京东OLAP实践之路
分享嘉宾：李阳 京东 资深研发工程师
编辑整理：连志鹏
出品社区：DataFunTalk
导读：本文主要介绍京东在构建OLAP从无到有各环节考虑的重点，由需求场景出发，剖析当前存在的问题，并提供解决方案，最后介绍OLAP的发展过程。
▌需求场景
1. 京东数据入口
① 业务数据：订单
京东作为一家电商企业，拥有自营商品销售平台和全链路物流通道。首先第一数据入口就是订单，针对不同订单进行多维度分析，比如：对订单分析、对店铺分析、对商品品类分析等等。
展开对订单维度来说，因为我们作为电商，订单是非常重要的一个维度分析和数据支撑，所以常结合订单SKU，计算品类下单转化率。
② 行为数据：点击和搜索
用户在京东商城的操作，比如点击和搜索，我们会将用户的这些行为结合订单信息，来做一些分析，比如分析商品的热销和滞销程度，以及转化情况，最常见的就是漏斗分析，来计算转化率。
③ 广告和推荐
基于用户下单情况，我们会推送广告和推荐给到用户，然后进行计算，分析广告触达相关情况。
④ 监控指标
对于监控指标，是我们一个巨大的场景，因为在我们这里，除了用户行为数据，还有很多运维的数据也需要管理起来。
2. 京东数据出口
京东的数据出口，主要分类两大类：离线和实时
① 离线
月报和周报
典型离线场景：财务报表经常需要月报周报。
机器学习
会用到大量的一些训练数据，这些数据的生成也会用到OLAP的一些特性来把数据进行分析，产生一些训练的数据。
② 实时
交互式查询
非研发同事，比如营运分析人员，经常需要临时查询业务数据，比如查询最近一周订单的汇总以及明细数据，对这些数据进行分析，辅助决策。
实时大屏展示
平台做大促或者实时监控运营情况，会依照大屏的指标，实时动态调整资源。比如营销策略、广告费投入、供应链库存。尤其重要的是，在大促销的时候，可以进行动态资源的调整，比如车辆资源调度、根据促销效果决策活动是否需要进行调整等。
▌问题与解决方案
以上是京东的部分业务场景，和大多数阐述数据架构不同，我们本次将数据搭建的过程分为4个方面：数据怎么写进来；写进来以后怎么进行存储；存储以后又怎么进行取用；最后是如何管理前3个环节。
1. 写
① 数据源及数据结构多样性
现状：
数据源来源多样化：文件系统（本地文件&分布式系统文件）& MQ
本地文件，比如说服务器本地的数据，直接导入进来
数据量比较大时，在用户本地存不了这么大的数据量，会将数据存储在HDFS上
Kafka或者MQ数据，上游将产生的数据直接存储到消息队列中，在京东内部，这种MQ的系统有多个，但是我们需要统一进行接入
数据结构的多样化，最常见：CSV、TSV、JSON、AVRO、PARQUET、BINLOG等
问题：
多种数据源及数据类型，对于开发人员来说，进行数据分析的成本相对比较高，我们希望分析人员，只需要专注于业务逻辑本身，直接进行SQL查询，而无需关心数据来源。
解决方案：
建立统一导入数据服务，将多样化的数据源和数据类型进行封装，通过给用户配置权限，用户只需要在可视化界面直接进行操作，即可完成数据的导入操作，具体的操作也是比较简单，以MQ数据源举例：
选择数据源的topic
指定导入的目标源
选择数据格式
选择对应的数据字段类型等等
② 数据的时效性
现状：
实时的数据需要实时进行计算和展示；离线的数据，可以定时的推送并计算一次，对时效的要求比较低。
问题：
如何保证实时和离线数据的时效性，且不会相互影响？
解决方案：
对实时集群和离线集群进行物理隔离，防止互相干扰，这样做的好处有：
实时和离线对于资源的需求不同，实时数据写入非常频繁，而离线的数据只是在指定运行的时间点比较多，区分开便于管理。
③ 数据的更新和删除
问题：
对于OLAP的架构来说，如何做到既要查询搜索又要更新呢？
解决方案：
数据更新，采用覆盖写的方案。以订单为例，用户下了一个订单1，此时下单状态为1，后面用户进行了支付操作，订单状态为2，那么我们会重新推送一条全量的数据，只是状态的字段值发生看变化。
数据删除，采用删除分区然后重新导入这个分区数据，或者采用版本管理方式，因为通过新版本的数据会覆盖原来的版本，起到删除的作用。
③ 高吞吐
问题：
以京东现在的体量，每天的数据是很大的，如何解决高吞吐问题呢？
解决方案：
机房配置万兆网络，另外对于实时场景，配备SSD；离线场景，配备HDD。
2. 存
① 海量数据
问题：
京东的数据，TB数据量是非常常见的，有些时候会达到PB级别，那么采用单机的方式肯定是行不通的，那么如何解决数据存储的问题呢？
解决方案：
采用分布式解决大规模数据的问题。
为了提高效率，采用了列式存储，对后续指标的计算效率也有提升，其实在OLAP的架构中，大多数都是列式存储。
采用不同类别的压缩方式，比如snappy等。
② 容错性
问题：
数据现在是科技类企业非常重要的资产，那么如何保障数据的安全性性呢？
解决方案：
其一：多副本的容错方式，我们的OLAP采用三副本的方式，所以其中1个或2个副本损坏或迁移时做扩容都比较容易处理。
其二：RAID独立磁盘冗余阵列（RAID，redundant array of independent disks），因为磁盘金属机器经常会坏，加上有一些机器过保存在损坏的风险，所以我们也通过raid解决一部分数据容错性的问题，防止磁盘坏掉之后整个机器不能提供服务的情况。
③ 一致性
解决方案：
解决数据的一致性的问题，需要使用到分布式协调和本地事务机制。
分布式协调，比如zookeeper
本地事务机制：对于本地的提交，是否通过事务来保证数据的一致性
通过两者的结合，来实现数据的一致性。
3. 读
① 查询速度
问题：
数据存储到系统中以后，如何高效的进行取用呢？
解决方案：
通用方式，数据进行分区分片，在很多场景，对数据的分析都是按照时间进行分区，分区以后，再进行分片或者分桶。
比如：订单信息，我们可能按天查询，那么就可以按照实际日期进行分区；比如，存储10年的数据，不可能全部查询，我们按照统计则按月进行分区。
预聚合，提前进行预计算，减少一次性计算的数据量，提高性能。
索引，大部分场景下会使用索引，比如做明细查询，可能会到hash索引、betree、范围查询或者倒排。
物化视图，其实和预聚合的功能类似，数据进入到物化视图中时，提前进行一些预计算。
② 易用性
问题：
如何实现系统的易用性？
解决方案：
需要OLAP系统兼容JDBC和ODBC，同时支持标准的SQL。
提供界面化的操作，这种方式可以避免所有的运营分析人员都具备Mysql等数据库的环境，可以直接登入图形化界面进行查询的操作。
③ QPS
问题：
如何提高QPS？
解决方案：
缓存，使用doris时，增加比如partitioncache，或者结果级缓存，或者分区缓存机制来提升查询效率。
多副本，设置多副本的方式，通过牺牲部分存储空间，来提升QPS，但是这个效果有限。
提升机器的规模。
4. 管理
现状：
早期我们碰到磁盘坏了，搞得手忙脚乱，替换磁盘或者是下机器操作时间很长，而且这个操作完成之后还涉及重新平衡数据或者数据迁移，这个过程非常麻烦。
问题：
如何降低运维成本？
解决方案：
建设监控和报警机制，进行提前预防。
优化节点的下线，在京东系统中，有两种方式：
方式1：通过黑名单的方式，如果监控到某个节点经常不健康，我们会把它纳入黑名单，并将他踢下线了。
方式2：通过脚本操作，但是从最开始我们需要替换一个节点，估计从发现到替换完成得三小时，现在通过一些比较自动化的东西，现在大概十分钟左右能做到一个节点的替换。
▌发展历程
1.0时代
1.0时代的场景比较少，数据量也比较少，主要是订单相关的一些数据，分析通过关系型数据库就能搞定，比如说oracle或者mysql。
可通过数据储备同步到备库做分析，或者mysql一个是slave库，主库做一些利用线上业务，然后备库对存货的一些分析和查询。
2.0时代
到了2.0场景，不再是简单处理订单问题，还要处理物流、供应链、客服、支付等等场景。
场景大增，数据量也爆发式增长，从原来的G到现在的TB甚至PB级别。传统关系性数据库，已经不能满足需求了。
这个时候我们开始搭建了离线数仓，在数仓中进行分析，主要用Hive和Spark进行计算，数据都是T-1，临时查询数据的体验非常差，需要耗时分钟级别且还是昨天的数据。
3.0时代
为提升查询数据的速度和数据的时效性，开始做实时查询。我们现在使用统一OLAP服务，从最开始使用Kylin处理一些离线的业务，到现在我们用了doris和clickhouse结合起来，同时处理实时和离线，统一服务接口，对用户和开发人员开放。
同时针对不同的业务，提供不同的计算引擎，我们现在提供一个整体打包解决方案，业务只需要在OLAP的服务上，进行统一部署到数据技术平台即可，大大减少了开发成本。
未来规划
① 管理平台优化
ClickHouse的动态伸缩。
智能化运维。智能优化节点上下线或者数据均衡这些方面的工作。主要想要通过减少人工干预操作，降低时间的浪费。在京东的系统中，现在拥有上千台的服务器，如果一直由人工来处理的话，那么成本非常高。
② 优化查询速度
优化实时计算缓存。在doris中，使用partitioncacahe或者sqlcache在离线场景中比较有效，后续将考虑在实时计算中引入缓存进行优化。
索引智能化管理。索引的引擎有非常多种，如果需要开发人员了解所有的引擎，学习成本是比较高的，我们能不能做成智能化的索引引擎呢？这样的话用户不需要再去关心类似的一个索引怎么建的问题，而是我们在通过用户的一些查询行为分析，自动的来给他做索引的创建，这样简化工作成本，让开发人员有更多的心思去做好运营和分析。
▌问答环节
Q1：请问老师贵司有用过druid引擎吗？
A1：没有，我们调研发现，第一，druid对sql的支持不是很友好；第二，druid擅长于持续性的数据场景，但是京东订单是一个频繁发生状态变化的一个场景，它是不太好处理的，所以当时我们也没有选druid。
Q2：clickhouse和doris如何根据业务场景选型，有哪些坑？
A2：
第一，查询性能：在查询表不多即没有太多表关联情况下，clickhouse查询速度比较快，但是在做大表关联查询时，doris的性能会好于clickhouse。
第二，QPS：clickhouse是在极限使用CPU的性能，但是doris的QPS性能在某些场景下会比clickhouse好。
第三，运维成本：doris的运维成本会小于clickhouse，至少现在对我们来看，因为它会有节点自动上下线扩容收容会很方便，但是clickhouse做这个方面比较麻烦。
第四，数据更新：clickhouse数据更新的引擎有三种，用户在使用的时候比较麻烦，但是doris，它直接进行数据覆盖，就能做到一个更新，操作更方便。
Q3：doris和clickhouse是自动选择，还是需要用户自己去选，如果是自动选的话，识别机制是什么样的？
A3：目前还没有做到自动选。当前先整体提供解决方案，我们为用户提供技术支撑，未来可能会想着如何去打通统一化，因为它的模型创建不太一样，它的sql是有差异的。
Q4：数据接入CK方面，京东目前是什么样的方案？
A4：目前有两条路线。
一个是用户自己业务侧接入，因为有些历史原因，用户他已经用了很久的clickhouse，他自己有比较成熟的一套接入系统。
一个是使用clickhouse来接入，不管是从离线还是从kafka中，这种方式是我们在平台侧，在平台侧开发了统一的OLAP服务，用户可以上面操作。就如前面所说，用户选择数据源，再选一个目标源，点击它执行导入，就可以完成。