搜狐智能媒体数据仓库体系建设实践

分享嘉宾：翟东波 搜狐媒体

编辑整理：王洪达

出品平台：DataFunTalk、AI启蒙者

导读：本次分享的主题为搜狐智能媒体数据仓库体系建设实践，会对数据仓库中的基本概念进行简单梳理，明确数据仓库体系建设涵盖的相关流程，主要划分为批量 ( 非实时 ) 数据处理和实时数据处理两大部分：

批量数据处理：根据不同的业务需求场景，需要对数据进行分层，上层数据基于底层数据通过aggregation、join等计算生成，上层数据生产任务依赖于底层数据产生任务，任务调度管理成为批量数据处理的一个核心功能诉求，以及由此衍生出的数据血缘管理、数据质量管理、数据权限管理等等一系列功能，这方面也有不少开源的产品，但在设计上或多或少都存在一些问题，本次演讲会介绍搜狐智能媒体团队自研的任务调度管理、元信息管理、数据质量管理、数据权限管理等系统的技术实践；

实时数据处理：目前业界的焦点都在stream processing系统上，但针对很多aggregation、join等应用场景，stream processing并不能很好的胜任，能够支持数据实时导和MPP查询引擎的系统--比如Apache Doris，才能很好地满足这些应用场景，本次演讲会介绍Apache Doris在搜狐智能媒体的一些技术实践。

01

数据仓库体系建设主要工作

1. 数据仓库定义

数据仓库是1991年Bill Inmon在《Building the Data Warehouse》中最开始提出的概念。数据仓库的定义是一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的数据集合，用于支持管理决策。从定义中，可以看出数据仓库不仅仅是一个数据存储计算软件或产品，而是包含整个数据分析处理过程体系。

2. 数据分析

数据仓库主要是供给数据数据分析使用的，其分类主要参考商业智能分为三大部分：

• Data Reporting：分析维度较少，延迟较低，并发度较高

• OLAP：分析维度、延迟和并发度都比较适中

• Data Mining：分析维度可能几百上千，维度较多，对于延迟的容忍度较高，一般用户较少，并发度较低

3. OLAP

OLAP是数据仓库中最经常使用数据处理和分析技术，是Edgar F.Codd在1993年发表于《Providing OLAP(On-line Analytical Processing) to User-Analysts:An IT Mandate 》论文中。OLAP主要是针对OLTP对比来说的：

• OLTP：支持业务处理，操作数据或者业务数据，不适合支持决策分析

• OLAP：支持决策分析、多维分析/多维数据库

上方图中可以看出，OLTP产生的业务数据汇总到OLAP的数据仓库中，然后数据仓库中产生的分析结果会促进业务系统的改进。

4. 多维模型 ( Multidimensional Model）

前面提到的多维分析是建立在多维模型之上的：

• 多维模型就是OLAP中的数据组织范型

• 主要概念：多维数据集 ( Cube )；维度 ( Dimension )；维度层次 ( Hierarchy )；维度级别 ( Level )；维度成员 ( Member )；度量/指标 ( Measure )

• 多维分析操作：上卷 ( Roll-up );下钻 ( Drill-down )；切片 ( Silce )；切块 ( Dice )；旋转 ( Pivot )

5. 多维分析操作

① 上卷

虽然多维分析都是对立方体的操作，但是可以映射到关系模型的sql语句上来；上卷就是通过group by把一些多的维度去掉。

② 下钻

下钻操作，对应到关系模型的sql语句就是对一些低层次维度进行group by。

③ 切片

切片操作，对应到关系模型的sql语句就是增加一个where条件。

④ 切块

切块操作，对应到关系模型的sql语句就是增加两个where条件。

⑤ 旋转

旋转操作，对应到关系模型的sql语句就是select时，把列的顺序重新编排一下。

6. OLAP Cube构建

Cube构建主要包含两类：

• 维度构建：扩展 ( 例如：a. 通过时间戳字段扩展天、小时和分钟维度；b. 利用Id关联将维度表的属性放到Cube里面来 )；剪裁 ( 类似于上卷操作，缩减维度 )

• 指标构建：联合 ( 指标在两个Cube里面，通过union all方式放到一个Cube里面 )

7. OLAP多维数据库

OLAP多维数据库按照存储格式划分：

• ROLAP：基于关系型模型的数据库

• MOLAP：基于多维模型的数据库，如上图所示，将不同的维度组成一个CuboId，然后将结果存储到KV数据库中，MOLAP大概就是这样

• HOLAP：就是讲ROLAP和MOLAP的一些特点综合起来

ROLAP和MOLAP对比来看：

• 查询速度：严格按照多维分析方式查询，MOLAP查询速度会更快一些，但是目前随着ROLAP的几十年发展，包含分布式和索引的一些优化，查询速度已经开始接近于MOLAP

• 装载速度：因为MOLAP需要做一些组合，所以装载速度慢于ROLAP

• 存储空间：MOLAP存储空间膨胀还是比较厉害的，所以要大于ROLAP

• 分析灵活性：MOLAP基本上只能基于KV查询，ROLAP是基于关系型的，灵活性上MOLAP要比ROLAP差的较多

8. 维度建模

提到ROLAP就要提到维度建模，维度建模是数据仓库另一位大师Ralph Kimall倡导的，关系建模方法，就是将维度模型映射到关系模型：

• 维度表

• 事实表

• 星型模型/雪花模型/星座模型

9. 表分层

另一个比较重要的就是数据仓库都是面向主题的，一般创建Cube都会对表进行分层，主要分为下面几个层次：STG原始数据层、ODS操作数据层、DWD明细数据层、DWS汇总数据层、ADS应用数据层、DIM维度层。

这样分层的优势是：

• 防止烟囱模式，减少重复开发

• 将复杂问题简单化

• 层次清晰，便于使用和理解

10. 数据仓库体系架构

此处数据仓库体系架构主要参考了Lambda架构，按照数据时效性，分为实时层和批量层，只做新增和读取，一般不做删除和修改：

• 批量数据一般是小时级滞后，是最终标准

• 实时数据一般是秒、分钟级滞后，只作参考

批量数据层从原始的业务数据系统或者行为日志系统抽取数据到STG层，然后经由ODS、DWD、DWS层最终到ADS层供给应用方使用；实时数据层一般没有那么多层次，经过Spark Streaming等处理后直接放到Kafka里面，最后存储到ADS层供给业务系统使用

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整体方案

上面主要讲了数据仓库体系建设主要工作，也就是需求；接下来讲一下搜狐智能媒体的相关技术实践。

1. 搜狐智能媒体数据仓库技术架构

首先简单分析一下计算泛型，主要是根据Michael Stonebraker的论文《One Size Fits All》，不同场景选用不同的数据库：

• 批量数据计算：交互式分析 ( 场景：报表、OLAP、Ad HOC；技术：Impala、Apache Doris )；批量处理 ( 场景：ETL、数据挖掘；技术：Hive、Spark )

• 实时数据计算：流处理 ( 场景：ETL、复杂事件处理；技术：Spark Streaming、Flink )；统计分析 ( 场景：报表、Ad HOC；技术：Apache Doris )

2. Apache Doris

Apache Doris是百度开发的MPP架构的分析性数据库，看一下和其他技术选型的对比：

• Kylin：MOLAP型数据库，因为目前主流应该是ROLAP数据库，所以没有考虑

• ClickHouse/Druid/Elaticsearch：早期的典型的两阶段计算，没法做复杂的SQL处理，从分析复杂性角度上没有考虑

• Impala/Presto：目前比较主流是MPP架构的数据库，Presto和Hawq可以认为是查询引擎，依赖HDFS作为存储引擎，HDFS适合批量数据导入，对实时数据导入支持不好；Impala也是查询引擎，但Impala既可以使用HDFS作为批量数据存储引擎，也可以使用KUDU作为实时数据存储引擎，但Impala的缺点是部署依赖太多，另外kudu只支持Unique Key模式，数据导入性能较Doris差，且对聚合查询不友好

03

批量数据管理

1. 批量数据管理

批量数据管理和业界的方案基本相似，分为数据任务管理、数据元信息管理、数据质量管理和数据安全管理。

批量数据处理都是对全域数据在Hadoop上进行一些分析计算，最后供给业务层使用；在Hadoop上分析计算时候我们会进行上述的管理，首先对执行的数据任务进行管理，然后对产生的数据质量进行校验，校验通过后才能给业务方使用，基于这之上做了元信息和安全的管理。

2. 数据任务管理

① Workflow管理系统

数据任务管理实际上就是Workflow的管理，Workflow是指一类能够完全自动执行的经营过程，根据一系列过程规则，将文档、信息或任务在不同的执行者之间进行传递与执行；Workflow管理系统通过计算机软件对工作流的经营过程进行定义、执行并监控。

数据处理任务Workflow就是将节点通过数据流向依赖在一起，形成DAG有向无环图；可以根据任务依赖，自动执行任务，在任务之间传递数据。

开源的数据仓库Workflow管理系统：

目前用的比较多的框架有国外的Azkaban、Oozie和Airflow，但是他们都存在一些问题：

• 以Flow为单位进行编辑、管理和发布部署，对多人协同开发不友好

• 复杂的任务依赖不友好，如天依赖小时任务，需要写代码调度的辅助代码

• 新建任务或修复任务，需要有补数据功能，以Flow为单位进行调度，不适合补数据处理

② DAG节点=>任务&实例

在数据任务管理中，将DAG节点抽象为两个概念：任务和实例。

• 任务：用户以任务为单位进行编辑，使用SQL、Shell等进行数据处理代码，支持最细小时粒度的周期属性，可配置依赖父节点、就近依赖和自依赖以及一些其他属性、告警等

• 实例：按天或小时为单位，根据任务周期属性，生成一个或多个实例，并制定每个实例运行时间；继承对应任务中的数据处理代码；根据任务依赖属性和运行时间动态生成；依赖的父节点运行成功或者自身运行时间已到则会生成一个实例

③ 实例依赖生成规则

上图展示了实例依赖生成的具体规则。

④ 实例依赖示例

根据上面举的例子来看上图实例依赖的示例，通过小时级表数据汇总成天级表数据，父任务会在每小时调度一次，子任务在每天的0点9分执行一次，然后根据父任务的结果产生一个天级别的数据；父任务要设置自依赖，子任务要设置就近依赖，这样就可以通过这样的语义设置很方便地达到业务要求。

⑤ 补历史数据

介绍一下补历史数据的问题，一个大的DAG任务中需要新增数据处理任务，或者是某个任务运行或逻辑有问题，就把这块的根节点拿出来从对应的时间段开始向下游修复数据，这样的模型实现起来就比较方便了。

3. 数据质量管理

• 表为校验单位：一个任务实例可以产生多张表数据

• 校验规则：以表为单位进行配置；一张表可以对应多个规则；数据行数、关键指标等校验

• 触发：任务实力执行完后触发；严重的质量问题可以阻塞下游实例调度

4. 数据元信息管理

元信息管理主要功能包含：表的创建、修改、查询；表的生命周期管理；表的大小、分区等信息统计；表的名称、字段等搜索；表及字段的血缘关系。

主要说一下血缘解析的做法，这块是设计时候的难点：目前业内的大部分做法是通过hive的hook将字段信息释放出来，然后直接导入到mysql表里面；但目前没有采用这种方案原因是集群不是自主维护，另外就是它是在任务执行完之后才执行，我们需要在任务保存时候就要进行数据血缘关系的解析。

在这块有调研一些方案：阿里的Druid提供一些解析功能，但是对Hive支持不是很好；利用Anltr结合网上开源的一些代码进行解析，但是对Hive的集成也是有一定问题的；后来调研了Hive的代码，发现可以重写SematicAnalyzer函数，放到自己代码里面，像是hook那样在保存或者执行代码时候解析血缘关系。

接下来看一下上图的Hive的整个生命操作流程：

HQL->Parser->Semantic Analyzer->Logic Plan Generator->Logical Optimizer->Physical Plan Generator->Physical Optimizer->Execution

血缘解析：

血缘解析这块主要分为两部分：

• 表血缘解析：解析SQL语句获得抽象语法树；对抽象语法树进行验证和裁剪；遍历抽象语法树获取上游表名 ( TOK_TAB ) 和下游表名 ( TOK_TABREF )

• 字段血缘解析：注册UDF；重构SemanticAnalyzer；逻辑计划生成和逻辑计划优化；添加postExecHook，执行LineageLogger获得Lineage Context；从LineageContext中组装血缘信息

5. 数据安全管理

有了数据血缘关系之后做数据安全管理就很简单了，目前只做了表级别的安全管理，字段级别太复杂，可能会对用户使用产生一定的影响。

数据安全管理流程是：用户针对要使用的表进行权限申请，然后管理者就会对表权限进行审批或者回收；在数据任务执行前，会进行表权限的校验，如果没有权限则会暂停任务执行，并通过使用方。

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实时数据管理

实时数据管理比较简单一点，表没有很分散，不需要Workflow方式执行；只需要把Kafka的Topic抽象成一张表，然后在Apache Doris里面再建一张表，将两边字段映射起来，然后下发一个任务，任务方式有两种：一种是写个Sql下发到Spark Streaming导入到Apache Doris里面；另一种是创建一个Doris的Routine Load任务，这里面主要是看Doris的使用，提供代码支持解析这种Json格式数据，只需要先在Doris里面先创建一张表，然后创建一个Routine Load任务从Kafka中消费Json格式数据直接处理映射到表中。

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总结

简单总结下：我们在做整个项目时的思想是产品化、服务化，可以方便业务对接。在做技术实践时，选择可靠的开源产品和开源代码，并借鉴可靠的业务解决方案，可以帮助我们快速实践应用。