基于 ByteHouse 构建实时数仓实践
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随着数据的应用场景越来越丰富，企业对数据价值反馈到业务中的时效性要求也越来越高，很早就有人提出过一个概念：
数据的价值在于数据的在线化。实时计算起源于对数据加工时效性的严苛需求：数据的业务价值随着时间的流逝会迅速降低，因此在数据产生后必须尽快对其进行计算和处理，从而最大效率实现数据价值转化，对实时数仓的建设需求自然而然的诞生了。而建设好实时数仓需要解决如下几个问题：
一、稳定性：实时数仓对数据的实时处理必须是可靠的、稳定的；
二、高效数据集成：流式数据的集成必须方便高效，要求能进行高并发、大数据量的写入；
三、极致性能要求：实时数仓不能仅限于简单查询，需要支持复杂计算能力，且计算结果可秒级返回；
四、灵活查询：需要具备自助分析的能力，为业务分析提供灵活的、自助式的汇总和明细查询服务；
五、弹性扩缩：需要具备良好的扩展性， 必须架构统一具备扩展性，可为 IT 建设提供灵活性。
针对以上问题，火山引擎不断在业务中摸索，总结了基于 ByteHouse 建设实时数仓的经验。
选择 ByteHouse 构建实时数仓的原因
ByteHouse 是火山引擎在 ClickHouse 的基础上自研并大规模实践的一款高性能、高可用企业级分析性数据库，支持用户交互式分析 PB 级别数据。其自研的表引擎，灵活支持各类数据分析和保证实时数据高效落盘，实现了热数据按生命周自动冷存，缓解存储空间压力；同时引擎内置了图形化运维界面，可轻松对集群服务状态进行运维；整体架构采用多主对等架构设计，架构安全可靠稳定，可确保单点无故障瓶颈。
ByteHouse 的架构简洁，采用了全面向量化引擎，并配备全新设计的优化器，查询速度有数量级提升（尤其是多表关联查询）。
用户使用 ByteHouse 可以灵活构建包括大宽表、星型模型、雪花模型在内的各类模型。
ByteHouse 可以满足企业级用户的多种分析需求，包括 OLAP 多维分析、定制报表、实时数据分析和 Ad-hoc 数据分析等各种应用场景。
ByteHouse 优势一：实时数据高吞吐的接入能力
面对业务大数据量的产生，需要高效可靠实时数据的接入能力，为此我们自研了 Kafka 数据源接入表引擎 HaKafka ，该表引擎可高效的将 Kafka 的数据接入 ByteHouse ，具有有如下特性：
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数据接入高吞吐性，支持了多线消费 Kafka topic 对应 Partition 的数据，满足大数据量实时数据接入的需求。
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数据接入高可靠性，通过 Zookeeper 来实现主备消费节点管理，比如，当线上出现某个节点出现故障或无法提供服务时，可以通过 Zookeeper 心跳感知机制自动切换到另一个节点提供服务，以此来保障业务的稳定性。
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数据接入原子性，引擎自行管理 Kafka offset ，将 offset 和 parts 进行绑定在一起，来实现单批次消费写入的原子性，当中途消费写入失败，会自动将绑定的 parts 撤销，从而实现数据消费的稳定性。
具体流程原理如下图所示
ByteHouse 优势二：基于主键高频数据更新能力
随着实时数据分析场景的发展，对实时数据更新的分析需求也越来越多，比如在如下的业务场景就需要实时更新数据能力：
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第一类是业务需要对它的交易类数据进行实时分析，需要把数据流同步到 ByteHouse 这类 OLAP 数据库中。大家知道，业务数据诸如订单数据天生是存在更新的，所以需要 OLAP 数据库去支持实时更新。
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第二个场景和第一类比较类似，业务希望把 TP 数据库的表实时同步到 ByteHouse，然后借助 ByteHouse 强大的分析能力进行实时分析，这就需要支持实时的更新和删除。
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最后一类场景的数据虽然不存在更新，但需要去重。大家知道在开发实时数据的时候，很难保证数据流里没有重复数据，因此通常需要存储系统支持数据的幂等写入。
基于以上业务场景的需求，我们自研了基于主键更新数据的表引擎 HaUniqueMergeTree，该表引擎即满足高效查询性能要求，又支持基于主键更新数据的表引擎，有如下特性：
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通过定义 Unique Key 唯一键，来提供数据实时更新的语义，唯一键的选择支持多字段和表达式的模式；
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支持分区级别数据唯一和表级别数据唯一两种模式；
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支持多副本高可靠部署，实测数据去重写入吞吐达每秒 10 万行以上（10w+/s），很好的解决了社区版 ReplacingMergreTree 不能高效更新数据的痛点。
具体流程原理如下图所示
具体的原理细节可查阅之前发布的文章 干货 | ClickHouse增强计划之“Upsert”
ByteHouse 优势三：多表 Join 查询能力
在构建实时数据分析的场景中，我们常在数据加工的过程中，将多张表通过一些关联字段打平成一张宽表，通过一张表对外提供分析能力，即大宽表模型。其实大宽表依然有它的局限性，一是，生成每一张大宽表都需要数据开发人员不小的工作量，而且生成过程也需要一定的时间；二是，生成宽表会产生大量的数据冗余。
针对宽表模型的局限性，我们从 0 到 1 自研实现了查询优化器，非常好的支持复杂查询的需求，有如下特性：
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兼容两种 SQL 语法，支持 ANSI SQL 和原生 CLICKHOUSE SQL ;
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支持基于 RBO 优化能力，即支持：列裁剪、分区裁剪、表达式简化、子查询解关联、谓词下推、冗余算子消除、Outer-JOIN 转 INNER-JOIN、算子下推存储、分布式算子拆分等常见的启发式优化能力；
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支持基于 CBO 优化能力，基于 Cascade 搜索框架，实现了高效的 Join 枚举算法，以及基于 Histogram 的代价估算，对 10 表全连接级别规模的 Join Reorder 问题，能够全量枚举并寻求最优解，同时针对大于 10 表规模的 Join Reorder 支持启发式枚举并寻求最优解。CBO 支持基于规则扩展搜索空间，除了常见的 Join Reorder 问题以外，还支持 Outer-Join/Join Reorder，Magic Set Placement 等相关优化能力；
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分布式计划优化，面向分布式 MPP 数据库，生成分布式查询计划，并且和 CBO 结合在一起。相对业界主流实现：分为两个阶段，首先寻求最优的单机版计划，然后将其分布式化。我们的方案则是将这两个阶段融合在一起，在整个 CBO 寻求最优解的过程中，会结合分布式计划的诉求，从代价的角度选择最优的分布式计划。对于 Join/Aggregate 的还支持 Partition 属性展开。
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高阶优化能力，实现了 Dynamic Filter pushdown、单表物化视图改写、基于代价的 CTE （公共表达式共享）。
具体的原理细节可查阅之前发布的文章 干货 | ClickHouse增强计划之“查询优化器”
实时数仓建设方案
借助 Flink 出色流批一体的能力，ByteHouse 极致的查询性能，为用户构建实时数仓，满足业务实时分析需求。
Flink 作为流式数据处理引擎，使用 Flink SQL 为整个实时数仓数据提供数据转化与清洗；
Kafka 作为流式数据临时存储层，同时为 Flink SQL 数据转化与清洗提供缓冲作用，提高数据稳定性；
ByteHouse 作为流式数据持久化存储层，使用 ByteHouse HaKafka 、HaUniqueMergeTree 表引擎可将 Kafka 临时数据高效稳定接入储存到 ByteHouse ，为后端应用提供极速统一的数据集市查询服务。具体的数据链路如下图所示
实时数仓各逻辑层功能职责如下：
ODS 层（Operational Data Store）
把生产系统的数据导入消息队列，原则上不做任何清洗操作，字段信息跟数据源保持一致。目的是为了对数据源做收敛管理，数据排查上也好做溯源回查。
DWD 层（Data Warehouse Detail）
DWD 层采用维度建模理论，针对业务内容梳理业务实体的维表信息和事实表信息，设计 DWD 明细宽表模型，根据设计好的逻辑模型对 ODS 层的数据进行数据清洗，重定义和整合，整合主要包含多流 join 和维度扩充两部分内容， 建设能表达该业务主题下具体业务过程的多维明细宽表流。每一份 DWD 表从业务梳理->模型设计->数据流图->任务开发链接->数据校验结果->数据落地信息->常用使用场景归纳。
DWS 层（Data Warehouse Summary）
该层级主要在 DWD 层明细数据的基础上针对业务实体跨业务主题域建设汇总指标，根据统计场景，设计汇总指标模型。
APP 层（Application）
作为对接具体应用的数仓层级，由 ByteHouse 提供统一的数据服务，是基于 DWD 和 DWS 层对外提供一些定制化实时流。
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