資料驅動未來，在大資料生態中，資料分析系統在資料創造價值程序中起著非常關鍵的作用，直接影響業務決策效率以及決策質量，Apache Doris作為一款支持對海量大資料進行快速分析的MPP資料庫，在資料分析領域有著簡單易用、高性能等優點，
9月20日，Apache Doris組織了一場線上Meetup，作業幫受邀參加，并帶來了一場《Doris在作業幫實時數倉中的應用&實踐》的主題分享，
現場分享精華
大家下午好，下面我來介紹下Doris在作業幫實時數倉中的應用與實踐，
這次的分享主要分三個主題
1、首先是所在團隊的業務與背景介紹
2、其次會介紹下基于Doris，作業幫的查詢系統是如何構建的，以及主要解決的問題
3、未來的規劃
我所在團隊是作業幫大資料團隊，主要負責建設公司級數倉，向各個產品線提供面向業務的資料資訊，如到課時長、答題情況等業務資料以及如pv、uv、活躍等流量類資料，服務于拉新、教學、BI等多個重要業務線，
在數倉體系中，大資料團隊主要負責到ODS-DWS的建設，從DWS到ADS一般是數倉系統和業務線系統的邊界，
在過去，由于缺失有效、統一的查詢系統，我們探索了很多模式來支持各個業務線發展，
有些業務線對大資料相關技術比較了解，熟悉spark等計算系統，可以自己處理計算，因此會選用kafka 接收資料后使用spark計算的模式來對接大資料團隊；但是其他業務線不一定熟悉這套技術堆疊，因此這種方案的主要問題無法復制到其他業務線，且Spark集群跨越多個業務線使用，本身就給業務線帶來了額外的維護成本，
既然Kafka+Spark的模式無法大范圍推廣，我們又探索了基于ES的方案，即大資料將資料寫入ES中，然后業務先直接訪問ES來獲取資料，但是發現一方面高性能的使用ES，本身就具有很高的成本，對ES得非常熟悉，這對于業務線來說很難有精力去做，其次，由于使用ES的系統質量參差不齊，偶會還發生將ES集群打垮的問題，穩定性也不可控，最后ES-Sql語法完備性不足，如不支持join、多列group by（6.3版本）等，
因此我們又探索開發API介面，希望在穩定性上可以有更好的解決方案，雖然API可以可控，但是由于API不提供Sql功能，基于需求場景不斷case by case的API開發反而成了影響交付效率的主要瓶頸點，
上述多是支持查詢明細資料，一旦涉及到大規模的流量類查詢，如pv、uv，只好引入druid類系統，但是duird的介面和其他系統的介面不一致，用戶往往又得學習，且Druid不支持明細，一旦需要明細，就需要到ES去查詢，由于涉及兩套系統，有時候還得處理明細資料和聚合資料不一致的問題，
隨著需求越來越多，系統也越來越難以維護，交付效率也特別低，需求排隊非常嚴重，
因此，提供有效而統一的查詢系統，對于實時數倉建設在提高業務支持效率、降低維護成本上都具有非常重大的意義，
經過過去數月的探索與實踐，我們確立了以Doris為基礎的實時查詢系統，同時也對整個實時數倉的資料計算系統做了一次大的重構，最終整體的架構圖如下：
如圖所示（從下到上），原始業務層日志經資料攝入系統進入數倉，在資料清洗計算層，我們將原來基Spark系統升級到了Flink，并且基于Flink-Sql提供了統一的資料開發框架，從原有的代碼開發升級到Sql開發來提升資料的研發效率，
其后查詢系統將Kafka的資料實時同步到查詢引擎內，并通過OpenAPI的統一介面對外提供查詢服務，
基于Doris的查詢系統上線后，我們面對一個需求，不用像過去一樣做方案調研、開發介面、聯調測驗，現在只要把資料寫入，業務層就可以基于sql自己完成資料查詢、業務開發，交付效率（資料計算好到提供可讀服務）從過去的數人周加快到小時級，
在性能方面，過去基于ES或者mysql來做，當查詢的資料量較大時，我們只能忍受數十個小時到數分鐘的延遲，基于Doris的方案，加快到分鐘級甚至秒級，
Doris的整體架構非常簡單，不依賴任何第三方組件，社區支持度也非常好，從上線到今，我們只需做一些輕量級的運維規范，即可保證高穩定性，
所以說，通過引入Doris，解決了作業幫內實時數倉查詢交付慢、查詢慢的痛點問題，對于后續數倉的系統發展起到了非常關鍵的作用，
接下來，重點講下查詢系統的作業，
分兩部分：查詢系統的架構選型以及原理，以及應用&實踐
在講查詢引擎之前，先講下業務場景，
作業幫內，業務場景主要分兩種
一種是 傳統的流量類，比如算pv、uv、活躍……，作業幫內很多時候還需要看進一步的明細，
比如 作業幫主App 在每天各個小時的活躍用戶數，還要看 作業幫主App每個小時內各個版本的活躍用戶數，
第二種是 面向我們業務線的作業臺，比如教學的老師，
比如我們的老師上完課后，會看下自己班內的同學們的出勤資料、課堂測驗資料等，
這兩種場景下，這塊考慮到調研成本、團隊技術生態、維護成本等多種因素，我們最后選擇了Doris 作為我們的查詢引擎，主要是Doris可在上述兩種場景下都可以統一的滿足業務的需求，
首先介紹下Doris，
Doris是 mpp架構的查詢引擎，
整體架構非常簡單，只有FE、BE兩個服務，FE負責Sql決議、規劃以及元資料存盤，BE負責Sql-Plan的執行以及資料的存盤，整體運行不依賴任何第三方系統，功能也非常豐富如支持豐富的資料更新模型、Mysql協議、智能路由等，對于業務線部署運維到使用都非常友好，
接下來講下用Doris如何解決我們前面提到的業務場景下的問題，
Doris有多種資料模型，流量類場景常用的是聚合模型，比如對于前面提到的場景，我們會吧作業幫主App各個版本的明細資料存到base表中，如果直接從base表中讀取跨天級的聚合資料，由于資料行比較多，可能會出現查詢延遲的問題，因此我們會對常用的天級資料做一次rollup，這樣通過預聚合，來減少查詢的資料量，可以加快查詢的延遲，
要高效的使用Doris的聚合模型，前提都是基于key列做資料行篩選，如果使用value列，Doris需要把相關的行全部聚合計算后方可決策是否屬于結果集，因此效率比較低，
而對于教研作業臺，前面提到的都是基于value的篩選，因此使用了Doris on ES的模型，主要是考慮到 可以發揮ES的任意列檢索的能力，來加快查詢速度，
在我們的實踐中，發現Doris on ES相比直接裸用ES或社區的其他方案如Presto on ES在性能上有很大的提升，接下來介紹下Doris on ES高性能的設計原理，
Doris on ES整體的架構如圖，FE負責查詢ES的元資料資訊如location、shard等，BE負責從ES資料節點掃描資料，
Doris on ES高性能，相比裸用ES，有幾個優化點：
裸用ES時，ES采用的是Query then Fetch的模式，比如請求1000條檔案，ES有10個分片，這時候每個分片都會給協調回傳1000個doc id，然后 協調節點其實拿到了10 * 1000個doc id，然后選擇1000個，這樣其實每個分片多回傳了900個.
Doris on ES則繞過了協調節點直接去操作datanode，它會在每個datanode上查詢符合預期的docid，這樣不會有過多的docid回傳，
其次，Doris從ES掃描資料時，也做了很多優化，比如在掃描速度上，采用了順序掃描、列存優化、謂詞下推等，在資料從ES傳輸到Doris時，采用就近原則如BE會優先訪問本機的datanode、source filter來過濾不用的欄位等來加速傳輸速度，
在我們的調研中，Doris on ES的性能，比Presto on ES快了有數十倍，
在作業幫內，除了上面介紹的基于Doris的資料模型做的基礎應用，要完整的支持業務、保證穩定性、提高效率，還需要其他周邊的系統建設，
接下來介紹下基于Doris，作業幫查詢系統架構的整體設計以及作業模式，
這是作業幫查詢系統的總體架構，
從上往下，首先是我們平臺，包括各個報表平臺、元資料管理平臺等，主要來提高各個場景的人效，
其下紅色部分為我們統一的api介面層，這里我們主要是制定了api的規范比如請求回應方式、回傳碼等，來減少系統之間對接的成本，
基于api除了提供了主要的讀寫介面外，也包含了周邊的服務建設，比如元資料管理、調度系統等，
接下來就基于一個完整的流程來介紹下各部分系統，
首先是元資料，Doris基于mysql語法建表，已經有元資料，我們這里做元資料，有幾個額外的考慮：
首先是保障查詢性能方面：如果一個表在建表時配置寫錯，那么查詢性能會非常差，比如ES的index mapping中關閉了docvalue，或者Doris表未啟動列存模式，那么查詢就會退化成行存模式，性能會比較低，因此為了最大化性能，就需要將建表的程序全部自動化且規范化，這是其一，
Doris自身存盤是有強Schema約束的，比如一個字串的長度，但是ES并沒有明確的長度約束，對于一個keyword型別的欄位，寫入128B或者256B都可以成功，但這會導致一個問題，當把一張es表同步到Doris表時，同步的成功率無法保障，另外，一旦Doris表宣告的型別（如bigint）和ES index的型別不一致（如keyword）時，也會導致Sql運行失敗，因此需要構建統一的資料模型來避免這類問題，
第三：使用效率，我們在使用程序中，建表、洗掉表、修改表是一個常見的操作，為了讓各個業務線的同學（不管是否了解Doris）都可以快速的建表，這也是要做統一元資料、統一模型的基礎，
最后，前面也提到了我們整個計算系統也在重構為flink-sql，flink-sql則會強依賴元資料，比如table on kafka、table on redis……
要統一元資料，統一資料模型，就得抽象整個資料表的結構，來管理好不同存盤上的表，我們基于env、db、table為基本單位來管理表，database、table大家相對熟悉，env是我們引入的新namespace，主要用于提供不同集群/業務線的定義，如百度云的數倉集群、騰訊云的數倉集群，表單元下主要包含field（列型別、值域）、index（如rollup、bitmap索引等）、storage（存盤屬性），
關于列屬性，主要是規范化型別系統，考慮到json-schema由于其校驗規則豐富、描述能力強，因此對于列值的約束統一使用json-schema來做，
對于資料型別，我們設計了公共資料型別以及私有資料型別，公共類如varchar、int等，這些在不同的存盤系統都有對應的實作，也支持私有型別如Doris::bitmap，方便私有系統的兼容和擴展，通過這個模式可以將基于各個存盤系統的表做了統一的管理
這是我們線上的真實的一張表，里面包含了列資訊以及對應的存盤配置，
左圖中的縱向紅框是json-schema的描述，來規范化值域，橫向紅框為ES表的一些meta欄位，比如docid、資料更新時間，這些欄位可以方便追查資料問題、以及用作資料篩選，
因為我們統一了資料模型，因此可以很方便的對所有表統一設定要增加這些meta欄位，
通過元資料的統一管理，構建的表質量都非常高，所有的表都在最大化性能的提供查詢服務，且由于資料導致的查詢不可用case為0，且對于任何業務線的同學，不管是否了解Doris，都可以分鐘級構建出這樣一張高質量的表，
建好表后，就是資料的寫以及讀，統一基于openapi來做，
做api介面其實本質上也是為了在提供系統能力的前提下，進一步保障系統的穩定性和易用性，
比如要控制業務線的誤用（如連接數打滿），提供統一的入口方便寫es、Doris，且控制資料質量……，
首先介紹下資料寫介面，
由于統一了表模型，因此可以很方便的提供統一的寫入介面協議，用戶也無須關注實際表的存盤是es還是Doris以及處理異構系統的系統，
第二，統一了寫介面，就可以統一的對寫入的資料會做校驗檢查，如資料的大小、型別等，這樣可以保證資料寫入的質量與準確性，這樣對于資料的二次加工非常重要，
第三，接入協議中還增加了關鍵詞，如資料的版本，可以解決資料的亂序問題，以及建立統一的寫入監控，如下圖是我們整個寫入資料流的qps以及端到端（資料寫入存盤時間以及資料生產時間）的延遲分位值，這樣可以讓系統提高可觀測性、白盒化，
接下來講一個具體的場景，寫入端是如何解決亂序問題的，
常態下我們的實時資料流是經過flink或spark計算后寫入kafka，然后由查詢系統同步到Doris/es中，
當需要修數時，如果直接寫入，會導致同一個key的資料被互相覆寫，因此為了避免資料被亂序覆寫，就得必須停掉實時流，這個會導致資料時效性式受損，
因此我們基于寫入端做了改進，實時資料流、離線修復資料流各自寫入不同的topic，同步服務對每個topic做限速消費，如實時流時效性要求高，可以配額調的大些，保證配額，離線時效性則允許配額小點，或者在業務低峰期將配額調大，并基于資料key&列版本存盤做了過濾，這樣可以保證時效性的前提下，修數也可以按照預期進行，
最后是讀的部分，
在提供sql能力的前提下，我們也做了一些額外的方案，比如快取、統一的系統配置，對于系統延遲、穩定性提升都有很大的改進，并且由于統一了讀介面，上述的這些改造，對于業務線來說都是透明的，
除了常規下面向低延遲的讀，還有一類場景面向吞吐的讀，
介紹下場景，比如 要統計統計某個學部下（各個老師）的學生上課情況：上課人數、上課時長等，
在過去，我們是基于spark/flink來處理這類問題，如spark消費kafka中的課中資料，對于每一條資料，會去redis中查詢教師資訊來補全維度，
常態下，當課中資料到達的時候，教師資訊是就緒的，因此沒有什么問題，可是在例外下，如維度流遲到、存盤查詢失敗等，會導致課中流到達時，無法獲取對應的教師資訊，也就無法計算相關維度如學部的統計，
過去面臨這種情況時，只能遇到這種例外，如重試如果無法解決，只能丟棄或者緊急人工干預，比如在尾標就緒后再重新回刷課中表，一旦遇到上游kafka資料過期就只能從ods層或者離線修復，效率特別低，用戶體驗也非常差，
基于Doris模式下，我們使用微批調度的模式，
調度系統會定期（分鐘級）執行一個調度任務，基于sql join完成資料的選取，這樣哪怕在例外下，課中流查不到教師資料，這樣join的結果只是包含了可以查到教師資料的資訊，
待教師資料就緒后，即可自動補全這部分課中資料的維度，整個程序全部自動化來容錯，效率非常高，
因此這個模式的主要好處
業務端延遲可控、穩定性好，整個程序主要取決于調度的周期和Sql執行時長，調度周期可控，且由于Doris on ES的高性能，Sql執行時長幾乎都可以在分鐘內完成，
資料修復成本低、維護方便，一旦資料有例外，可以自動觸發對應的資料視窗進行重新計算，
最后，講下其他方面的建議實踐，這些相對簡單，但是在實際的應用中非常容易忽視，
ADS層表，尤其是面向平臺側的應用，慎用join，Doris的join策略比較多，如broadcast、shuffer等，如果使用需要了解原理，屬于高級用戶的使用范疇，對于強調快速迭代的場景下，可以使用微批模式來略降低資料更新的延遲，提高資料查詢的效率，
使用Doris on ES時，尤其是在ES集群負載很高的情況下，在延遲允許的情況下建議將es的掃描超時時間設定大一點，如30s甚至更久，
Batch size，不是越大越好，我們實踐中發現4096下最好，可以最高達到每秒30w的掃描速度，
Doris使用bitmap做精確去重時，有時候會發現Sql延遲比較高，但是系統cpu利用率低，可以通過調大fragment_instance_num的值，
運維Doris時，建議使用supervisor，可以幫助避免很多服務例外掛掉的問題；機器全部開啟ulimit –c，避免出core時無法高效定位
當前我們在使用master版本，主要是考慮到bugfix很及時，但是也要避免新代碼、feature的bug引入，因此我們會關注社區的issue、并做好case回歸、固化使用模式等一系列手段來保障master在實際生產中的穩定性，
最后，講下規劃，
Doris 在作業幫實時數倉的建設中發揮了很關鍵的作用，
在實際的應用中，我們也發現了一些當前的一些不足，
如Doris on ES在面對大表的join查詢時，目前延遲還比較大，因此需要進一步的優化解決；
Doris自身的olap表可以做動態磁區，對于ES表目前可控性還不足；
其次，當ES修改表后，如增加欄位，只能洗掉Doris表重建，可能會有短暫的表不可用，需要自動化同步或者支持在線熱修改；
最后Doris on ES可以支持更多的謂詞下推，如count等，
我們也希望可以和社區一起，把Doris建設的越來越好，
好的，我的分享到此結束，謝謝大家，
精彩問答Q&A
問題1：Doris on ES V.S. sparksql on ES，在功能上和性能上咱們調研過嗎？對于使用哪個您這邊有什么建議嗎？
答：SparkSql on ES和Doris on ES 雖然都是Sql，但是在實際的生產環境中使用差異還是比較大的，
功能上來說，SparkSql和Doris-Sql需要考慮語法的兼容性問題，畢竟是兩個系統，語法兼容其實很難，一旦不一致就需要用戶端面向不同的系統做適配，
性能上，SparkSql或者Doris on ES，雖然訪問ES的原理都差不多，但是實作上可能會有diff，這些diff會導致性能上差異比較大，如SparkSql的connector是不支持列存模式的，
場景上，如果使用SparkSql建議可以使用在流計算場景，更多的是解決吞吐的問題，類似的系統應該是Flink-Sql，可以吧資料按照行掃出來后，基于Spark的分布式計算能力、yarn的資源管理走流計算的模式，Doris on ES更適合走低延遲的場景，
問題2：Doris 支持Hive Metastore，和Flink SQL是什么關系？剛才講的太快，有點沒聽懂
答：Doris其實是不支持Hive MetaStore的，只是可以從HDFS上load檔案，然后在Doris的load語法中指定對應的列，
FlinkSql和這塊關系不大，不過我理解你說的應該是我們的元資料，這部分背景是因為Flink-Sql運行時需要設定ddl陳述句，比如一張基于redis的表都有哪些列，型別是什么，這些需要統一的管理起來，目前是存盤到了我們的元資料系統中，通過介面和Flink系統完成對接，
問題3：_version欄位是一個內部欄位？需要用戶端寫入的時候指定，還是系統自動創建？和HBase的version的應用場景有區別嗎？
答：_version是我們資料流的一個內置協議欄位，在數流轉程序中，用戶只要設定值即可，不需要顯示創建，具體的值可以根據資料欄位的寫入服務來設定，比如在ods層，應該是采集側服務來寫入，如果在中間的flink清洗環節，應該是flink系統來設定，盡量讓架構服務統一設定，保證穩定性，
_version欄位最侄訓映射到存盤系統中的UpdateTime欄位，這個也是架構負責寫入的，不需要業務側關注，
HBase的version更多是用于多版本的管理，比如資料的回滾等，這里查詢系統的_version更多是為了保證資料的時鮮性，即用戶從查詢系統讀到的資料始終是最新的，這么做的前提主要是因為查詢系統比如ES對于資料列多版本支持不太好，對于資料流更新時如果沒有版本管理，容易導致亂序覆寫，和HBase的version場景還不同，
ES內部也有一個_version，但是這個_version一般是ES內部使用，用于高并發下樂觀鎖的實作，和當前的場景都不一樣，
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