通过本文，我们将会介绍小迈科技如何通过Hologres搭建高可用的实时数仓。
一、业务介绍
小迈科技成立于 2015 年 1 月，是一家致力以数字化领先为优势，实现业务高质量自增长的移动互联网科技公司。始终坚持以用户价值为中心，以数据为驱动，为用户开发丰富的工具应用 、休闲游戏 、益智 、运动等系列的移动应用 。以成为全球领先开发者增长服务平台为愿景及使命，小迈希望通过标准化的产品和服务赋能，为开发者提供全链路解决方案，以技术+服务全方位保驾护航，助燃产品持续增长，帮助工具和休闲游戏的开发者提升产品的成功率。
小迈科技累计开发 400 余款产品，累计用户下载安装量破七亿 ，日活500-1000w，数据量每天 100 亿+。围绕高质量APP、用户增长和商业化变现，公司通过大数据技术相继搭建了商业化变现、智能推广、财务管理等10+应用系统。但用户量指数级增长，业务团队对数据实时化、精细化的要求提升，大数据系统开始备受挑战，如何更好的通过数仓建设为业务增长赋能成为重要突破点。
二、小迈数仓发展历程：从神策到流批一体实时数仓
为了满足业务团队的数据需求，小迈大数据技术团队从业务发展早期就开始建设数仓系统，从传统的神策阶段过渡到离线数仓，再发展到如今稳定的流批一体实时数仓共经历了3个阶段，从业务和技术的挑战中，不断对数仓系统进行迭代优化，从而支撑业务快速增长。下面将会进一步介绍小迈的大数据平台发展历程：
1、神策阶段
在最原始的阶段，业务系统基于神策实现。APP数据直接接入神策，初期只能看到APP内的行为数据， 以及广告数据，分析能力有限，不够灵活，无法自定义处理，不能和第三方数据进行整合分析，无法满足业务进一步要求。但因为业务还是起步阶段，数据平台的建设以满足现有业务需求为主，如果业务有特殊需求，再单独搭建对应的分析系统。
2、离线数仓（引入MaxCompute）
随着公司业务的不断发展，服务的用户越来越多，数据量指数级增长，对应的业务系统越来越多，每个系统之前也是割裂的，并且系统稳定性开始面临巨大挑战。基于神策的局限性，业务开始引入阿里云的MaxCompute、DataWorks和某分布式数据库（以下简称某DB）搭建离线数仓。业务的主要流程：
- 通过JDBC的方式拉去神策罗盘服务器，并通过DataWorks将数据离线同步至MaxCompute；
- 在MaxCompute中通过数仓四层建模（ODS、DWD、DWS、ADS），结果数据通过DataWorks离线同步至某DB；
- 在某DB中对接业务系统的各种分析需求。
离线数仓的引入基本满足了整个公司各个角色的分析决策，但随着业务的不断发展，会出现以下问题：
- 系统间通过神策系统以JDBC的方式拉取数据，过度依赖第三方神策，过于耦合，神策出问题的时候，整个计算流程无法继续，无法满足业务的敏捷分析需求。神策恢复之后，手动参与重新跑数据，浪费了许多人力。
- 数据统计完之后，数据入库慢，大大影响了整个链路的跑数时间，而业务对数据计算的实时性要求越来越高，现阶段无法支撑。
- 数据量呈现指数级别的增长，分析维度越来越多，结果数据基本达到了明细数据级别，现有的数据查询引擎某DB不足以支撑这么大数据的多维度分析，面临最大的挑战就是对百亿级规模的行为数据做低延迟、高QPS的查询分析。
- 为了解决查询引擎不足以支撑大数据量查询的问题，因此数据做了很多的前置计算，造成计算冗余，成本上升。
- 同时系统越来越多，导致运维成本、开发成本也随之线性增长，导致无法快速满足业务的各种诉求。
由于上面阐述的痛点，导致频繁出现的现象就是数据产出变慢，经常卡死，严重影响业务决策，经常被业务部门投诉，影响极其不好。基于此，技术部门迫切需要找到解决方案。
3、流批一体实时数仓（引入Hologres+Flink）
为了更好的解决业务诉求，第三阶段在原有基础上引入了阿里云的Hologres和Flink，并由Hologres替换某DB，搭建了流批一体的实时数仓。主要数据链路如下：
1、日志数据和业务数据Kafka通过DataWorks实时同步写入MaxCompute，实时落地ODS层；对于数据时效性要求较要的业务，直接写入Flink，Flink里面进行实时ETL处理，然后写入Hologres。
2、三方数据则是通过DataWorks离线同步至MaxCompute，在MaxCompute中进行数仓分层（ODS、DWD、DWS、ADS）建设，并将处理好的数据直接写入Hologres。
3、由Hologres存储实时和离线数据，并直接对接上层应用，承载业务系统的多种查询要求，实现流批一体的实时数仓。
通过第三阶段Hologres+Flink+MaxCompute的流批一体实时数仓建设，已经成功支撑小迈科技的众多业务，包括数据化运营，BI，数据接口，业务中台等。新架构带来的好处有：
- 数据结构化更清晰：对于不同层级的数据，它们的作用域不相同，每一个数据分层都有其作用域，这样业务在使用表的时候能更方便地定位和理解。
- 数据血缘追踪：提供给业务使用的是一张业务表，但是这张业务表可能来源很多张表。如果有一张来源表出问题了，我们可以快速准确的定位到问题，并清楚每张表的作用范围。
- 减少重复开发：数据分层规范化，开发一些通用的中间层数据，能够减少重复计算，提高单张业务表的使用率。
- 简化复杂的问题：把一个复杂的业务分成多个步骤实现，每一层只处理单一的步骤，比较简单和容易理解。而且便于维护数据的准确性，当数据出现问题之后，可以不用修复所有的数据，只需要从有问题的步骤开始修复。有点类似Spark RDD的容错机制。
- 减少业务的影响：业务可能会经常变化，这样做就不必改一次业务就需要重新接入数据。
- 数据更加实时，业务决策更加迅速。
- 数据与第三方进行解耦，稳健性更强。
三、为什么选择Hologres？
选择Hologres是我们从多个方面调研以及测试验证的结论。下面我们将结合业务从技术和使用场景两个方面讲述选择Hologres的原因。
1、支持高性能写入和极速复杂查询
最开始我们分别基于某DB和Hologres进行了性能验证，核心是针对查询 、写入进行验证， 因为离线数仓阶段，数据库最大的瓶颈就是查询性能和写入性能。
- 查询性能： 基于目前实际的业务场景，包括简单及复杂 SQL进行查询性能验证，前期未做优化表现差不多，后面对Hologres的表设计和底层优化，我们验证出Hologres基本能有4倍左右的提升，后面也会跟阿里的同事一起做更多性能调优工作。
- 写入性能：之前在某DB 的环境上，MaxCompute写入某DB的时间非常长（1 亿数据一个小时左右），特别是查询业务上来后， 写入性能有几倍的降速 ，甚至会宕机。而写入MaxCompute数据至Hologres的性能表现非常强悍， 1个亿的数据导入10多秒左右即可完成。
2、满足多个分析场景
结合MaxCompute+Hologres+Flink搭建的流批一体实时数仓，使得我们的系统应用场景更加丰富，主要包括：
- 实时数仓： 由于Hologres 与 Flink 集成性好，通过实时的采集数据，Flink实时计算，直接将数据写到入 Hologres 中，就能实时构建实时大屏 、实时监控预警 、实时推荐 、实时训练等应用，快速响应业务需求。
- MaxCompute加速查询：Hologres 可以直接通过外表的方式，对 MaxCompute 的数据进行查询，如果需要更高的性能，则可以将数据导入到 Hologres 中更高性能的查询处理。如果是前一种方式，则可以在数据不输出的情况下，对离线数据进行查询分析。
- 自适应广告分析场景：Hologres有很多丰富的分析函数，比如留存分析函数和漏斗分析函数，这对广告业务的相关场景非常适用，无需我们二次开发，直接就能使用。
综上所述，无论从性能支撑还是使用场景都非常符合我们公司的业务需求。
四、百亿级用户行为分析最佳实践
用户行为是指用户在产品上产生的行为，通过对用户行为的分析，为提供下一步运营运策略提供辅助决策，同时也为产品迭代和发展提供方向。用户行为分析在互联网公司是非常普遍的一种场景，但大多数业务其核心痛点就是用户数据量大，计算逻辑复杂，导致计算性能不够好，往往不能及时拿到计算结果，从而影响下一步决策。
小迈在广告人群数据分析这个场景上，数据量约有上百亿，并且有很多的数亿行大表关联查询场景，之前的系统计算比较吃力，经常受到业务质疑。在现在的系统上，我们通过对Hologres中表的索引设计和性能调优，已经能达到非常明显的性能效果，下面我们具体介绍如何实现。
用户行为分析的流程如下：
1、MaxCompute中存放收入表income_dt_test，小时周期调度至Hologres结果表holo_ad_income_dt_test
2、Hologres存储用户行为表holo_dws_usr_label_df，通过Maxcompute周期性调度写入。
4、在Hologres中对两张表做关联Join计算，进行人群分析，示例分析SQL如下：
结合业务场景对表和SQL做了如下优化操作：
1.因为用户收入表和用户行为表需要做关联查询，因此设置分布字段distribution_key，保证相同的记录会被分配到同一个shard上，尽最大可能减少shuffle，尽量Local Join，所以设置以下分布键，大大提高了关联查询的速度，
CALL set_table_property('holo_dws_usr_label_df', 'distribution_key', 'product_id,device_id');
CALL set_table_property('holo_ad_income_dt_test', 'distribution_key', 'product_id,device_id');2.因为报表筛选经常使用product_id、ad_id、position_id 三个字段，而bitmap_columns的使用场景就是等值查询，所以把这三个字段设置为bitmap_columns
CALLSET_TABLE_PROPERTY('public.holo_ad_income_dt_test','bitmap_columns','"product_id:on","ad_id:on","position_id:on"');3.粗略估算每天的增量数据在1亿左右，因此设置为分区表，提高查询速度，数据量较小的时候不太建议设置分区，否则会影响查询性能。
4.在用户数去重的时候，需要用到大量count(distinct a.device_id），但是会消耗很多的资源，因此我们改用APPROX_COUNT_DISTINCT (a.device_id) 方式，性能提升很多，但是会丢失一定的精度，通过参数
set hg_experimental_approx_count_distinct_precision=20调节精度。
通过对表结构和SQL的优化，我们的广告人群数据分析能够实现秒级响应，大大提升了计算效率，也能快速响应业务需求。
五、Hologres读写分离高可用实现
1、优化背景：读写不分离相互影响
随着迁移到Hologres的业务越来越多，写入任务的频率越来越高，在高峰期实例开始出现查询异常和写入任务报错的情况。具体原因主要有：
- 每天上午十点左右是离线（T+1）任务写入的高峰期，在这个时间段大量报表统计任务聚集，对Hologres写入操作占用资源很多。
- 其中部分写入任务的数据量特别大，天增量的结果数据达到了几亿条，写入时间长，持续占用资源。而又有部分结果表字段数太多，达到了一千多个，消耗资源较多。
- 写入的同时，有部分MaxCompute读取Hologres外表的任务，造成连接数使用上涨，影响其他任务。
- 出报表的时间段也是是业务进行查询的高峰期，大量写入的同时有大量的查询在同时执行，相互影响。
- 写入任务存在自动重试机制，每次oom、timeout或其它异常报错时，任务会自动重跑占用资源，导致大面积的写入任务异常越来越多。
2、优化手段：Hologres共享存储实例部署
在这种情况下，我们对Hologres实例做了一些调整和优化，配置了Hologres的共享存储多实例，把读和写分离，将一个读写实例调整为一个主实例读写以及一个只读从实例，两个实例共用一份存储：
- 将业务分成不同模块，同时将报表后台、tableau、生产业务等模块的只读查询迁移到只读从实例
- 同步任务和少量的读写任务保留在读写主实例，不同模块数据存放在不同的schema，方便管理。
调整前：
调整后：
与此同时我们还根据业务现状做了一些其他优化，包括：
1、大写入任务增加session级的超时时间设置：set statement_timeout = 'Xmin' ;
2、写入之前对外表和内表进行ANALYZE ，更新统计信息加速写入；
3、取消Hologres写入任务的自动重试机制，避免影响后续的其它写入任务；
4、减少非必要的MaxCompute读取Hologres外表数据的操作，降低连接数的使用；
5、某几个数据量特别大的表，错开写入和查询高峰期，调整为其它时间段写入；
3、优化效果：系统稳定性显著提升
通过Hologres的读写分离实例部署和相关写入优化后，写入任务不再对查询任务造成影响，报表等系统能提供稳定的查询服务，同时写入任务资源使用和分配也更合理，不再出现oom之类的写入异常，系统服务稳定性有较大的提升。
后续，我们将会尝试把不同模块业务拆分到不同的只读实例，进一步增强服务的稳定性，带给服务使用方更好的体验。
六、业务价值
通过Hologres+Flink+MaxCompute搭建的流批一体实时数仓平台，支撑了小迈多个应用场场景，包括监控大盘，DMP人群等智能投放，财务分析等。显著的业务收益有：
1、上层服务共享数据
数据共享之后就由平台统一对外输出服务，各个业务线无需自行重复开发，就能快速得到平台提供的数据支撑，减少了数据孤岛。
2、亿级复杂查询秒级响应
通过Hologres自身的优秀查询性能，再配合建表和SQL的优化手段，大大提高了报表的响应速度，即使是用户画像、行为分析等亿级大表复杂关联查询也能很快出结果，得到了业务的认可。
3、系统读写分离稳定性强
通过Hologres共享存储实例部署的方式，让业务实现了读写分离，同时也只用了一份存储，既保证了系统的稳定性，同时也不会带来额外的成本压力。
作者：李云，小迈高级数据仓库开发工程师，数据仓库负责人、雷文，小迈数仓开发工程师。
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