绑定专有网络和工作空间，独享资源组能够保障数据疾速、稳固地传输。
3. 步骤二：增加数据源
将 MaxCompute 和 Elasticsearch 数据源接入 DataWorks 的数据集成服务中。
4. 步骤三：配置并运行数据同步工作
配置一个数据同步的脚本，将数据集成系统同步胜利的数据存储到 Elasticsearch 中，而后将独享资源组作为一个能够执行工作的资源，注册到 DataWorks 的数据集成服务中，这个资源组将获取数据源的数据，并执行将数据写入 Elasticsearch 中的工作（该工作将有数据集成系统对立下发）。
5. 步骤四：验证数据同步后果
在 Kibana 控制台中，查看同步胜利的数据，并按条件查问数据。
（二）数据监控
通过下面的步骤，数据曾经导入了 Elasticsearch，咱们做数据监控次要有如下两步：
1. 应用 Kibana 的 discover，view，dashboard 和其余对象来查看这些数据。
2. 通过导入事后筹备好的 Kibana 对象，能够对立显示直播数据。
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