轻量级OLAP（二）：Hive + Elasticsearch

1. 引言

在做OLAP数据分析时，常常会遇到过滤分析需求，比如：除去只有性别、常驻地标签的用户，计算广告媒体上的覆盖UV。OLAP解决方案Kylin不支持复杂数据类型（array、struct、map），要求数据输入Schema必须是平铺的，但是平铺后丢失了用户的聚合标签信息，而没有办法判断某一个用户是否只有性别、常驻地标签。显然，我们需要一种支持复杂数据类型的OLAP数据库；底层为Lucene的Elasticsearch正在向OLAP融合，腾讯内部已经用基于Lucene的分析数据库Hermes来做多维数据分析。

Elasticsearch（ES）在设计之初是用来做全文检索的搜索引擎，但随着倒排索引所表现出来优秀的查询性能，有越来越多人拿它做分析数据库使。可将ES视作文档型NoSQL数据库，一般情况下将具有相同schema的文档（document）归属于一个type，所有的文档存储于某一个index；ES与RDBMS的概念对比如下：

Relational DB ⇒ Databases ⇒ Tables ⇒ Rows ⇒ Columns
Elasticsearch ⇒ Indices ⇒ Types ⇒ Documents ⇒ Fields

2. 写数据

广告日志与标签数据均落在Hive表，并且ES官方提供与Hive的集成。因此，我们首选用Hive向ES写数据。首先，采用ES做OLAP分析引擎，创建表如下：

add jar /path/elasticsearch-hadoop-2.3.1.jar;

create external table ad_tag (
  dvc string, 
  medias array < string >, 
  c1_arr array < string >, 
  week_time string
) stored by 'org.elasticsearch.hadoop.hive.EsStorageHandler' tblproperties(
  'es.nodes' = '<ip1>:9200,<ip2>:9200', 
  'es.resource' = 'ad-{week_time}/tag', 
  'es.mapping.exclude' = 'week_time'
);

在设计Hive表结构时，ES的计算UV的distinct count（cardinality）存在着计算误差；因此，我们按dvc对其他字段做了聚合，UV的计算转换成了ES doc命中数。其中，es.nodes表示ES的节点，只需配置一个节点即可；es.resource对应于ES的Index/Type；es.mapping.exclude在写ES时不会被索引的字段。因我们只有写操作而没有通过Hive查询ES数据，因此并没有设置es.query。Hive向ES写数据如下：

set hive.map.aggr = false;

insert overwrite table ad_tag 
select 
  media, 
  a.dvc as dvc, 
  case when c1_arr is null then array('empty') else c1_arr end as c1_arr, 
  '2016-10-08' as week_time 
from 
  (
    select 
      dvc, 
      app_name as media 
    from 
      ad_log 
    where 
      is_exposure = '1' 
      and day_time between date_sub('2016-10-08', 6) 
      and '2016-10-08' 
    group by 
      dvc, 
      app_name
  ) a 
  left outer join (
    select 
      dvc, 
      collect_set(c1) as c1_arr 
    from 
      tag lateral view inline(tag) in_tb 
    where 
      day_time = '2016-10-08' 
    group by 
      dvc
  ) b on a.dvc = b.dvc;

在写ES时，在构建索引时不需要分词，通过PUT index template方式实现之：

{
  "template": "ad*",
  "mappings": {
    "_default_": {
      "dynamic_templates": [
        {
          "string_template": {
            "mapping": {
              "include_in_all": false,
              "index": "not_analyzed",
              "type": "string",
              "index_options": "docs"
            },
            "match": "*"
          }
        }
      ]
    }
  }
}

3. 多维分析

ES官方的查询语言是DSL，主要分为两类：

• Query，相当于SQL中的where部分，可套用filter、match等；
• Aggregation，相当于SQL中的group by部分，在aggs内部也可以套用filter。

DSL可以嵌套，表达异常复杂的查询操作；但是，若以字符串拼接的方式实现DSL，则显得可维护性太差。因此，官方提供了elasticsearch-dsl-py，可以将DSL等同于一段Python代码。我们的多维分析器便是基于此实现的（Python 3.5 + elasticsearch_dsl 2.1.0）

整体上曝光UV、有标签的UV、除去常用标签UV，以及每一个媒体上曝光UV、有标签的UV、除去常用标签UV的分析（相当于group by media with cube）：

client = Elasticsearch(['<host1>'], port=20009, timeout=50)


def per_media(index_name):
    """count(distinct dvc) group by media with cube"""
    ms = MultiSearch(using=client, index=index_name)
    all_doc = Search()
    all_doc.aggs.bucket('per_media', 'terms', field='medias', size=1000)
    tagged = Search().query('filtered', filter=~Q('term', c1_arr='empty'))
    tagged.aggs.bucket('per_media', 'terms', field='medias', size=1000)
    useful = Search().query('filtered', filter=~Q('term', c1_arr='empty') & Q('script',
                                                                              script="""['常驻地', '性别'].intersect(doc['c1_arr'].values).size() < doc['c1_arr'].values.size()"""))
    useful.aggs.bucket('per_media', 'terms', field='medias', size=1000)
    ms = ms.add(all_doc)
    ms = ms.add(tagged)
    ms = ms.add(useful)
    responses = ms.execute()
    result_list = []
    result_dict = defaultdict(lambda: [])
    for resp in responses:  # get per media uv(all, tagged, useful_tagged)
        print("Query %d: %r." % (responses.index(resp), resp.search.to_dict()))
        result_list.append(resp.hits.total)
        for buck in resp.aggregations['per_media']['buckets']:
            result_dict[buck['key']].append(buck['doc_count'])
    for k, v in result_dict.items():  # fill up default value 0
        if len(v) < 3:
            result_dict[k] = v + [0] * (3 - len(v))
    return result_list, result_dict

媒体与标签组合维度下的UV统计：

def per_media_c1(index_name):
    """return {(media, c1) -> tagged_uv}"""
    s = Search(using=client, index=index_name)
    tagged = s.query('filtered', filter=~Q('term', c1_arr='empty'))
    tagged.aggs.bucket('per_media', 'terms', field='medias', size=1000) \
        .bucket('per_c1', 'terms', field='c1_arr', size=100)
    result = {}
    response = tagged.execute()
    for buck in response.aggregations['per_media']['buckets']:
        key = buck['key']
        for b in buck['per_c1']['buckets']:
            result[(key, b['key'])] = b['doc_count']
    return result