京东 OLAP 实践之路

本文主要介绍京东在构建 OLAP 从无到有各环节考虑的重点，由需求场景出发，剖析当前存在的问题，并提供解决方案，最后介绍 OLAP 的发展过程。

需求场景

1. 京东数据入口

① 业务数据：订单

京东作为一家电商企业，拥有自营商品销售平台和全链路物流通道。首先第一数据入口就是订单，针对不同订单进行多维度分析，比如：对订单分析、对店铺分析、对商品品类分析等等。

展开对订单维度来说，因为我们作为电商，订单是非常重要的一个维度分析和数据支撑，所以常结合订单 SKU，计算品类下单转化率。

② 行为数据：点击和搜索

用户在京东商城的操作，比如点击和搜索，我们会将用户的这些行为结合订单信息，来做一些分析，比如分析商品的热销和滞销程度，以及转化情况，最常见的就是漏斗分析，来计算转化率。

③ 广告和推荐

基于用户下单情况，我们会推送广告和推荐给到用户，然后进行计算，分析广告触达相关情况。

④ 监控指标

对于监控指标，是我们一个巨大的场景，因为在我们这里，除了用户行为数据，还有很多运维的数据也需要管理起来。

2. 京东数据出口

京东的数据出口，主要分类两大类：离线和实时

① 离线

• 月报和周报

典型离线场景：财务报表经常需要月报周报。

• 机器学习

会用到大量的一些训练数据，这些数据的生成也会用到 OLAP 的一些特性来把数据进行分析，产生一些训练的数据。

② 实时

• 交互式查询

非研发同事，比如营运分析人员，经常需要临时查询业务数据，比如查询最近一周订单的汇总以及明细数据，对这些数据进行分析，辅助决策。

• 实时大屏展示

平台做大促或者实时监控运营情况，会依照大屏的指标，实时动态调整资源。比如营销策略、广告费投入、供应链库存。尤其重要的是，在大促销的时候，可以进行动态资源的调整，比如车辆资源调度、根据促销效果决策活动是否需要进行调整等。

问题与解决方案

以上是京东的部分业务场景，和大多数阐述数据架构不同，我们本次将数据搭建的过程分为 4 个方面：数据怎么写进来；写进来以后怎么进行存储；存储以后又怎么进行取用；最后是如何管理前 3 个环节。

1. 写

① 数据源及数据结构多样性

现状：

数据源来源多样化：文件系统（本地文件 &分布式系统文件）& MQ

• 本地文件，比如说服务器本地的数据，直接导入进来

• 数据量比较大时，在用户本地存不了这么大的数据量，会将数据存储在 HDFS 上

• Kafka 或者 MQ 数据，上游将产生的数据直接存储到消息队列中，在京东内部，这种 MQ 的系统有多个，但是我们需要统一进行接入

• 数据结构的多样化，最常见：CSV、TSV、JSON、AVRO、PARQUET、BINLOG 等

问题：

多种数据源及数据类型，对于开发人员来说，进行数据分析的成本相对比较高，我们希望分析人员，只需要专注于业务逻辑本身，直接进行 SQL 查询，而无需关心数据来源。

解决方案：

建立统一导入数据服务，将多样化的数据源和数据类型进行封装，通过给用户配置权限，用户只需要在可视化界面直接进行操作，即可完成数据的导入操作，具体的操作也是比较简单，以 MQ 数据源举例：

• 选择数据源的 topic

• 指定导入的目标源

• 选择数据格式

• 选择对应的数据字段类型等等

② 数据的时效性

现状：

实时的数据需要实时进行计算和展示；离线的数据，可以定时的推送并计算一次，对时效的要求比较低。

问题：

如何保证实时和离线数据的时效性，且不会相互影响？

解决方案：

对实时集群和离线集群进行物理隔离，防止互相干扰，这样做的好处有：

实时和离线对于资源的需求不同，实时数据写入非常频繁，而离线的数据只是在指定运行的时间点比较多，区分开便于管理。

③ 数据的更新和删除

问题：

对于 OLAP 的架构来说，如何做到既要查询搜索又要更新呢？

解决方案：

• 数据更新，采用覆盖写的方案。以订单为例，用户下了一个订单 1，此时下单状态为 1，后面用户进行了支付操作，订单状态为 2，那么我们会重新推送一条全量的数据，只是状态的字段值发生看变化。

• 数据删除，采用删除分区然后重新导入这个分区数据，或者采用版本管理方式，因为通过新版本的数据会覆盖原来的版本，起到删除的作用。

③ 高吞吐

问题：

以京东现在的体量，每天的数据是很大的，如何解决高吞吐问题呢？

解决方案：

机房配置万兆网络，另外对于实时场景，配备 SSD；离线场景，配备 HDD。

2. 存

① 海量数据

问题：

京东的数据，TB 数据量是非常常见的，有些时候会达到 PB 级别，那么采用单机的方式肯定是行不通的，那么如何解决数据存储的问题呢？

解决方案：

• 采用分布式解决大规模数据的问题。

• 为了提高效率，采用了列式存储，对后续指标的计算效率也有提升，其实在 OLAP 的架构中，大多数都是列式存储。

• 采用不同类别的压缩方式，比如 snappy 等。

② 容错性

问题：

数据现在是科技类企业非常重要的资产，那么如何保障数据的安全性性呢？

解决方案：

其一：多副本的容错方式，我们的 OLAP 采用三副本的方式，所以其中 1 个或 2 个副本损坏或迁移时做扩容都比较容易处理。

其二：RAID 独立磁盘冗余阵列（RAID，redundant array of independent disks），因为磁盘金属机器经常会坏，加上有一些机器过保存在损坏的风险，所以我们也通过 raid 解决一部分数据容错性的问题，防止磁盘坏掉之后整个机器不能提供服务的情况。

③ 一致性

解决方案：

解决数据的一致性的问题，需要使用到分布式协调和本地事务机制。

• 分布式协调，比如 zookeeper

• 本地事务机制：对于本地的提交，是否通过事务来保证数据的一致性

通过两者的结合，来实现数据的一致性。

3. 读

① 查询速度

问题：

数据存储到系统中以后，如何高效的进行取用呢？

解决方案：

• 通用方式，数据进行分区分片，在很多场景，对数据的分析都是按照时间进行分区，分区以后，再进行分片或者分桶。

  比如：订单信息，我们可能按天查询，那么就可以按照实际日期进行分区；比如，存储 10 年的数据，不可能全部查询，我们按照统计则按月进行分区。

• 预聚合，提前进行预计算，减少一次性计算的数据量，提高性能。

• 索引，大部分场景下会使用索引，比如做明细查询，可能会到 hash 索引、betree、范围查询或者倒排。

• 物化视图，其实和预聚合的功能类似，数据进入到物化视图中时，提前进行一些预计算。

② 易用性

问题：

如何实现系统的易用性？

解决方案：

• 需要 OLAP 系统兼容 JDBC 和 ODBC，同时支持标准的 SQL。

• 提供界面化的操作，这种方式可以避免所有的运营分析人员都具备 Mysql 等数据库的环境，可以直接登入图形化界面进行查询的操作。

③ QPS

问题：

如何提高 QPS？

解决方案：

• 缓存，使用 doris 时，增加比如 partitioncache，或者结果级缓存，或者分区缓存机制来提升查询效率。

• 多副本，设置多副本的方式，通过牺牲部分存储空间，来提升 QPS，但是这个效果有限。

• 提升机器的规模。

4. 管理

现状：

早期我们碰到磁盘坏了，搞得手忙脚乱，替换磁盘或者是下机器操作时间很长，而且这个操作完成之后还涉及重新平衡数据或者数据迁移，这个过程非常麻烦。

问题：

如何降低运维成本？

解决方案：

• 建设监控和报警机制，进行提前预防。

• 优化节点的下线，在京东系统中，有两种方式：

  方式 1：通过黑名单的方式，如果监控到某个节点经常不健康，我们会把它纳入黑名单，并将他踢下线了。

  方式 2：通过脚本操作，但是从最开始我们需要替换一个节点，估计从发现到替换完成得三小时，现在通过一些比较自动化的东西，现在大概十分钟左右能做到一个节点的替换。

发展历程

1.0 时代

1.0 时代的场景比较少，数据量也比较少，主要是订单相关的一些数据，分析通过关系型数据库就能搞定，比如说 oracle 或者 mysql。

可通过数据储备同步到备库做分析，或者 mysql 一个是 slave 库，主库做一些利用线上业务，然后备库对存货的一些分析和查询。

2.0 时代

到了 2.0 场景，不再是简单处理订单问题，还要处理物流、供应链、客服、支付等等场景。

场景大增，数据量也爆发式增长，从原来的 G 到现在的 TB 甚至 PB 级别。传统关系性数据库，已经不能满足需求了。

这个时候我们开始搭建了离线数仓，在数仓中进行分析，主要用 Hive 和 Spark 进行计算，数据都是 T-1，临时查询数据的体验非常差，需要耗时分钟级别且还是昨天的数据。

3.0 时代

为提升查询数据的速度和数据的时效性，开始做实时查询。我们现在使用统一 OLAP 服务，从最开始使用 Kylin 处理一些离线的业务，到现在我们用了 doris 和 clickhouse 结合起来，同时处理实时和离线，统一服务接口，对用户和开发人员开放。

同时针对不同的业务，提供不同的计算引擎，我们现在提供一个整体打包解决方案，业务只需要在 OLAP 的服务上，进行统一部署到数据技术平台即可，大大减少了开发成本。

未来规划

① 管理平台优化

• ClickHouse 的动态伸缩。

• 智能化运维。智能优化节点上下线或者数据均衡这些方面的工作。主要想要通过减少人工干预操作，降低时间的浪费。在京东的系统中，现在拥有上千台的服务器，如果一直由人工来处理的话，那么成本非常高。

② 优化查询速度

• 优化实时计算缓存。在 doris 中，使用 partitioncacahe 或者 sqlcache 在离线场景中比较有效，后续将考虑在实时计算中引入缓存进行优化。

• 索引智能化管理。索引的引擎有非常多种，如果需要开发人员了解所有的引擎，学习成本是比较高的，我们能不能做成智能化的索引引擎呢？这样的话用户不需要再去关心类似的一个索引怎么建的问题，而是我们在通过用户的一些查询行为分析，自动的来给他做索引的创建，这样简化工作成本，让开发人员有更多的心思去做好运营和分析。

问答环节

Q1：请问老师贵司有用过 druid 引擎吗？

A1：没有，我们调研发现，第一，druid 对 sql 的支持不是很友好；第二，druid 擅长于持续性的数据场景，但是京东订单是一个频繁发生状态变化的一个场景，它是不太好处理的，所以当时我们也没有选 druid。

Q2：clickhouse 和 doris 如何根据业务场景选型，有哪些坑？

A2：

第一，查询性能：在查询表不多即没有太多表关联情况下，clickhouse 查询速度比较快，但是在做大表关联查询时，doris 的性能会好于 clickhouse。

第二，QPS：clickhouse 是在极限使用 CPU 的性能，但是 doris 的 QPS 性能在某些场景下会比 clickhouse 好。

第三，运维成本：doris 的运维成本会小于 clickhouse，至少现在对我们来看，因为它会有节点自动上下线扩容收容会很方便，但是 clickhouse 做这个方面比较麻烦。

第四，数据更新：clickhouse 数据更新的引擎有三种，用户在使用的时候比较麻烦，但是 doris，它直接进行数据覆盖，就能做到一个更新，操作更方便。

Q3：doris 和 clickhouse 是自动选择，还是需要用户自己去选，如果是自动选的话，识别机制是什么样的？

A3：目前还没有做到自动选。当前先整体提供解决方案，我们为用户提供技术支撑，未来可能会想着如何去打通统一化，因为它的模型创建不太一样，它的 sql 是有差异的。

Q4：数据接入 CK 方面，京东目前是什么样的方案？

A4：目前有两条路线。

一个是用户自己业务侧接入，因为有些历史原因，用户他已经用了很久的 clickhouse，他自己有比较成熟的一套接入系统。

一个是使用 clickhouse 来接入，不管是从离线还是从 kafka 中，这种方式是我们在平台侧，在平台侧开发了统一的 OLAP 服务，用户可以上面操作。就如前面所说，用户选择数据源，再选一个目标源，点击它执行导入，就可以完成。

分享嘉宾：

李阳

京东 | 资深研发工程师

京东资深研发工程师，拥有超过 10 年研发经验，擅长 OLAP 相关服务研发及分布式系统设计。

本文转载自：DataFunTalk（ID：dataFunTalk）

原文链接：京东OLAP实践之路