數(shù)據(jù)中臺之結(jié)構(gòu)化大數(shù)據(jù)存儲設(shè)計

(完整)數(shù)據(jù)中臺之構(gòu)造化大數(shù)據(jù)存儲設(shè)計(完整)數(shù)據(jù)中臺之構(gòu)造化大數(shù)據(jù)存儲設(shè)計數(shù)據(jù)中臺之構(gòu)造化大數(shù)據(jù)存儲設(shè)計一.前言任何應(yīng)用系統(tǒng)都離不開對數(shù)據(jù)的處理，數(shù)據(jù)也是驅(qū)動業(yè)務(wù)創(chuàng)以及向智能化進(jìn)展最核心的東西。這也是為何目前大多數(shù)企業(yè)都在構(gòu)建數(shù)據(jù)中臺的緣由,數(shù)據(jù)處理的技術(shù)已經(jīng)是核心競爭力。在一個完備的技術(shù)架構(gòu)中，通常也會由應(yīng)用系統(tǒng)以及數(shù)據(jù)系統(tǒng)構(gòu)成。應(yīng)用系統(tǒng)負(fù)責(zé)處理業(yè)務(wù)規(guī)律,而數(shù)據(jù)系統(tǒng)負(fù)責(zé)處理數(shù)據(jù)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)系統(tǒng)就是所謂的『大數(shù)據(jù)』技術(shù)，這是一個被制造出來的名詞，代表著的技術(shù)門檻。近幾年得益于產(chǎn)業(yè)的進(jìn)展、業(yè)務(wù)的創(chuàng)、數(shù)據(jù)的爆發(fā)式增長以及開源技術(shù)的廣泛應(yīng)用，經(jīng)受多年的磨煉以及在寬放開發(fā)者的共建下,大數(shù)據(jù)的核心組件和技術(shù)架構(gòu)日趨成熟。特別是隨著云的進(jìn)展,讓『大數(shù)據(jù)』技術(shù)的使用門檻進(jìn)一步降低，越來越多的業(yè)務(wù)創(chuàng)會由數(shù)據(jù)來驅(qū)動完成?！捍髷?shù)據(jù)』技術(shù)會逐步向輕量化和智能化方向進(jìn)展，最終也會成為一個研發(fā)工程師的必備技能之一,而這個過程必需是由云計算技術(shù)來驅(qū)動以及在云平臺之上才能完成。應(yīng)用系統(tǒng)和數(shù)據(jù)系統(tǒng)也會漸漸融合，數(shù)據(jù)的應(yīng)用系統(tǒng)，在與你交互的同時,會漸漸的生疏你.數(shù)據(jù)系統(tǒng)的進(jìn)展驅(qū)動了業(yè)務(wù)系統(tǒng)的進(jìn)展，從業(yè)務(wù)化到規(guī)?；?，再到智能化。業(yè)務(wù)化：完成最根本的業(yè)務(wù)交互規(guī)律。規(guī)?；悍植际胶痛髷?shù)據(jù)技術(shù)的應(yīng)用,滿足業(yè)務(wù)規(guī)模增長的需求以及數(shù)據(jù)的積存.智能化：人工智能技術(shù)的應(yīng)用，挖掘數(shù)據(jù)的價值，驅(qū)動業(yè)務(wù)的創(chuàng)。向規(guī)?；椭悄芑倪M(jìn)展，仍舊存在肯定的技術(shù)門檻。成熟的開源技術(shù)的應(yīng)用能讓一個大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的搭建變得簡潔,同時大數(shù)據(jù)架構(gòu)也變得很普遍，例如廣為人知的Lambda架構(gòu),肯定程度上降低了技術(shù)的入門門分布式技術(shù)及簡單環(huán)境下定位問題的力量，仍舊具備很高的技術(shù)門檻.數(shù)據(jù)系統(tǒng)的核心組件包含數(shù)據(jù)管道、分布式存儲和分布式計算，數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)的搭建會是使用這些組件的組合拼裝。每個組件各司其職，組件與組件之間進(jìn)展上下游的數(shù)據(jù)交換,而不同模塊的選擇和組合是架構(gòu)師面臨的最大的挑戰(zhàn)。本篇文章主要面對數(shù)據(jù)系統(tǒng)的研發(fā)工程師和架構(gòu)師，我們會首先對數(shù)據(jù)系統(tǒng)核心組件進(jìn)展拆解，介紹每個組件下對應(yīng)的開源組件以及云上產(chǎn)品.之后會深入剖析數(shù)據(jù)系統(tǒng)中構(gòu)造化數(shù)據(jù)的存儲技術(shù)，介紹阿里云Tablestore二.數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)核心組件一個數(shù)據(jù)應(yīng)用系統(tǒng)中會包含的幾大核心組件，以及組件間的數(shù)據(jù)流關(guān)系。應(yīng)用系統(tǒng)主要實現(xiàn)了應(yīng)用的主要業(yè)務(wù)規(guī)律，處理業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)或應(yīng)用元數(shù)據(jù)等。數(shù)據(jù)系統(tǒng)主要對業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)及其他數(shù)據(jù)進(jìn)展匯總和處理,對接BI、推舉或風(fēng)控等系統(tǒng)。整個系統(tǒng)架構(gòu)中，會包含以下比較常見的幾大核心組件：關(guān)系數(shù)據(jù)庫：用于主業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)存儲，供給事務(wù)型數(shù)據(jù)處理，是應(yīng)用系統(tǒng)的核心數(shù)據(jù)存儲。高速緩存：對簡單或操作代價昂貴的結(jié)果進(jìn)展緩存，加速訪問.搜尋引擎:供給簡單條件查詢和全文檢索.隊列：用于將數(shù)據(jù)處理流程異步化，連接上下游對數(shù)據(jù)進(jìn)展實時交換。異構(gòu)數(shù)據(jù)存儲之間進(jìn)展上下游對接的核心組件，例如數(shù)據(jù)庫系統(tǒng)與緩存系統(tǒng)或搜尋系統(tǒng)間的數(shù)據(jù)對接。也用于數(shù)據(jù)的實時提取,在線存儲到離線存儲的實時歸檔。非構(gòu)造化大數(shù)據(jù)存儲：用于海量圖片或視頻等非構(gòu)造化數(shù)據(jù)的存儲,同時支持在線查詢或離線計算的數(shù)據(jù)訪問需求。線到離線的連接，特征是能支持高吞吐數(shù)據(jù)寫入以及大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲，存儲和查詢性能可線性擴(kuò)展。展的需求,也可存儲面對離線分析的實時寫入數(shù)據(jù).實時分析的力量.流計算:對非構(gòu)造化數(shù)據(jù)和構(gòu)造化數(shù)據(jù)進(jìn)展流式數(shù)據(jù)分析，低延遲產(chǎn)出實時視圖。求，供給不同的數(shù)據(jù)模型抽象，以及面對在線和離線的不同的優(yōu)化偏向.我們來看下下面這張具體比照表：派生數(shù)據(jù)體系在數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)中，我們可以看到會存在多套存儲組件。對于這些存儲組件中的數(shù)據(jù)，有些是來自應(yīng)用的直寫，有些是來自其他存儲組件的數(shù)據(jù)復(fù)制.例如業(yè)務(wù)關(guān)系數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)通常是來自業(yè)務(wù)，而高速緩存和搜尋引擎的數(shù)據(jù)，通常是來自業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)同步與復(fù)制。不同用途的存儲組件有不同類型的上下游數(shù)據(jù)鏈路，我們可以或許將其歸類為主存儲和輔存儲兩類，這兩類存儲有不同的設(shè)計目標(biāo)，主要特征為：主存儲:數(shù)據(jù)產(chǎn)生自業(yè)務(wù)或者是計算,通常為數(shù)據(jù)首先落地的存儲。ACID等事務(wù)特性可能是強(qiáng)需求，供給在線應(yīng)用所需的低延遲業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)查詢.輔存儲：數(shù)據(jù)主要來自主存儲的數(shù)據(jù)同步與復(fù)制，輔存儲是主存儲的某個視圖，通常面對數(shù)據(jù)查詢、檢索和分析做優(yōu)化。為何會有主存儲和輔存儲的存在?能不能統(tǒng)一存儲統(tǒng)一讀寫,滿足全部場景的需求呢？目前看還沒有,存儲引擎的實現(xiàn)技術(shù)有多種，選擇行存還是列存，選擇B+tree還是LSM—tree，存儲的是不行變數(shù)據(jù)、頻繁更數(shù)據(jù)還是時間分區(qū)數(shù)據(jù)，是為高速隨機(jī)查詢還是高吞吐掃描設(shè)計等等。數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品目前也是分兩類，TPAP，HTAP索引表數(shù)據(jù)會隨著主表數(shù)據(jù)而變化,強(qiáng)全都同步并且為某些特定條件組合查詢而優(yōu)化。關(guān)系數(shù)據(jù)庫與高速緩存和搜尋引擎也是主與輔的關(guān)系，承受滿足最終全都的數(shù)據(jù)同步方式，供給高速查詢和檢索。在線數(shù)據(jù)庫與數(shù)倉也是主與輔的關(guān)系，在線數(shù)據(jù)庫內(nèi)數(shù)據(jù)集中復(fù)制到數(shù)倉來供給高效的BI挑戰(zhàn)是數(shù)據(jù)如何在主與輔之間進(jìn)展同步與復(fù)制.上圖我們可以看到幾個常見的數(shù)據(jù)復(fù)制方式:應(yīng)用層多寫這是實現(xiàn)最簡潔、依靠最少的一種實現(xiàn)方式，通常實行的方式是在應(yīng)用代碼中先向主存儲寫數(shù)據(jù)，后向一是很難保證主與輔之間的數(shù)據(jù)全都性，無法處理數(shù)據(jù)寫入失效問題;二是數(shù)據(jù)寫入的消耗積存在應(yīng)用層，加重應(yīng)用層的代碼簡單度和計算負(fù)擔(dān)，不是一種解耦很好的架構(gòu)；三是擴(kuò)展性較差，數(shù)據(jù)同步規(guī)律固化在代碼中,比較難敏捷添加輔存儲.異步隊列復(fù)制這是目前被應(yīng)用比較廣的架構(gòu),應(yīng)用層將派生數(shù)據(jù)的寫入通過隊列來異步化和解耦。這種架構(gòu)下可將主存儲和輔存儲的數(shù)據(jù)寫入都異步化，也可僅將輔存儲的數(shù)據(jù)寫入異步化.第一種方式必需承受主存儲可異步寫入，否則只能實行其次種方式。而假設(shè)承受其次種方式的話，也會遇到和上一種『應(yīng)用層多寫』方案類似的問題,應(yīng)用層也是多寫,只不過是寫主存儲與隊列，隊列來解決多個輔存儲的寫入和擴(kuò)展性問題。CDC〔ChangeDataCapture)技術(shù)這種架構(gòu)下數(shù)據(jù)寫入主存儲后會由主存儲再向輔存儲進(jìn)展同步,對應(yīng)用層是最友好的,只需要與主存儲打交道。主存儲到輔存儲的數(shù)據(jù)同步,則可以再利用異步隊列復(fù)制技術(shù)來做。不過這種方案對主存儲的力量有很高的要求，必需要求主存儲能支持CDC技術(shù)。一個典型的例子就是MySQL+Elasticsearch的組合架構(gòu)，ElasticsearchMySQLbinlogbinlogMySQLCDC『派生數(shù)據(jù)體系』是一個比較重要的技術(shù)架構(gòu)設(shè)計理念，其中CDC技術(shù)是更好的驅(qū)動數(shù)據(jù)流淌的關(guān)鍵手段。具備CDC技術(shù)的存儲組件，才能更好的支撐數(shù)據(jù)派生體系，從而能讓整個數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)更加敏捷，降低了數(shù)據(jù)全都性設(shè)計的簡單度，從而來面對高速迭代設(shè)計。惋惜的是大多數(shù)存儲組件不具備CDC技術(shù),例如HBaseTablestoreCDC，CDC的章節(jié)會具體介紹.一個好的產(chǎn)品，在產(chǎn)品內(nèi)部會承受派生數(shù)據(jù)架構(gòu)來不斷擴(kuò)大產(chǎn)品的力量，能將派生的過程透亮化，內(nèi)部解決數(shù)據(jù)同步、全都性及資源配比問題。而現(xiàn)實中大多數(shù)技術(shù)架構(gòu)承受產(chǎn)品組合的派生架構(gòu)，需要自己去治理MySQL+ElasticsearchHBase+Solr大問題是,在解決CDC輔存儲與主存儲具備一樣的數(shù)據(jù)寫入力量?存儲組件的選型架構(gòu)師在做架構(gòu)設(shè)計時，最大的挑戰(zhàn)是如何對計算組件和存儲組件進(jìn)展選型和組合,同類的計算引擎的差異化相對不大，通常會優(yōu)先選擇成熟和生態(tài)健全的計算引擎，例如批量計算引擎Spark和流計算引擎FlinkSQL和NoSQLNoSQL下又依據(jù)各類數(shù)據(jù)模型細(xì)分為多類、對象存儲、文件存儲和高速緩存等不同類別。帶來存儲選型簡單度的主要緣由是架構(gòu)師需要綜合考慮數(shù)據(jù)分層、本錢優(yōu)化以及面對在線和離線的查詢優(yōu)化偏向等各種因素，且當(dāng)前的技術(shù)進(jìn)展還是多樣化的進(jìn)展趨勢，不存在一個存儲產(chǎn)品能滿足全部場景下的數(shù)據(jù)寫入、存儲、查詢和分析等需求。有一些閱歷可以共享給大家：數(shù)據(jù)模型和查詢語言仍舊是不同數(shù)據(jù)庫最顯著的區(qū)分,關(guān)系模型和文檔模型是相對抽象的模型，而類似時序模型、圖模型和鍵值模型等其他非關(guān)系模型是相對具象的抽象，假設(shè)場景能匹配到具象模型，那選擇范圍能縮小點。存儲組件通常會劃分到不同的數(shù)據(jù)分層，選擇面對規(guī)模、本錢、查詢和分析性能等不同維度的優(yōu)化偏向，選型時需要考慮清楚對這局部數(shù)據(jù)存儲所要求的核心指標(biāo).區(qū)分主存儲還是輔存儲，對數(shù)據(jù)復(fù)制關(guān)系要有明確的梳理。(主存儲和輔存儲是什么在下一節(jié)介紹〕未知需求的擴(kuò)展性更重要。另外關(guān)于數(shù)據(jù)存儲架構(gòu),我認(rèn)為最終的趨勢是：數(shù)據(jù)肯定需要分層數(shù)據(jù)最終的歸屬地肯定是OSS會由一個統(tǒng)一的分析引擎來統(tǒng)一分析的入口,并供給統(tǒng)一的查詢語言構(gòu)造化大數(shù)據(jù)存儲構(gòu)造化大數(shù)據(jù)存儲在數(shù)據(jù)系統(tǒng)中是一個格外關(guān)鍵的組件，它起的一個很大的作用是連接『在線』和『離線數(shù)據(jù)分析的結(jié)果集存儲來直接支持在線查詢或者是數(shù)據(jù)派生。依據(jù)這樣的定位,我們總結(jié)下對構(gòu)造化大數(shù)據(jù)存儲的幾個關(guān)鍵需求。關(guān)鍵需求大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲入和輸出，必需要能支撐PB高吞吐寫入力量ETLT+1存儲需要能支撐多個在線數(shù)據(jù)庫內(nèi)數(shù)據(jù)的導(dǎo)入，也要能承受大數(shù)據(jù)計算引擎的海量結(jié)果數(shù)據(jù)集導(dǎo)出。所以必需能支撐高吞吐的數(shù)據(jù)寫入，通常會承受一個為寫入而優(yōu)化的存儲引擎。豐富的數(shù)據(jù)查詢力量構(gòu)造化大數(shù)據(jù)存儲作為派生數(shù)據(jù)體系下的輔存儲，需要為支撐高效在線查詢做優(yōu)化。常見的查詢優(yōu)化包括高速緩存、高并發(fā)低延遲的隨機(jī)查詢、簡單的任意字段條件組合查詢以及數(shù)據(jù)檢索。這些查詢優(yōu)化的技術(shù)手段就是緩存和索引,其中索引的支持是多元化的，面對不同的查詢場景供給不同類型的索引。例如面對固B+treeR—treeBKD—tree面對多條件組合查詢和全文檢索的倒排索引。存儲和計算本錢分別存儲計算分別是目前一個比較熱的架構(gòu)實現(xiàn)，對于一般應(yīng)用來說比較難體會到這個架構(gòu)的優(yōu)勢。在云上的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)下,存儲計算分別才能完全發(fā)揮優(yōu)勢。存儲計算分別在分布式架構(gòu)中，最大的優(yōu)勢是能供給更敏捷的存儲和計算資源治理手段，大大提高了存儲和計算的擴(kuò)展性。對本錢治理來說,只有基于存儲計算分離架構(gòu)實現(xiàn)的產(chǎn)品，才能做到存儲和計算本錢的分別。存儲和計算本錢的分別的優(yōu)勢，在大數(shù)據(jù)系統(tǒng)下會更加明顯。舉一個簡潔的例子，構(gòu)造化大數(shù)據(jù)存儲的存儲量會隨著數(shù)據(jù)的積存越來越大，但是數(shù)據(jù)寫入量是相對平穩(wěn)的。所以存儲需要不斷的擴(kuò)大，但是為了支撐數(shù)據(jù)寫入或臨時的數(shù)據(jù)分析而所需的計算資源，則相對來說比較固定，是按需的。數(shù)據(jù)派生力量一個完整的數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)下，需要有多個存儲組件并存.并且依據(jù)對查詢和分析力量的不同要求，需要在數(shù)據(jù)派生體系下對輔存儲進(jìn)展動態(tài)擴(kuò)展.所以對于構(gòu)造化大數(shù)據(jù)存儲來說,也需要有能擴(kuò)展輔存儲的派生力量，來擴(kuò)展數(shù)據(jù)處理力量。而推斷一個存儲組件是否具備更好的數(shù)據(jù)派生力量,就看是否具備成熟的CDC技術(shù)。計算生態(tài)數(shù)據(jù)的價值需要靠計算來挖掘，目前計算主要劃為批量計算和流計算.對于構(gòu)造化大數(shù)據(jù)存儲的要求，一是需要能夠?qū)又髁鞯挠嬎阋?例如Spark、Flink等，作為輸入或者是輸出；二是需要有數(shù)據(jù)派生的力量，將自身數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為面對分析的列存格式存儲至數(shù)據(jù)湖系統(tǒng)；三是自身供給交互式分析力量,更快挖掘數(shù)據(jù)價值.滿足第一個條件是最根本要求，滿足其次和第三個條件才是加分項。開源產(chǎn)品HBaseCassandra,CassandraWideColumnNoSQL類別下排名Top—1的產(chǎn)品，在國外應(yīng)用比較廣泛.但這里我們重點提下HBase，由于在國內(nèi)的話相比CassandraHBaseHDFS的存儲計算分別架構(gòu)的WideColumn數(shù)據(jù)存儲,它的優(yōu)點為：存儲計算分別架構(gòu)：底層基于HDFS，分別的架構(gòu)可帶來存儲和計算各自彈性擴(kuò)展的優(yōu)勢，與計算引SparkLSM開發(fā)者生態(tài)成熟，接入主流計算引擎：作為進(jìn)展多年的開源產(chǎn)品，在國內(nèi)也有比較多的應(yīng)用，開發(fā)者社區(qū)很成熟,對接幾大主流的計算引擎。HBase查詢力量弱供給高效的單行隨機(jī)查詢以及范圍掃描,簡單的組合條件查詢必需使用Scan+Filter的方式,稍不留意就HBasePhoenixMySQL合最左匹配的查詢條件才能做索引優(yōu)化，可被優(yōu)化的查詢條件格外有限。數(shù)據(jù)派生力量弱CDCHBaseCDCHBaseReplicationCDC的力量，但是僅為HBaseReplicationHBase的CDC技術(shù),例如用于和SolrLilyIndexer，但是比較惋惜的是這類組件從理論和機(jī)制上分析就沒法做到CDC本錢高前面提到構(gòu)造化大數(shù)據(jù)存儲的關(guān)鍵需求之一是存儲與計算的本錢分別,HBaseCPUCPU小比例關(guān)系.即隨著存儲空間的增大，CPU核數(shù)本錢也會相應(yīng)變大，而不是按實際所需計算資源來計算本錢。要到達(dá)完全的存儲與計算本錢分別，只有云上的Serverless運維簡單HBaseHadoopZookeeperHDFS,沒有專業(yè)的運維團(tuán)隊幾乎無法運維。熱點處理力量差HBaseRangePartitionHashPartitionHBase供給了大量的最正確實踐文檔來指引開發(fā)者在做表的Rowkeyhashkey,salted-tableRegionSplitMove化機(jī)制.國內(nèi)的高級玩家大多會基于HBaseHBase依據(jù)自身業(yè)務(wù)查詢特色研發(fā)自己的索引方案，例如自研二級索引方案、對接Solr做全文索引或者是針對區(qū)bitmapHBase值得借鑒。TablestoreTablestore是阿里云自研的構(gòu)造化大數(shù)據(jù)存儲產(chǎn)品，具體產(chǎn)品介紹可以參考官網(wǎng)以及權(quán)威指南。Tablestore個設(shè)計理念特地設(shè)計和實現(xiàn)了一些特色的功能。設(shè)計理念Tablestore了一些特色設(shè)計方向，簡潔概括下Tablestore存儲計算分別架構(gòu)：承受存儲計算分別架構(gòu)，底層基于飛天盤古分布式文件系統(tǒng)，這是實現(xiàn)存儲計算本錢分別的根底。LSM:LSMB+treeLSM好的支持?jǐn)?shù)據(jù)冷熱分層。Serverless產(chǎn)品形態(tài)：基于存儲計算分別架構(gòu)來實現(xiàn)本錢分別的最關(guān)鍵因素是Serverless效勞化，只有Serverless數(shù)據(jù)導(dǎo)入,來拘束線數(shù)據(jù)庫或者是來自離線計算引擎，在此時需要有足夠的計算力量能接納高吞吐的寫入，而尋?？赡軆H需要比較小的計算力量，計算資源要足夠的彈性.另外在派生數(shù)據(jù)體系下，主存儲和輔存儲通常是異構(gòu)引擎，在讀寫力量上均有差異，有些場景下需要敏捷調(diào)整主輔存儲的配比，此時也需要存儲和計算資源彈性可調(diào)。多元化索引,供給豐富的查詢力量：LSM的查詢場景需要不同類型的索引，所以Tablestore供給多元化的索引來滿足不同類型場景下的數(shù)據(jù)查詢需求。CDCTablestoreCDCTunnelService,支持全量和增量的實時數(shù)據(jù)訂閱，并且能無縫Flink擁抱開源計算生態(tài):除了比較好的支持阿里云自研計算引擎如MaxComputeDataLakeAnalytics的計FlinkSpark流批計算一體：能支持SparkCDCFlink數(shù)據(jù)進(jìn)展流計算，真正實現(xiàn)批流計算結(jié)合。特色功能多元化索引Tablestore多元索引能供給更豐富的查詢功能，包含任意列