基于Doris构建亿级数据实时数据分析系统-51CTO.COM

背景

随着公司业务快速发展，对业务数据进行增长分析的需求越来越迫切，与此同时我们的业务数据量也在快速激增、每天的数据新增量大概在30w 左右，一年就会产生1 个亿的数据，显然基于传统MySQL数据库已经无法支撑

基于上述需求和痛点，决定提供一个灵活的多维实时查询和分析平台，帮助业务线做精细化运营。

业务分析

现有业务数据有以下特点，查询多、更新少，基本不会更新1 个月以前的数据，但是查询范围较大，有时需要查询几年前的数据，而且数据会以年、月等不同维度统计

因此以上场景使用 OLTP 引擎不是特别适合，OLAP则更为适合

这里可能有些人员不懂什么是 OLAP，下面是一个OLAP与OLTP对比图

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技术选型

实时数仓

以上场景确定后，我们就开始了框架选型，最终确定了 Doris，理由如下

性能满足要求
兼容MySQL 协议
运维成本较低
架构足够简单
社区活跃，支持力度高

下面是一个选型对比，没有好坏，只是Doris适合我们

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实时数据捕获

实时数据，采用Fink CDC进行捕获，Fink CDC Connectors 是Apache Flink的一组源连接器，使用变更数据捕获 (CDC) 从不同数据库中获取变更，而获取变更是通过Debezium监听Binlog 日志，获取到更新数据以后，可以对数据进行转换，然后在根据doris 提供的Flink 插件Doris flink connecto导入到 Doris 里面

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具体示例，可以参考：https://mp.weixin.qq.com/s/ssXocqCyoSVuRFBi2hzCKQ

为什么需要实时数据捕获？

Doris 只是一个数据仓库，他提供的功能是实时数据统计、查询和存储，他不支持主动实时抓取数据，需要借助第三方工具来进行实现，比如我们在 MySQL修改了一条数据，怎么让 Doris 进行更新？目前想到的答案是主动发送更新数据至Kafka，然后Doris订阅 KafKa 的 Topic 然后进行实时同步，虽然以上能实现我们想要的功能，但是有点复杂，业务每次操作都要发送 Kafka，同时要想对数据进行加工，工作量相对较大，正因为有以上问题，所以我们采用Flink CDC

数据调度平台

数据调度平台，采用海豚调度器（DolphinScheduler），它也是国人开源的一款分布式可扩展的大数据调度平台，使用Java 语言开发，目前已经成为Apache 项目，它提供了强大的DAG可视化界面，所有流程定义都是可视化，通过拖拽任务完成定制DAG，同时支持 30+类型的任务，比如执行 SQL、shell 、DataX 等类型，官网地址：https://dolphinscheduler.apache.org

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为什么需要数据调度平台？

数据转换：通过Flink 抽取的数据，如果还想对这些数据进行加工处理，比如实时同步的业务数据，需要再次转换为分钟级、小时级、天、月等维度的报表

非实时数据同步：通过调度DataX，以分钟、小时、天为单位进行源数据同步

定时归档：比如每晚同步业务数据库一个月前数据，同步完成之后，在执行删除任务，删除业务库一个月前的数据

数仓数据分层

数据仓库的分层是一种常见的设计模式，它将数据仓库划分为不同的层级，每个层级有不同的功能和用途。

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ODS层

Operation Data Store 数据准备区，也称为贴源层。数据仓库源头系统的数据表通常会原封不动的存储一份，这称为ODS层，是后续数据仓库加工数据的来源。

DWD层

data warehouse details 细节数据层，是业务层与数据仓库的隔离层。主要对ODS数据层做一些数据清洗和规范化的操作，数据清洗：去除空值、脏数据、超过极限范围的

DWS层

data warehouse service 数据服务层，基于DWD上的基础数据，整合汇总成分析某一个主题域的服务数据层，一般是宽表。用于提供后续的业务查询，OLAP分析，数据分发等。

用户行为，轻度聚合
主要对ODS/DWD层数据做一些轻度的汇总。

注意：数仓层内部的划分不是为了分层而分层，它是数据仓库经过了建模和 ETL 之后真正开始对外提供服务的地方，因此数仓层内的划分更应该符合使用者的思维习惯。DW 内的分层没有最正确的，只有最适合你的。

命名规范

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系统架构

经过前面的技术选型，以及分层定义，我们最终架构如下

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数据查询

假设语句已经同步到doris，那么怎么进行展现，这里有很多种方式，比如通过BI工具，例如：power bi、dataEase、Davinci等，同时Doris 支持mysql 协议，我们为了让之前的业务改动，对后端接口实现进行了替换，通过 mybatis 动态解析 sql，并调用 doris进行查询，架构如下

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