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什么是實時數據倉庫?實時數據倉庫搭建需要用到哪些技術
  • 更新時間:2025-10-15 22:31:46
  • 數倉開發
  • 發布時間:1年前
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去年,實時數據倉庫的概念突然變得非常流行。可能是因為傳統的離線數據倉庫已經發展了多年,技術相對成熟,所以大家開始將注意力放在更具挑戰性的實時數據倉庫上;也可能是隨著存量市場競爭的到來,對于數據獲取速度的要求越來越高,T+1的數據獲取無法滿足需求,因此實時構建數據的需求也應運而生。



實時數據倉庫的技術要求:

  1. 高并發性:未來實時數據不僅僅是為幾個運營或管理層人員使用,更會面向商戶和用戶。隨著用戶數量的增加,會帶來并發量的增加。因此,實時數據倉庫必須具備提供高并發數據服務的能力。


  2. 查詢速度:目前許多實時指標的應用場景是移動端,移動端對數據響應速度的要求遠高于PC端。大多數數據使用場景希望能夠在毫秒級返回數據。未來,如果將實時標簽應用于用戶推薦中,對響應速度的要求將更高。


  3. 處理速度:在大促銷期間,需要具備極強的處理能力,能夠應對流量峰值的情況。還需要具備低延遲甚至零延遲的消費能力。


實時數據倉庫的技術基礎:流式技術架構 目前,流式計算框架相對成熟,開源組件如Storm、Spark Streaming和Flink得到廣泛應用。簡單來說,流式數據處理是指系統每產生一條數據,都會立即采集并發送到流式任務中心進行處理,無需額外的定時調度。


業界廣泛采用的框架有Twitter的Storm、Apache的Spark Streaming以及近年來流行的Flink。這些框架整體架構相似,但在實現細節上有許多不同,需要根據業務場景的特征靈活選擇。


流式框架具有以下優點:

  1. 高時效性:通常延遲在秒級別。

  2. 任務常駐:流式任務一旦啟動,會持續運行,直到人為終止,且數據源是無限的。

  3. 高處理性能:流式計算通常會使用高性能服務器來運行任務,因為一旦處理吞吐量無法跟上采集吞吐量,就會導致數據計算延遲。

  4. 邏輯簡單:由于流式計算通常是對單條數據進行處理,缺乏數據間關聯運算能力,因此在支持的業務邏輯上相對簡單,處理結果與離線存在一定差異。

實時數據倉庫的兩個常見架構: Lambda架構:Lambda架構的核心理念是"流批一體化"。隨著機器性能和數據框架的不斷完善,用戶實際上并不關心底層如何運行,只要能夠按照統一模型返回結果即可。現在許多應用(例如Spark和Flink)都支持這種結構,即數據進入平臺后可以選擇批處理運行或者流式處理運行,但無論如何,一致性始終保持不變。

Kappa架構:雖然Lambda架構理念很好,但長期使用會導致數據復雜性增加。為解決復雜性問題,有人提出了用一套架構解決所有問題的設想,而流行的做法就是基于流計算。通過增加流計算的時間窗口來實現邏輯上的批處理操作。

實時數據倉庫的查詢引擎: 實時數據倉庫的查詢依賴于交互式查詢引擎,常見于OLAP場景。根據存儲數據方式的不同,可以分為ROLAP、MOLAP和HOLAP:

ROLAP:在大數據生態圈中,常用于ROLAP場景的交互式計算引擎包括Impala和Presto。它們以關系數據庫為核心,使用關系型結構進行多維數據表示和存儲。

ROLAP將多維結構劃分為事實表和維度表。事實表存儲數據和維度關鍵字,維度表存放維度層次、成員類別等維度描述信息。ROLAP的優勢是可以實時從源數據中獲取最新數據更新,以保持數據實時性,但運算效率較低,用戶等待時間較長。

MOLAP:MOLAP是一種通過預計算Cube方式加速查詢的OLAP引擎,其核心思想是"空間換時間"。常見代表包括Druid和Kylin。MOLAP以多維數據組織方式為核心,使用多維數組存儲數據。

多維數據形成"數據立方體(Cube)"結構,該結構經過高度優化,可以最大程度提高查詢性能。MOLAP的優勢在于可通過預處理多維數據顯著提高運算效率,但占用存儲空間大且數據更新有一定延遲。

HOLAP:HOLAP是基于混合數據組織的OLAP實現。根據業務需求,用戶可以選擇使用ROLAP和MOLAP。通常,不常用或需要靈活定義分析的部分使用ROLAP,而常用、常規模型采用MOLAP。

實時數據倉庫的分層模型: 實時數據倉庫的分層思路沿用了離線數據倉庫的思想。

CDM層(明細數據層):根據業務場景的不同,CDM層會被劃分為各個主題域。

DWS層(匯總數據層):DWS層對各個域進行適度匯總。

ADS層(應用數據層):ADS層的設計并不完全根據需求一對一建設,而是結合不同需求對該層進行統一設計,以快速支持更多需求場景。

實時技術中的冪等機制: 冪等是一個數學概念,其特點是任意多次執行產生的影響與一次執行的影響相同,例如setTrue()函數就是一個冪等函數,無論執行多少次,結果都一樣。在復雜情況下(如網絡波動、Storm重啟等),可能出現重復數據,因此并非所有操作都是冪等的。在冪等的概念下,我們需要了解消息傳輸保障的三種機制:At most once、At least once和Exactly once。



At most once:消息傳輸機制上每條消息傳輸零次或一次,即消息可能丟失。

At least once:意味著每條消息會進行多次傳輸嘗試,至少一次成功,即消息傳輸可能重復但不會丟失。

Exactly once:消息傳輸機制上每條消息有且只有一次,即消息傳輸既不會丟失也不會重復。

實時數據倉庫中的多表關聯: 在流式數據處理中,數據計算基于計算增量進行,因此各個環節到達的時間和順序都是不確定且無序的。在這種情況下,進行兩個表的關聯必須將數據存儲在內存中。當一條數據到達時,需要在另一個表中查找數據。如果能夠找到則關聯成功,寫入下游;如果找不到,則可以將其分到未分配數據集合中等待。為了提高數據查找性能,在實際處理中,通常會根據關聯主鍵對數據進行分桶處理,減少查找數據量,提高性能。

實時技術中的洪峰挑戰: 解決洪峰挑戰的主要思路如下:

  1. 合理分配獨占資源和共享資源:在一臺機器中,共享資源池可以被多個實時任務搶占。如果一個任務80%的時間都需要爭奪資源,可以考慮分配更多的獨占資源。

  2. 合理設置緩存機制:盡管內存的讀寫性能最好,但仍然有許多數據需要從讀庫更新。可以將熱門數據盡量保留在內存中,并通過異步方式更新緩存。

  3. 計算合并單元:在流式計算框架中,拓撲結構層級越深,性能越差。考慮合并計算單元,可以有效降低數據傳輸、序列化等時間。

  4. 內存共享:在海量數據處理中,大部分對象以字符串形式存在。合理共享對象在不同線程間,可以大幅降低字符拷貝帶來的性能消耗。

  5. 平衡高吞吐與低延遲:高吞吐與低延遲本身就是矛盾體。將多個讀寫庫操作或ACK操作合并可以有效降低數據吞吐量,但也會增加延遲。可以在業務上取舍。

總結: 在實時數據倉庫的建設中,已經有了常用的方案選擇。整體架構設計通過分層設計為OLAP查詢分擔壓力,讓出計算空間,復雜的計算統一在實時計算層處理,避免給OLAP查詢帶來過大壓力。匯總計算交給OLAP數據庫進行。

因此,在整個架構中,實時計算通常使用Spark+Flink,消息隊列Kafka處于壟斷地位。在大數據領域,Kafka仍然是消息隊列應用中的首選。Hbase、Redis和MySQL在特定場景下也有一席之地。


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