CDP 技术系列（二）：ClickHouse+Bitmap 实现海量数据标签及群体组合计算
一、背景介绍
上一篇文章介绍了CDP中，面对单个标签或群体数十亿的数据如何存储
我们都知道数据仓库的概念，它的里边存储了我们所有的数据，其中就包含了标签或群体所依赖的数据，但是这些数据并不能直接拿来使用，想要变成业务需要的标签或群体数据，还需要进行加工。
数据工程师将数仓里的原始数据，经过一些列的数据作业加工成业务用户需要的源表，比如性别表，学历表，年龄表，购买行为表等等。
有了这些相对规整的源表，接下来就是如何利用这些表，去组合成我们需要的群体，然后通过群体再去做营销，推广等。
本篇要讨论的主要就是使用什么方式快速圈选出人群。
二、问题描述
上文已经讲到有了标签的存储方式和源表，并且当前CDP平台已经有几千+标签，2W+群体，这其中涉及到的源表会非常多且大。
我们遇到的第一个问题，是如何将这么多张源表，加工成对应标签的bitmap？
第二个问题，加工好这些bitmap文件之后，存储在什么地方才能方便后续的使用？
第三个问题，存储好这些标签的bitmap之后，如何快速的进行组合计算，加工成用户需要的群体？
比如我有三个标签：学历，年龄和性别，如何圈出：具有本科学历的，年龄在20到35岁之间的女性群体。
三、解决方案
1）ClickHouse简介
针对以上问题，我们使用了ClickHouse（以下简称CK），一个由俄罗斯Yandex在2016年年开源的⾼性能分析型SQL数据库，是一个用于联机分析处理（OLAP）的列式数据库管理系统（columnar DBMS）。
它具有以下特点：
1、完备的数据库管理功能，包括DML（数据操作语言）、DDL（数据定义语言）、权限控制、数据备份与恢复、分布式计算和管理。
2、列式存储与数据压缩: 数据按列存储，在按列聚合的场景下，可有效减少查询时所需扫描的数据量。同时，按列存储数据对数据压缩有天然的友好性（列数据的同类性），降低网络传输和磁盘 IO 的压力。
3、关系模型与SQL: ClickHouse使用关系模型描述数据并提供了传统数据库的概念（数据库、表、视图和函数等）。与此同时，使用标准SQL作为查询语言，使得它更容易理解和学习，并轻松与第三方系统集成。
4、数据分片与分布式查询: 将数据横向切分，分布到集群内各个服务器节点进行存储。与此同时，可将数据的查询计算下推至各个节点并行执行，提高查询速度。
更多特性可查看官方文档：https://clickhouse.com/docs/zh/introduction/distinctive-features
除了上文CK的特性之外，它还具有分析数据高性能，开发流程简便，开源社区活跃度高，并且支持压缩位图等优势。
有了这些之后，就可以利用它的这些特性和优势，来解决上文提出的问题。
2）解决数据存储问题
针对数据存储问题，其实包含两个方面：一个是源数据的存储，另一个是标签群体bitmap的数据存储。
由上文可以看出，当前数据源表存储在数仓中，但是处在它之上的查询和管理工具，比如hive，spark，presto等，并不能满足我们的计算需求。行式存储示例：
| Row | user_id | 学历 | 年龄 | 性别 |
| #0 | id1 | 本科 | 24 | 女 |
| #1 | id2 | 本科 | 25 | 男 |
| #2 | id3 | 硕士 | 26 | 女 |
| #3 | id4 | 硕士 | 27 | 男 |
CK在列式存储与数据压缩方面的优势是我们选择它的原因，它被设计成可以工作在传统磁盘上，能提供每GB更低的存储成本，并且如果可以使用SSD和内存，它也会合理的利用这些资源。列式存储示例：
| Row: | #0 | #1 | #2 | #3 |
| user_id | id1 | id2 | id3 | id4 |
| 学历 | 本科 | 本科 | 硕士 | 硕士 |
| 年龄 | 20-24 | 20-24 | 25-28 | 25-28 |
| 性别 | 女 | 男 | 女 | 男 |
| offset | 1 | 2 | 3 | 4 |
为什么列式存储查询更有效率，主要包含以下方面：
针对第二个问题bitmap数据存储，CK本身并没有这种类型，而是通过参数化的数据类型AggregateFunction(name, types_of_arguments…)来实现，建表示例：
CREATE
TABLE cdp.tag ON CLUSTER DEFAULT
(
`code` String,
`value` String,
`version` String,
`offset_bitmap` AggregateFunction(groupBitmap, UInt64)
)
ENGINE = ReplicatedMergeTree
(
'/clickhouse/tables/cdp/{shard}/group_1',
'{replica}'
)
PARTITION BY(code)
ORDER BY(code)
SETTINGS storage_policy = 'default',
use_minimalistic_part_header_in_zookeeper = 1,
index_granularity = 8192;
这样，源数据和加工后的bitmap都可以存储在CK中，当然，数据由数仓推送到CK中还需要数据管道提供支持。
3）解决bitmap加工问题
源数据和准备好之后，则是如何将源表的数据加工成标签的bitmap，这方面CK拥有非常多的bitmap函数支持，可以参考：https://clickhouse.com/docs/en/sql-reference/functions/bitmap-functions
在上文的列式存储表数据中，多了一行id对应的offset，这些offset可以在数据推送过程中写入。假设表名为tag.source，如果想生成三个标签的bitmap，则可参考如下语句：
# 学历标签
INSERT INTO cdp.tag_bitmap1
SELECT
'tag_education' AS code,
value AS value,
'version1' AS version,
groupBitmapState(offset) AS offset_bitmap
FROM
tag.source
WHERE
value 有了三个标签之后，即可计算出上文中想创建的，本科学历的20-35岁的女性群体：
WITH
(
SELECT
groupBitmapOrStateOrDefault(offset_bitmap)
FROM
(
SELECT offset_bitmap FROM cdp.tag_bitmap1 WHERE value
4）解决快速加工问题
解决了数据存储和加工问题之后，还有一个待考虑的问题，源表中的数据量过大，导致出现bitmap加工耗时过长，甚至出现加工超时的情况。
为了应对这个问题，可以采用分布式多分片的方式部署CK，每个分片保证至少有2个主备节点，来达到高性能、高可用。分片和节点之间通过Zookeeper来保存元数据，以及互相通信。这样CK本身是对Zookeeper强依赖的，所以还需要部署一个3节点的高可用Zookeeper集群。
集群的配置可以在系统表system.clusters中查询：
上文CK部署架构图中引入了分布式表和本地表：
分布式表：是逻辑上的表、可以理解为视图。比如要查一张表的全量数据，可以查询分布式表，在执行时请求会分发到每一个节点，等所有节点都执行结束，再在某一个节点上汇总到一起，因此会对单节点造成压力。
本地表：每个节点的实际存储数据的表，本地表每个节点都要创建，CK通常是会按自己的策略把数据平均写到每一个节点的本地表，本地数据本地计算，最后再把所有节点的结果汇总到一起。
由于使用分布式表可能造成单节点的压力，所以我们可以在应用里，通过JDBC在每个节点执行SQL得到想要的结果后，再在应用内进行聚合。不过，要注意的是像平均值这样的计算，只能是通过先求SUM再求COUNT来实现，直接使用平均值函数会得到错误的结果。
四、现状及展望
当前CDP中所有的标签和群体最新版本均存储在CK中，也就是说所有的标签和群体的组合默认使用的均是最新版本。
这其实也是为什么经常有用户问，我的群体之前加工成功，今天加工失败了，还能用吗？答案是肯定的，就是因为我们默认使用的是群体加工成功的最新版本。
作者：京东科技 黎宇飞
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