关于javascript:天猫国际通过Hologres进行排行榜的实时交互式分析

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简介： 本文将会为您分享天猫国内如何通过 Hologres 实现计算、存储、服务对立的实时交互式剖析。

作者：景闻阿里巴巴数据技术及产品部数据技术专家

天猫国内营销流动剖析实时排行榜是在大促中帮忙业务疾速的剖析商家或者品牌的交易和流量的数据状况，给下一步大促的销售指标，流量蓄水等等做出经营决策；尤其是在流动当天当发现行业的问题之后，仅仅靠子行业的拆分不足以确定具体的问题，也不肯定有具体的业务抓手，所以须要有到商家、品牌和商品粒度的数据来疾速定位问题。

原始技术计划的架构如下图所示，能够看到是十分典型的 Lambda 架构，实时和离线别离是两套零碎，离线数据通过 MaxCompute（原 MaxCompute）轻度汇总同步至 MySQL，实时增量数据通过 Blink 荡涤后同步至 HBase，最初在数据服务外面以 View 的模式将实时和离线数据合并，提供对外服务。

整个架构在理论业务执行中会有十分多的痛点，典型的有以下几个：

1）ADS 层模型工作多

流计算和批处理工作都别离须要开发基于商品，卖家，品牌粒度的满足应用层的三个 ADS 模型数据，三个数据同步工作，别离须要创立三个 oneservice 服务，满足三个数据模块利用。

2）计算过程数据收缩

在营销流动剖析的场景下，看数据都是基于天猫国内业务类型和行业为大前提，因而通常在离线和实时的计算工作中，咱们都是并行同时计算好不同的 bu 类型和所有的行业粒度的数据，这就导致了计算的过程中的数据的大量收缩。

3）流批拆散

以后产品上依据工夫进行抉择读取实时数据还是离线数据，三天之内的数据通过实时工作计算的数据，三天前的历史数据是通过批处理工作计算的离线数据，存在两套工作同时运行，减少了运维的复杂性。

4）产品搭建逻辑简单

每一个产品展现的报表模块都须要通过实时数据提供的 os 接口和离线数据提供的 os 来进行，产品搭建的工作量比拟大，通过工夫来判断什么时候来读取离线 os 的数据，什么时候来读取实时 os 的数据，逻辑比拟繁冗。

思考：为了晋升研发效率和产品搭建的效率，咱们只须要开发到 DWD 层的明细数据，明细数据只须要存储叶子类目，在交互式分层层面按需去关联行业维表，来提供对外随机的查问服务，从而节俭了构建 ADS 层的多个模型数据以及数据服务接口的工夫，在产品搭建上基于一个数据接口就能满足多个不同的利用场景的数据服务，晋升产品搭建层面的效率，升高了产品搭建时的逻辑代码的复杂性。

策略：咱们心愿可能有一款产品，能对立计算写入工作，做到流批对立，对外提供自在的交互式查问服务。

在产品技术选型之前，须要先梳理业务须要用到的表以及数据量，选取几张最具代表性的表用于验证理论业务场景中产品技术可行性，以及验证要害指标性能问，包含查问 QPS、写入 TPS 等。次要选取的表以及数据量如下：

（1）交易明细数据表

| buyer_id + item_id +order_id |
| 20191111 | 4800W |
| 20200618 | 600W |
| 20200721 | 300W |

（2）流量 IPV 明细数据表

| visitor_id + item_id |
| 20191111 | 2.1 亿 |
| 20200618 | 7000W |
| 20200721 | 2600W |

在技术选型方面，咱们锁定了两款产品，一款是 AnalyticDB for MySQL，一款是 Hologres。ADB 是阿里云数据库事业部团队提供的云原生数据仓库 AnalyticDB MySQL 版，是阿里巴巴自主研发的海量数据实时高并发在线剖析云计算服务。Hologres 是阿里云计算平台事业部提供的一款全面兼容 PostgreSQL 协定并与大数据生态无缝买通的实时交互式剖析产品。从理论业务场景登程，两者的次要区别有以下几点：
1）与 MaxCompute 的买通性

Hologres：与 MaxCompute 买通，能够间接通过内部表读取 MaxCompute 数据进行查问剖析，无需存储就能查问。

ADB：能减速查问 MaxCompute，提供简单交互式剖析、实时混合数据仓库等多种场景。

2）老本方面
从咱们每年 ADB 和 Hologres 的的单价上比照，Hologres 老本相比 ADB 稍微低。

3）灵便度
均能满足 OLAP 场景，Hologres 兼容兼容 PostgreSQL 生态，ADB 坚兼容 MySQL 协定，均能满足实时和离线批量的数据导入和剖析。

4）性能
以下是 Hologers 的测试性能，数据量和大小均以 MaxCompute 的存储格局为准，没有进行一些非凡的索引和优化解决。

| 数据量 | 测试项 | 响应工夫 | 4600W(20.64GB) | SUM | 2.7s | 2300W(5.04GB) | SUM | 1.1s | 4600W(20.64GB) | COUNT | 2.5s | 2300W(5.04GB) | COUNT | 1.0s | 4600W(5.04GB) | COUNT(distinct) | 2.8s | 2300W(5.04GB) | COUNT(distinct) | 1.6s | 4600W(20.64GB) | AVG | 1.7s | 2300W(5.04GB) | AVG | 0.9s | 4600W(20.64GB) | ROW_NUMBER | 2.6s | 2300W(5.04GB) | AVG | 2.2s

论断：综合很多种种因素，咱们最终抉择 Hologres 作为交互式剖析的查问引擎

应用 Hologres 后的架构如下图所示。

技术架构降级后，次要有以下几个劣势：

商品和卖家以及品牌粒度页面的数据对立通过一个实时计算工作来对立计算，计算过程中不关联行业和业务 BU 类型的维表，在交互式剖析端按需对立通过商品 ID 和叶子类目 ID 进行关联维表查问。晋升了研发的效率和升高了运维的难度，也没有做到计算工作的收缩，节俭了计算资源。

对立通过 Hologres 的外部分区表的模式存储实时写入的交易和流量明细数据，提供的对立的数据管理和保护，将存储对立即可实现同库间的任意交互式剖析查问服务。

商品和卖家以及品牌粒度的页面均能够通过一份通用的具备占位符的 FBI 的数据集来实现，通过 FBI 的报表模式实现数据可视化，晋升了产品搭建的效率。

上面将会讲述 Hologres 在实时排行榜中的具体实际过程：

首先第一个是表设计，正当的表设计可能大大晋升查问效率，尤其是当数据质变大的时候，相干索引的抉择和配置对性能优化有着十分大的作用。所以在 Hologres 中创立表之前，肯定要想分明表的应用场景，查问逻辑。
在该计划中，因为须要波及到交易的明细数据依照商品, 卖家，品牌粒度汇总和流量数据进行 join，同时还须要依照行业以及 bu 类型进行检索，次要用到的表 DDL 如下：

sql
CREATE TABLE IF NOT EXISTS public.dwd_intl_trd_pay_itm_buyer_ri( 
stat_date text not null 
,stat_hour text not null 
,bu_id text not null
,bu_id_level1 text not null
,bu_id_level2 text not null
,item_id text not null
,item_title text
,item_tier text
,seller_id text
,seller_nick text
,seller_level text
,brand_id text
,brand_name text
,cate_id text not null
,pay_time text
,buyer_id text not null 
,div_idx_actual_total_fee float8
,is_wap text
,is_jhs text
,biz_order_id text not null
,buy_amount int8
,PRIMARY KEY (stat_date,stat_hour,item_id,buyer_id,biz_order_id)
)
PARTITION BY LIST(stat_date);
CALL SET_TABLE_PROPERTY('public.dwd_intl_trd_pay_itm_buyer_ri', 'orientation', 'column');
CALL set_table_property('public.dwd_intl_trd_pay_itm_buyer_ri', 'storage_format', 'segment');
CALL set_table_property('public.dwd_intl_trd_pay_itm_buyer_ri', 'segment_key', 'stat_date,stat_hour,bu_id,bu_id_level1,bu_id_level2,cate_id');
call set_table_property('public.dwd_intl_trd_pay_itm_buyer_ri', 'distribution_key', 'stat_date,stat_hour');
CALL set_table_property('public.dwd_intl_trd_pay_itm_buyer_ri', 'shard_count’,‘30');

CREATE TABLE IF NOT EXISTS public.dwd_intl_log_ipv_itm_visitor_ri( 
stat_date text not null 
,stat_hour text not null 
,bu_id text not null
,bu_id_level1 text not null
,bu_id_level2 text not null
,item_id text not null
,item_title text
,seller_id text
,seller_nick text
,brand_id text
,brand_name text
,cate_id text not null
,visitor_id text not null 
,ipv int8 
,PRIMARY KEY (stat_date,stat_hour,item_id,visitor_id)
)
PARTITION BY LIST(stat_date);
CALL SET_TABLE_PROPERTY('public.dwd_intl_log_ipv_itm_visitor_ri', 'orientation', 'column');
CALL set_table_property('public.dwd_intl_log_ipv_itm_visitor_ri', 'storage_format', 'segment');
CALL set_table_property('public.dwd_intl_log_ipv_itm_visitor_ri', 'segment_key', 'stat_date,stat_hour,bu_id,bu_id_level1,bu_id_level2,cate_id');
call set_table_property('public.dwd_intl_log_ipv_itm_visitor_ri', 'distribution_key', 'stat_date,stat_hour');
CALL set_table_property('public.dwd_intl_log_ipv_itm_visitor_ri', 'shard_count',‘50');

同时借助 Hologres 的表属性设置，依据业务场景针对性优化，次要有以下几点：

（1）根底属性的设置

distribution_key

指定散布列，数据将依照指定列，shuffle 到各个 shard

set_table_property('public.dwd_intl_trd_pay_itm_buyer_ri', 'distribution_key', 'stat_date,stat_hour,brand_id,seller_id');

clustering_key

指定一些列作为聚簇索引

set_table_property('public.dwd_intl_trd_pay_itm_buyer_ri‘,'clustering_key‘，'stat_date,stat_hour,cate_id');

segement_key

文件索引，数据按该索引划分文件，能够通过 segement_key 疾速索引到某一文件

set_table_property('public.dwd_intl_trd_pay_itm_buyer_ri', 'segment_key', 'stat_date,stat_hour,bu_id,bu_id_level1,bu_id_level2,cate_id');

（2）高级属性的设置

设置正当的 TableGroup

Table Group 十分要害的作用就是做 local join，从而大大晋升 join 效率，尤其是多表和比拟大数据量 join 的时候

call set_table_property('public.dwd_intl_trd_pay_itm_buyer_ri', 'colocate_with', 'public.dwd_intl_log_ipv_itm_visitor_ri');

设置 Shard_count

数据量：7 亿 /230GB 的数据量，设置在 2Kcore 左右，交易 30 和流量 50
实例资源：1 个 shard 至多须要 1 个 core 来负责计算
写入性能：依据交易和流量的 RPS 来指定
Join 需要：有夺标 join 的查问 case 时，须要思考 TableGroup

sql
CALL set_table_property('public.dwd_intl_trd_pay_itm_buyer_ri', 'shard_count', '30');
CALL set_table_property('public.dwd_intl_log_ipv_itm_visitor_ri', 'shard_count', '30');

通过一系列的优化，在理论业务场景中达到的优化成果如下：

1）用户减少五端通模块从 90s–>8s
2）淘宝直播模块查问从 9s–>2s
3）以后实时查问 1.8s

以后流计算工作的开发是基于 dataphin 平台上采纳 BlinkSql 进行的，这个平台让实时工作的开发变得相当的容易，这里次要记录下当 Hologres 作为实时工作的 sink 的时候的一些须要留神的点：

1）sink 表创立

在实时工作开发的时候，工作的 sink operator 须要写到 Hologres 的时候，须要在 dataphin 平台上创立源表，这个表须要同 Hologres 中的表字段和类型都要保持一致，否则就会呈现写入胜利，齐全查问不进去数据的状况产生。

2）分区路由设置

当 Hologres 中的表是分区表的时候，实时工作是写父表，数据会依据分区字段进行数据的路由动静写入子表中(就是分区表)，然而这个子表须要提前创立好，否则实时工作会 Failouver。分区子表的创立个别是通过 dataworks 的离线调度进行创立，天 / 周 / 月的创立都行。
dataphin 设置：set tovsbi.dwd_intl_log_ipv_itm_visitor_ri.partitionRouter=’true’
sdp 原生的设置：创立 sink 表的时候，在 with 前面增加 partitionRouter = ‘true’

3）数据写入策略

对于 Hologres 中有设置主键的表，这个时候须要思考实时工作写入 Hologres 的数据写入策略。insertOrUpdate 这个属性进行管制，Holo 导入时默认会抛弃掉反复的 pk，配置为 true 将开启 Update 性能
dataphin 设置：set tovsbi.dwd_intl_log_ipv_itm_visitor_ri.insertOrUpdate=’true’
sdp 原生的设置：创立 sink 表的时候，在 with 前面增加 insertOrUpdate

Hologres 兼容 PostgreSQL 生态，提供 JDBC/ODBC Driver，因而能够间接对接 BI 工具实现可视化展示，在理论业务中，次要用到数据服务（阿里外部叫 oneservice）和 FBI（阿里团体内的一款可视化报表工具）。

1）数据服务

在数据中台的数据建设和数据服务的链路上，咱们经常须要依照生产者和消费者的模式一样，通过 oneservice 将咱们开发好的长久化的数据提供的对立的数服务。最后原生的方案设计是依照如下链路 [1] 进行的

然而在理论过程中，因为 oneservice 对于交互剖析这样的场景反对的很弱，尤其是波及到查问逻辑波及到 join 的实时，就会呈现 timeout 以及一些其余的问题。其次 oneservice 将查问 query 下推到 Hologres 查问的时候，oneservice 很多的 pg 生态的语法都不反对。最终咱们通过上图的链路 [2] 也就是通过 FBI 内置的 Postgresql 引擎来间接连 Hologres 实现数据查问服务的。

2）FBI 可视化

数据集动静配置

FBI 层面通过创立数据集，将商品，卖家，品牌的三个页面对立剖析，力争通过一个数据集来动静实现查问服务，这里须要波及到数据集中利用到的占位符和基于 vilocity 语法来实现动静的配置。

python
    from    dwd_intl_trd_pay_itm_buyer_ri
    where
        stat_date = '${bizdate:20200722}' 
        #if ((! ${bu_level_two} ) and (${bu_level_one} == "111"))
              and bu_id = '${bu_level_one}' 
        #elseif ((! ${bu_level_two}  ) and (${bu_level_one} != "111"))
              and bu_id_level2 = '${bu_level_two}' 
        #elseif ((${bu_level_two}  ) and (${bu_level_one} == "111"))
              and bu_id = '${bu_level_one}' 
        #elseif ((${bu_level_two}  ) and (${bu_level_one} != "111"))
              and bu_id_level1 = '${bu_level_one}' 
        #else
              and bu_id_level1 = '${bu_level_one}'
        #end
   group  by  
            '${dims}'

页面布局设计

FBI 的页面布局设计这个比较简单，间接通过报表的模式展现即可，然而须要同营销流动剖析的级联模式保持一致，尤其是波及到行级关联的一些中央还是须要一些技巧和设置的，否则初始化的性能不太好。最终的页面和查问如下：

总结来说，应用 Hologres 之后，除了下面讲诉的做到了计算、存储、服务对立的劣势之外，从业务上来说还有以下几个突出价值：

将公共层的明细数据存入 Hologres，提供给业务方可能进行随便交互式剖析，相比于以前的 cube 模型的须要关联多个模型的取数形式，极大的晋升了数据分析的效率。

整个公共层明细数据在行业的维度只蕴含叶子类目数据，在每年的行业类目调整中，不会因为类目维表的变更，导致进行回刷数据，极大的节俭了回刷的数据资源。

因为须要看历史数据，所以须要保留最近 400 天的数据，明细数据太过于宏大，因而须要将历史数据进行汇总，有成交的商品是 27W X 400 = 1 亿 +(大促会比拟大) 升高存储压力，同时也会同 Hologres 技术团队一起引入高压缩比的存储格局。

以后通过 Hologres 的交互式剖析技术和 FBI 的可视化工具可能做到查问均在 3s 左右，但还是有很多的一些能够化的细节的中央，比方查问的优化，FBI 可视化工具搭建以及应用的一些小问题上，须要联合 Hologres 技术团队，FBI 的技术团队一起来共建，反哺技术链的建设更加欠缺。

以后的技术计划不存在因为行业的频繁调整而带来的大量历史数据回刷的问题，然而如果存在一些逻辑的调整或者一些不可控的因素导致须要回刷历史数据，因而须要设计实时的数据回刷计划。

因为以后的 Hologres 中存储的大量的交易和流量的 IPV 明细数据，因而在很多的数据看板，数据分析中都存在能够间接复用以后数据，间接在数据集上进行自在的交互式剖析，晋升数据研发，数据分析，产品搭建等研发效率。

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正文完

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2020-10-30

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一. 业务背景

二. 原技术计划

三. 架构降级思考策略

四. 产品技术选型

五. 技术架构降级

1. 计算对立

2. 存储对立

3. 服务对立

六.Hologres 实战

1. 建表模型设计

2.Hologres 与实时 Blink 的交融

3. 数据可视化展示

七. 业务价值

1. 晋升数据分析效率

2. 节俭数据回刷资源

八. 将来布局

1. 节俭存储空间

2. 持续优化以后技术

3. 数据回刷计划

4. 复用到更多交互式剖析场景

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