蒋鸿翔：网易数据基础平台建设

导读： 首先简单介绍一下网易杭州研究院情况简介，如下图所示：

我们公司主要从事平台技术开发和建设方面，工作的重点方向主要在解决用户在数据治理中的各种问题，让用户能更高效地管理自己的数据，进而产生更大的价值，比如如何整合现有功能流程，节省用户使用成本；增加新平台不断调研，丰富平台功能；新平台功能、性能改造，从而满足用户大规模使用需求；根据业务实际需求，输出相应的解决方案等。今天分享的内容主要是从数据库内核到大数据平台底层技术开发，分享网易数据科学中心多年的大数据建设经验。
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01 数据库技术


数据技术主要有InnoSQL和NTSDB，NTSDB是最近研发的新产品，预计明年将向外推荐此产品，InnoSQL属于MySQL分支方面的研究大概从2011年开始的，InnoSQL的主要目标是提供更好的性能以及高可用性，同时便于DBA的运维以及监控管理。

RocksDB是以树的形式组织数据的产品，MySQL有一个MyRocks产品，我们内部将其集成到InnoSQL分支上。这样做的原因是公司有很多业务，很多都是利用缓存保持其延迟，其规模会越来越大，这样就导致缓存、内存成本很高；其业务对延迟要求不是特别高，但要保持延迟稳定（小于50毫秒）。
RocksDB能够很好地将缓存控制的很好，随着缓存越来越大，有的公司会将其放到HBase上，但是其延迟有时波动会很大，如小米HBase很强，但还是做了一个基于K-V模式的缓存处理，主要解决延迟波动问题。我们主要是基于开源产品来解决，如将RocksDB集成起来解决公司业务对延迟稳定的一些需求。
InnoRocks由于是基于LSM，因此对写入支持非常好，后续有内部测试数据可以展示。还有就是LSM压缩比很高，网易一种是替换缓存，一种是普通数据库存储，目前还是用InnoDB存储，如果用InnoRocks存储会节省很多存储空间；还有一个就是结合DB做扩展，将其集成到公司内部。

上图是写入对比，是一个普通的写入测试，其主介质是递增型的，对于两个都是一个顺序读写过程；如果要完全对比还要测试RFID写入测试，这样能够明显反应RocksDB和InnoDB的差距。图中RocksDB写入性能比InnoDB要好，读取性能InnoDB性能比RocksDB。300GB原始数据，分别导入到Inno DB(未压缩)和Inno Rocks后的存储容量对比，Inno DB为315GB左右，Inno Rocks为50 ~ 60GB，存储容量是Inno DB的20%到30%。
InnoRock一般场景是替换InnoDB写入，因为其写入性能、压缩性能更好、成本也更低。另一方面能够解决InnoDB延迟不稳定，替换大量的缓存应用，只要其对相应时间没有特殊要求。

• （1）大量数据写入场景，比如日志、订单等；
  
• （2）需要高压缩以便存储更多的数据，Inno DB --> Inno Rocks；
  
• （3）对写入延迟波动比较敏感，HBase --> Inno Rocks；
  
• （4）相对较低的延迟要求(10 ~ 50ms)下替换缓存场景(延迟 Inno Rocks。
  

InnoSQL是MySQL一个分支，同时还做了一个时序数据库。其不依赖第三方存储，重新做了一套。其架构也是列式存储，支持倒排索引等不同索引组织形式。对大型数据公司时序数据库集中在访问时通过什么去访问，我们提供SQL层给外部应用去访问，应用简单。
NTSDB特点有聚合运算相关算法，时序数据库相对于关系型数据库没有特别复杂的查询，最常见的使用类型是宽表使用，在此基础上做一些聚合算法、插值查询。


NTSDB应用场景很多，很多应用都可以基于时序数据库来做，最常见的就是监控系统，有一些外部应用也会对接监控系统。外部应用中，现在RIT比较火，时序是其中比较重要的一环，很多设备目前都需要联网，数据的产生都是以时间的形式产生，有的通过规则引擎处理存储在时序数据库中。
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02 大数据技术


我们大数据平台整合了一些开源社区的一些组件，内部进行一些产品化的改造和bug修复。最顶层是大数据接入层，作为大数据平台，业务平台很多数据来源于数据库，也有很大一部分来源于日志。通过NDC做全量数据导入，如有些数据在Oracle中，通过NDC导入，后续可以通过数据变更来进行同步，还有一个通过dataStream将日志数据录入大数据平台。数据存储层大都差不多，都用HDFS 存储，搭载一些HBase分布式存储；数据计算大都是离线计算平台，内存计算是基于Spark；数据加工和一般大数据平台都差不多，我们加入了自助分析、任务运维，后续会详细介绍。接下来介绍自助分析里面应用的一个插件Impala，以及分布式存储系统中的Kudu平台。


应用Impala目标是解决大数据量下的ad-hoc查询问题，ad-hoc是介于OITP和OIAP中间的一层，OITP是响应层很快，毫秒级；OIAP查询有时会耗时很久。ad-hoc定位与1分钟到几分钟，现在很多业务需要ad-hoc提供，如公司报表，有时需要实时计算，响应在5秒-1分钟延迟。
Impala架构特点就是每一个节点都是无状态节点，节点查询地位一样，查询无论发送到哪一个节点都可以生成查询计划、产生结果。查询打到哪一个节点就能生成执行计划，将对应的节点分配给对应的处理节点，将所有节点返回后做一个规则，然后做一个返回。基本所有的MPP架构都是类似。

选择Impala而不选择其他工具的原因：首先它有元数据缓存，好处是节点缓存元数据做查询时不用再去获取元数据，缺点就是元数据爆炸问题；再者就是Impala兼容Hive，元数据可以和Hive共享；同时还支持很多算子下推。Impala最好使用方式是通过Impala自己insert然后通过其自己去查，实际过程是通过Hive和Spark写入大数据平台，通过Impala来做查询。这种方式有些限制就是写入时Impala无法感知写入，还有在Hive更改元数据，Impala能读取数据但是无法动态感知，为了解决这个问题官方提供手动刷新操作。

Impala缺陷就是所有节点都是MPP结构，没有统一的Master入口，负载均衡不易控制。底层数据权限粒度控制不够，HDFS转HBase是以同级HBase身份访问，Impala访问底层需要以Impala身份访问。这种问题尤其在同一平台下分有很多业务时，用Hive写数据时，访问权限就会有问题，因此我们在内部权限访问方面做了改造。每个coordinator节点都能接收SQL，没有集中统一的SQL管理，如果挂掉所有历史信息都无法追踪。

我们基于Impala问题做了相应整改：

• （1）首先是基于Zookeeper的Load Balance机制；
  
• （2）管理服务解决SQL无法持续化问题，管理服务器保存最近几天的SQL和执行过程，便于后续SQL审计，超时SQL自动kill；
  
• （3）管理权限将底层权限分得很细；
  
• （4）元数据缓存问题，增加与Hive的元数据同步功能，Hive记录元数据变更，Impala拉取变更自动同步，这种只能缓解元数据爆炸问题。
  

遗留的问题就是元数据容量，过滤智能解决部分问题；还有一个就是底层IO问题，因为离线写入和Impala查询是同一份数据，如果写入吃掉很多IO，查询就会出现问题。离线本身对IO敏感很低。除此之外我们还引入了ES技术，公司ES业务也有很多，碰到问题就是ES在SQL支持方面不是很好，目前我们的Impala支持一些ES的查询。
Kudu用于解决离线数据实时性问题，HDFS存K-v数据，类似IOAP访问，Hive是来做离线分析的，Kudu就是想同时做这两件事情的背景下产生的。行为数据是在离线平台上，用户数据是实时在数据库中，如快递行业经常需要追踪快递的位置，离线平台就要经常做自助分析，需要将数据库中的状态实时同步到离线平台上去。目前做法就是数据库批量写入Hive表中，同时你的批量不能太小，容易产生很多小文件，这样可能造成数据实时性很差，一般是半小时到一小时的延迟。大部分业务可接受，但是对于对延迟敏感的业务可能不支持，Kudu就是解决半小时到一小时的数据实时性。


Kudu是一个存储平台，不依赖于任何第三方存储系统，目前更类似于数据库形式，Impala既能访问Hive中的数据，也能访问Kudu中的数据，这样的好处是两边的数据可以进行联合查询。Kudu现在也支持Spark，也可以直接通过API访问。上图是Kudu的结构划分到内部数据组织形式，Kudu支持Tablelet操作而HDFS不支持。前面的结构和HBase挺像，不同的是数据组织形式是不一样的，Kudu可以做一些分析性的业务查询。最主要的区别是数据存储格式不一样，Kudu是Column Family级别列存，先整个切一块然后再做列组形式。

Kudu跟HDFS相比性能还是有差距，Kudu由于需要支持update，在内存 & 磁盘上数据的存储采用Base + delta形式，Base记录基本的数据，delta记录修改的数据，所以数据读取时需要同时读取Base + delta两部分数据。
Kudu优化主要是：

• （1）支持Kudu tablet的split；
  
• （2）支持指定列的TTL功能；
  
• （3）支持Kudu数据Runtime Filter功能；
  
• （4）支持Kudu创建Bitmap索引。
  

我们主要是按照HBase进行优化，在有需要情况下优化，HBase有而Kudu没有就对照的做。


Impala里面对HDFS有一个Runtime Filter功能，Kudu表上没有，我们先分析下它到底有什么作用，是不是有性能上的改进，将其移植过来。Runtime Filter主要是用在大表和小表做关联时使用，在关联时做成hash表，绑定到所有大表节点上去，在大表扫数据时利用hash表做过滤，因此在底层扫描就已经过滤掉很多数据，就可以省略很多不必要的计算。上图是Kudu的是否有Runtime Filter的结果对比，可以看出减少了很多计算量，原先需要几秒，现在只需秒级显示结果。结果对比有了很大的改进，虽然还是有差距，目前也在改进，目标是和Impala相差不是很大。

还有一个场景就是在Kudu上做Bitmap索引，主要面向的业务是宽表的多维过滤，有些表的查询会依据后面的实例去确定查询，这种用Bitmap做比一个个找出来查询性能要优越很多。另一个好处就是group by，因为其要将相同类型合并到一列，主要是做hash或者排序，这种查询会很快，而不用做全局排序。Bitmap应用的限制就是数据离散性不能太好，dinstct count的值不能太多，向数据库中主键不适合做Bitmap，像省份等值比较少的适合做Bitmap。

应用后用TPC-H中的一张表测试，Bitmap主要应用多维场景过滤，从一列过滤、两列过滤、到五维过滤整个表现很好，性能提升有十几倍提升。如果数据从数据库导入大数据平台离线分析其实时性比较慢，主要局限小文件以及导入批量大小问题,利用Kudu就不用考虑，可以直接通过Kudu实现数据变更导入大数据支持实时联查。而且可以实时同步Oracle和MySQL数据到Kudu中，进行联查就可以了，如果没有就需要同步查询可能需要半小时才能返回结果。
今天的分享就到这里，谢谢大家。
本文首发于微信公众号“DataFunTalk”。

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