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导读： 物易云通目前已成为国内产融供应链经营服务平台的领军企业之一，平台年交易额超过 200 亿元 ， 随着公司业务的疾速倒退，对数据计算剖析的时效要求也越来越高。经数据团队的调研比照，于 2021 年引入了 Apache Doris 作为实时数据仓库。实战过程中取得一些教训，在此分享给大家。
作者 | 物易云通 / 司机宝大数据负责人 吴凡
业务背景
武汉物易云通网络科技有限公司成立于 2015 年 6 月，总部位于湖北省武汉市东湖高新区。作为国内产业互联网的摸索先行者，公司致力于将产业互联网思维与新一代信息技术深入利用于煤炭、修建、再生资源三大业务畛域，以标准化、场景化、数字化的供应链综合服务解决能力，创始互联网化的“供应链技术 + 物流服务 + 金融场景”的产融协同新生态。目前公司已成为国内产融供应链经营服务平台的领军企业之一，平台年交易额超过 200 亿元。公司入选 2020 年中国互联网企业综合实力 100 强，2021 年武汉市软件支出第一名。
随着公司业务的疾速倒退，对数据计算剖析的时效要求也越来越高。之前的产品曾经无奈应答宏大的数据量，为解决这一问题，数据团队通过调研比照，在 2021 年引入了 Apache Doris 作为实时数据仓库。基于 Apache Doris 建设实时数仓的过程中，积淀了许多教训，借此机会分享给大家。
数仓架构演进
公司守业之初，是应用 MySQL 作为 BI 仓库，每天增量卸数后导入，通过定时调度存储过程进行计算。该计划能疾速满足公司的跨库数据关联计算的需要，然而随着业务倒退，数据和工作一直增多，MySQL 已难以反对，另外该计划局限性比拟大，如果业务表存在物理删除或者没有数据更新工夫的状况下，则会导致数据不准。
为了解决上述问题，咱们搭建了一套 CDH 作为数据仓库。通过 Canal 订阅 MySQL 的 Binlog 到 Kafka，进行编写生产程序，将数据写入 Hbase，而后增量合并到 Hive 中，通过 Oozie 调度计算脚本。
然而离线 T+1 的数据只能满足一部分的业务需要，因而咱们须要一套能疾速查问实时数据的数据仓库，同时能够反对离线需要和实时需要，通过许多产品的调研比照，证实 Apache Doris 能够很好地实现咱们的业务需要。
Doris 数仓架构通过 Flink CDC 实时接入生产库数据到 Doris，反对实时 OLAP，而后通过海豚调度器定时执行 SQL 脚本，代替 Hive 的离线数据计算工作。
新架构的劣势
1、数据处理架构简略
新的架构里咱们应用了 Flink CDC 来做数据同步（Flink CDC 内置了一套 Debezium 和 Kafka 组件，但这个细节对用户屏蔽），它岂但能够读取增量，还能读取全量数据，而后将数据通过 Stream load 的形式写入 Doris。
2、一份数据，实时全量
因为 Hive 查问很慢，所以之前是把 Hive 的数据通过 Sqoop 推送到 MySQL 进行查问，即有多份数据存储在不同的 MySQL 上，保护和存储老本都很高，并且 Hive 里只有 T-1 的数据，须要每天写脚本合并。Doris 反对 MySQL 协定，可间接查问，同时 Doris 反对主键数据去重及更新，有实时的全量数据，解决了实时报表和在线 OLAP 的需要。
3、架构简略，易于部署保护
绝对于 Hadoop 那一套各种组件来说，Doris 部署保护非常简单。
4、一键全库接入，构造实时同步
通过自研的数据易平台，实现了 MySQL 一键全库接入 Doris，即通过页面抉择后，一键生成 Flink CDC 工作在 Yarn 上继续运行。而且通过解析 Binlog 外面的 DDL 语句，将其转化为 Doris 语法，利用 Doris 的 Online Schema Change 个性，实时同步生产数据库的表构造变更，保障了表构造统一，新增字段数据统一。
5、秒级查问
Doris 查问是秒级，Hive 是分钟级，跑批的效率晋升了 20-30 倍。而之前用的是 Impala 减速 Hive 的查问，每个表在应用前都要 Refresh 一次，十分麻烦，并且 Count Distinct Impala 近似计算不精确。
零碎重点性能
数据接入
第一步 ： 抉择须要接入的 MySQL 库类型，默认是 A，即最常见的全局库名惟一。
另外还存在几种其余的状况：
B、全局有多个名称雷同、构造不统一的数据库。比方：局部大表做了数据切割归档到另一台机器上了。
C、全局有多个名称雷同、构造统一的数据库，即分库。咱们须要将数据合并到一个 Doris 库表中，不便数据分析。
D、全局有多个名称不同、构造统一的库。比方：DB租户 A 的库，DB租户 B 的库，咱们也是要把数据合并剖析。
第二步，抉择 MySQL 库实例，进行提交（如果不想接入全库，能够勾选局部表）。对应的指标数据库是 Doris 外面的 ODS 贴源层，和生产数据保持一致，一个库一个工作，能够视状况调整内存等参数。
留神： 通过列表能够进行工作治理，复原工作是使用了 Flink CDC 的 Checkpoint 机制，在工作异样挂掉时能够复原运行。Flink CDC 工作目前是运行在 Yarn 上。
数据计算
咱们在数据易平台上开发了数据计算工作性能，用户编写 SQL 后，点击 SQL 解析，即可自动识别出脚本里用到了哪些起源表，生成了哪些后果表，最终在海豚调度器里生成对应的工作和上游工作 Depend 关系。
阐明： 为了保障各个 T+1 报表的数据一致性，咱们做了 ODS 层到 DWD 层的一套计算工作，即每天 0 点将 ODS 层中近 2 天的增量数据 insert into 到 DWD 层进行更新，后续 T+1 的计算工作对立从 DWD 层进行计算。
留神： 须要把物理删除变成逻辑删除，应用时剔除。如果间接在 ODS 外面同步物理删除，会导致 DWD 层里无奈通过增量形式同步删除。
新架构的收益
升高资源老本
以后咱们的集群配置为 5 台阿里云 ESC，16 核 64G。在雷同集群配置下，1000 个表的每日增量数据合并工作，用 Hive 须要 3-5 小时，用 Spark 须要 2-3 小时，然而同样的需要 Drois 使用 Unique Key 模型实现只须要 10 分钟，大大提前了后续计算工作的开始工夫。
另外，因 Hive 跑得慢，咱们后续的几百个 Hive 计算工作，排队状况很重大，不得不把一些优先级低的工作排到下午甚至早晨，日工作全副跑完须要十几个小时。而咱们把全副批工作迁徙到 Doris 上计算后，全副工作跑完只须要 2 小时不到，后续减少新的需要工作齐全无压力。
总而言之，应用 Doris 后，报表数据的更新工夫大大提前，长期的数据查问需要响应时长大大缩短，至多节约了每年几万的大数据集群扩容老本，同时取得了各部门的认可。
晋升开发效率
随着公司业务疾速的倒退，会一直的有新的数据分析需要，就须要咱们接入新库新表，给老表加字段等，这对于 Hive 数仓是十分苦楚的，表要重建、全量数据要抽，这就须要每周有半天工夫都在解决这些事件。
在应用 Doris 作为数仓后，通过咱们的数据易平台配置 Flink CDC 工作疾速接入 MySQL 库表的全量 + 增量数据，同时利用 Doris 的 Online Schema Change 个性，实时同步 Binlog 里的 DDL 表构造变更到 Doris，数据接入数仓零开发成本。
另外因为 Doris 反对 MySQL 协定间接对接数据可视化利用，咱们不须要再把后果数据从 Hive 推到 MySQL 里提供数据服务，节约了数据库资源，缩小了开发步骤。
体现数据价值
Doris 有审计日志，咱们能够通过日志，剖析出每个表每天的查问应用状况，以便咱们评估跟进数据价值、下线废除报表及工作。另外还能够预警资源耗费多、查问慢的查问语句，帮忙用户进行语法优化等。
问题与教训
1、MySQL 和 Doris 字段类型不统一
MySQL 的 Blob、Mediumint、Year、Text 等字段类型在 Doris 中没有，须要咱们转换成 Doris 对应的字段类型，Varchar 的长度咱们对应在 Doris 需扩充成 3 倍。
2、MySQL DDL 语法兼容性问题
MySQL 的 Bigint Unsigned、AUTO_INCREMENT、CURRENT_TIMESTAMP 等语法在 Doris 里不反对。
3、多个大表 Join 计算时，内存应用过大，导致 BE 挂掉，影响数据写入。
目前 Doris 新版本已对内存管制这部分进行优化。
4、Hive 和 Doris 差别
将 Hive 计算脚本改成 Doris 计算脚本时遇到一些语法问题，如：
- Doris 不反对 Lateral View，降级新版本已解决。
- 之前的一些 Hive UDF 函数是 Java 写的，Doris 不反对，咱们用另外的程序对数据做的二次加工解决，后续 Doris 新版本会反对。
- Doris 短少一些函数，如 Last_Day 通过取日期下个月的第一天再减一天来实现，Collect_Set 通过先去重再 Group_Concat 实现等。
5、剖析函数问题
- 剖析函数 XX() over(partition by) 在外层和子查问中同时存在时，报 errCode = 2, detailMessage = can’t support。咱们通过将子查问数据放入长期表解决该问题，前面 Doris 1.0 版本已解决该问题。
- 多个 lag PARTITION by 函数和 min PARTITION by 一起应用时，有乱码的状况。撰文时该 Bug 已修复，期待合并发版。
6、Doris 动静分区
动静分区字段必须为 Date 到月、周、日，不能依据写入的数据主动创立分区，目前咱们通过建表时指定初始化的分区数解决此问题。
7、Stream Load 写入过于频繁报错
Stream Load 写入 Doris，写入太频繁会报错误码 235 问题，同样的表 Routine Load 不会呈现这个问题，咱们通过批量提交解决，Doris 新版本已优化该问题。
以上问题在向社区反馈后，失去了社区的疾速响应。截止目前，上述问题基本上都曾经失去修复，并且将在行将公布的新版中上线。
写在最初
首先感激 Apache Doris 社区的 PPMC 张家锋和多个 Committer 的大力支持，有任何问题都能很快失去响应。也感激公司领导对咱们计划的认可和反对，做技术改造不仅要花费很多金钱和精力，而且还需扭转的勇气和动摇的信念。也感激各位同行在应用 Apache Doris 上给了咱们很多教训和信念。最初祝福 Apache Doris 社区倒退越来越好！
SelectDB 是一家开源技术公司，致力于为 Apache Doris 社区提供一个由全职工程师、产品经理和反对工程师组成的团队，凋敝开源社区生态，打造实时剖析型数据库畛域的国内工业界规范。基于 Apache Doris（incubating）研发的新一代云原生实时数仓 SelectDB，运行于多家云上，为用户和客户提供开箱即用的能力。
相干链接：
SelectDB 官方网站：
https://selectdb.com (We Are Coming Soon)
Apache Doris 官方网站：
http://doris.incubator.apache…
Apache Doris Github：
https://github.com/apache/inc…
Apache Doris 开发者邮件组：
mailto:dev@doris.apache.org
