基于Apache Doris数仓平台架构设计

1、数仓平台架构设计

1.1、数仓架构V1.0

在公司成立初期业务量不大，数据团队的规模也比较小，对数据的需求仅局限于少量的T+1定制化报表需求。

数仓架构V1.0的问题

• 随着公司业务规模、数据量的增长，MySQL的数据分析性能已经不能满足需求；
• 没有进行分层划域，烟囱式的开发模式数据复用性很差，开发成本高，需求的响应速度较慢；
• 对数据的质量和元数据的管理缺乏管控；
• T+1的数据延迟较大，期望能够达到准时的数据延迟。

1.2、数仓架构V2.0

1.2.1、为什么选择Doris

1、易用性

• 采用MySQL协议和语法，可以通过各类客户端工具来访问，能过与BI工具无缝对接；
• 支持多表join，针对不同场景join提供了多种优化方案；
• 生态扩展完善，离线数据的高效批量导入，流式数据的低延迟实时导入都有很好的支持；
• 简洁的分布式架构，只有FE、BE两个进程，运行不依赖任何第三方系统；
• 支持弹性伸缩，对于部署、运维非常友好；

2、性能

• MPP架构、高效列式存储引擎；
• 支持数据的预聚合以及预聚合结果的自动更新；
• 支持数据的实时更新；
• 支持高并发查询；

1.3、构建数仓的问题及优化方案

1.3.1、遇到的问题

1、服务稳定性

• Doris服务频繁宕机
• Doris连接超时

2、数据同步和调度

• 数据同步失败
• 调度依赖异常

3、查询速度

• Doris查询缓慢
• 甚至无法返回查询结果

1.3.2、优化方案

1、服务稳定性优化

优化前对Doris服务的理解和部署方式

FE负责元数据的管理、用户请求接入、查询的解析规划，资源占用较少；与其它大数据组件混合部署FE*3；

BE负责数据存储、查询计划的执行，资源占用较大；独立部署且分配较多的资源BE(16C 128G 4T*1) * 7；

存在的问题

• FE混合部署存在资源竞争问题

  每当机器资源使用率打满，都会导致FE节点无法连接，长时间获取不到心跳被FE集群判定为离线；

• BE单磁盘性能问题

  Doris限制了每个磁盘上能够同时进行的Compaction任务数量、节点整体的任务数量；

  Compaction由以下三个配置控制：

  compaction_task_num_per_disk：每个磁盘上compaction的任务数，默认为2；

  max_compaction_threads：compaction线程的总数，默认为10；

  total_permits_for_compaction_score：compaction任务配额，默认10000

  每个BE节点分配了一块4T的磁盘，compaction线程数只有2；compaction很慢，这是导致BE compaction score不健康的原因之一；

Doris优化后的部署方式

• FE独立部署

  避免了FE混合部署资源竞争的问题。

• BE多磁盘部署

  4T * 1—>1T * 5，BE compaction线程数提升5倍，compaction速度增快，磁盘I/O带宽也得到了提升。

• 其它服务稳定性优化

  使用ProxySQL对FE连接进行负载均衡，解决FE连接单点问题；

  使用Supervisor对FE、BE服务进程状态进行监控，当FE、BE进程发生意外宕机可以快速恢复；

2、查询稳定性优化

遇到的问题

随着时间和数据量的增长，Doris集群进入了几乎不可用的状态，主要体现在以下几个方面

• DDL操作非常缓慢甚至超时失败；
• 简单的查询也需要非常久的时间才能返回结果甚至超时失败；
• FE频繁出现OOM宕机；

经过排查发现很多表的数量并不大，但是Tablet数量却很大；

进一步确认Doris集群5T数据量Tablet数量达到了150w；

优化前的情况

对Doris数据量大小、分区粒度、Bucket数量、Tablet数量的关系以及Tablet数量对集群的影响没有概念；为了追求查询效率，大部分动态分区表的分区Bucket设置了32，而且分区粒度较小（按天、周分区）。

Tablet数量过大会引发以下问题：

• 所有与元数据相关的操作都会耗时很长，甚至超时失败；
• FE负责管理元数据，所有的元数据存放在FE的内存中，导致FE GC压力很大，容易发生OOM；

优化方案

明确Tablet数量、分区数量、Bucket数量、副本数的关系；

Tablet数量 = 分区数量 * Bucket数量 * 副本数

结合实际应用情况，可以从分区粒度和Bucket数量进行优化；

鉴于集群目前数据量大小为5T，结合对Bucket的更进一步理解以及当前集群实际情况

数据大小	Bucket数量
0MB~10MB	1
10MB~50MB	2
50MB~2GB	4
2GB~5GB	8
5GB~25GB	32
大于50GB	64

优化目标和长期控制目标

Tablet数量：150w —>15w

Tablet增长量：30000/TB（三副本）

优化后的情况

在仅对ODS层的分区粒度和Bucket数量进行调整的情况下，集群Tablet数量从150w—>15w；

FE执行checkpoint时，元数据在内存中复制一份在FE JVM Heap Stat监控上形成一个波峰；

优化后FE在堆内存占用明显下降、波峰也变得平缓，FE在稳定性得到了提升；

BE compaction score反映当前Tablet版本堆积情况：

BE compaction score在100以内属于正常范围，如果持续接近100，说明集群可能存在风险；

集群在优化前compaction score周期性的达到了500；

经过磁盘调整和Tablet优化后，BE compaction score稳定在50以内，查询的性能和稳定性得到了提升。

3、数据同步优化

Doris数据同步

MySQL数据同步使用Flink CDC—>Kafka—>flink_doris_connector—>Doris的方式全量+增量进入Doris。但由于历史遗留问题，MySQL部分表单表数量比较大（大约几亿数据），并且没有设置任何索引和分区，这种执行简单的cout查询都需要花费10分钟以上的时间，使用Flink CDC虽然可以进行增量数据的同步，但是全量数据同步不能实现。

针对这种情况：

• 全量同步使用mysqldump—>csv—>Doris StreamLoad—>Doris
• 增量同步使用Flink CDC—>Kafka—>flink_doris_connector—>Doris

4、调度优化

Doris数据调度

使用DolphinScheduler进行Doris SQL的任务调度，同一node下配置多条SQL时会出现node执行状态异常，导致工作流DAG的node依赖失效，前一个节点未执行，后一个节点就开始执行，结果会出现缺数据甚至没有数据的情况。

这个问题是因为DolphinScheduler2.x在同一个node下不支持按顺序执行MySQL的多段SQL。而Doris在DolphinScheduler中使用MySQL数据源创建连接，所以会发生以上问题，这个问题在DolphinScheduler3.x版本被修复，配置中可以设置多段SQL的分隔符，解决了DAG依赖关系失效的问题。

1.4、元数据管理和数据血缘实现方案

1.4.1、元数据管理和数据血缘解决的问题

1、元数据

• 表、字段、指标、报表在哪儿；
• 表的分区情况、清理策略、资源占用、Replica Count、Row Count…；
• 表的分层划域、指标口径、负责人、使用场景说明；
• 表结构变更通知、表结构变更记录维护；
• 数据何时发生变更、谁做的变更、发生了什么变更；
• 表对应的调度任务详情、执行记录、变更记录；

2、数据血缘

• 理解数据从哪儿来，到哪儿去；
• 对数仓治理提供依据（跨层引用率、引用热度、调度依赖预测…）；
• 影响分析（某表、某字段的变更对指标、报表的影响，减少盲目变更导致重要报表、重要数据的异常）；
• 理解某张报表依赖于哪些表、哪些字段，进一步明确报表是否能够进行复用；

1.4.2、元数据管理和数据血缘实现方案

元数据管理和数据血缘主要针对Doris，对DolphinScheduler的元数据信息进行整合。

将元数据分为了物理元数据和业务元数据两大类：

• 物理元数据维护的是表的属性信息、调度信息；
• 业务元数据维护的是表在使用过程中约定的口径和规范信息；

数据血缘实现了表级血缘和字段级血缘

物理元数据	业务元数据	数据血缘
Schema信息	分层	表血缘
数据量	主题域	字段血缘
存储空间占用大小	负责人	数仓影响分析
Tablet数量	指标信息	报表影响分析
分区信息	表的使用规则	跨层引用分析
生命周期		引用热度分析
DDL变更
读写记录
产出信息
产出脚本

1.4.3、元数据管理和数据血缘实现方案

1、元数据管理和数据血缘使用的技术栈

• 数据采集：Doris Audit Plugin
• Doris stmt存储：Kafka
• 血缘分析：Druid
• 血缘关系存储：Nebula Graph
• 业务元数据：MySQL
• 搜索数据：ElasticSearch

2、Doris审计日志的采集和清洗服务

Doris Audit Log Plugin

• 收集Doris审计日志
• 数据格式化
• Sink Kafka dmp_audit_log Topic

Audit Log ETL Service

• 乱序数据排序
• 数据清洗
• Database Behavior Data Sink ES（数据读写记录、DDL变更记录）
• Lineage Data Sink Kafka dmp_lineage Topic（产生血缘的SQL执行记录）

SQL AST Parser

• 表血缘解析
• 字段血缘解析
• 血缘关系数据Sink Graph Database
• 血缘关系数据index Sink ES
• 物理元数据index Sink ES
• 业务元数据 Sink MySQL

元数据整合服务

元数据整合服务参考了Metacat的架构实现方式。

Connector Manager

• 创建Doris元数据连接
• 创建DolphinScheduler元数据连接

Meta Service

• Doris Information Schema获得的元数据信息
• Doris Http Restful API获得的元数据信息
• Doris SHOW …查询结果ETL后的元数据信息
• DolphinScheduler工作流元数据信息和调度记录信息

应用接口服务

Lineage API

• 提供表血缘和字段血缘的查询服务

Meta API

• 提供表、字段的搜索服务
• 提供表的物理元数据查询服务
• 提供某张表的业务元数据查询服务
• 提供表的调度数据查询服务

Database Behavior API

• 提供表的读写记录、DDL变更记录查询服务

是的地方

Doris Http Restful API获得的元数据信息

• Doris SHOW …查询结果ETL后的元数据信息
• DolphinScheduler工作流元数据信息和调度记录信息

应用接口服务

Lineage API

• 提供表血缘和字段血缘的查询服务

Meta API

• 提供表、字段的搜索服务
• 提供表的物理元数据查询服务
• 提供某张表的业务元数据查询服务
• 提供表的调度数据查询服务

Database Behavior API

• 提供表的读写记录、DDL变更记录查询服务