业务介绍

新东方教育科技集团定位于以学生全面成长为核心，以科技为驱动力的综合性教育集团。集团由1993年成立的北京新东方学校发展壮大而来，拥有短期培训系统、基础教育系统、文化传播系统等业务。

在互联网大潮中，新东方在IT技术上也不断重构，持续投入大数据建设，研发大数据的相关技术和应用，从而快速而精准地响应业务需求，并用数据为集团各级领导提供决策依据。新东方的大数据应用主要包括两部分：

企业应用端的业务场景（B端）：包括交易，教学，人员等数据，数据规模为TB级。数据会被按照不同的条件和学校层级等，形成营收、教学、客服、财富人事等实时报表，为CRM系统的成千上万名业务顾问提供线索和商机的明细报表查询，同时也供各级管理人员了解业务的运行情况，辅助业务决策。
互联网直接面向用户场景（C端）：主要为招生引流类、云教室等应用，包括网页版，App端，H5等，数据量为PB级。这部分数据记录了用户（学员和潜在用户）在新东方的教学闭环轨迹，C端数据除了生成常规的运营报表外，还会绘制用户画像，进而开发推荐系统和圈选等应用，改善C端各种应用的用户体验，进一步精细化运营。

数仓建设和应用痛点

为了满足日益增长的业务需求，集团开始投入数仓建设。在数据仓库建设的初期，以业务驱动为主。通过阿里云的MaxCompute为核心构建数据仓库，直接集成业务库数据以及WEB应用的OSS日志等，然后在数据仓库中分析业务数据并产生统计分析结果。初期的架构如下：

根据业务需要，将中小型规模的结果导入MySQL并支持数据更新。数据规模较大的只读结果则导入 MongoDB。
然后Web服务层查询MySQL和MongoDB并向用户提供服务接口， Web服务层也可以通过Lightning加速接口直接查询MaxCompute的数据，

Lightning协议是MaxCompute查询加速服务，支持以PostgreSQL协议及语法连接访问MaxCompute数据，相比MaxCompute提供的odps jdbc接口速度要快得多。原因是后者把每次访问作为一个Map-Reduce处理，即使很小的数据量查询响应时间也要超过10秒，而 Lightning能将延时降到百毫秒内，满足业务结果报表的展示需求。目前Lightning服务进入服务下线阶段，新的加速服务由Hologres加速集群替代。

使用这套架构可以在较短的时间内满足报表开发、用户画像和推荐服务等需求，为新东方的日常运营和招生引流提供较好的数据支持。但是随着业务的开展，这套架构越来越难以满足用户的需求，主要体现在：

实时性，业务希望能够达到1分钟级甚至秒级的实时性，而使用MaxCompute只能完成批量处理，一般只能提供分钟级（一般5分钟以上）的延时
来自Web服务层的高并发查询，MaxCompute的大数据量查询只能支持到100左右的QPS，满足不了来自C端应用的高并发查询
复杂逻辑的大数据量分析和Ad-hoc查询，随着分析数据迅速从数百G上涨到TB级，在多个数亿行以上的数据进行复杂报表开发，单实例MySQL难以支持；而MongoDB无法使用标准的SQL进行复杂查询，同时MongoDB本身复杂的查询业务，开发效率很低。
Lightning接口虽然支持标准的SQL并且某些场景上速度比较快，但是Lightning开始逐渐下线，需要找到替换的方法。

实时数仓选型

要解决以上的业务痛点，就需要找到能满足实时数仓建设需求的产品。大数据团队调研了多种实时数仓方案，基于新东方的数据和应用特点进行选型，方案比对如下：

产品	Ad-hoc查询	高并发支持（QPS）	SQL支持	TP(交易)支持	与MaxCompute/Flink集成	文档和技术支持
ClickHouse 20.1	支持PB级以上	默认支持100的并发查询，qps取决于单个查询的响应时间	单表查询支持较好，复杂报表查询支持较弱	通过mutation支持update，较弱	支持	文档丰富，社区支持较好
Doris 0.9	支持PB级以上	数百	兼容MySQL	不支持	通过兼容MySQL与MaxCompute集成,与Flink的集成不明确	文档和社区都较差
Hologres 1.1	支持PB级以上	数万以上	兼容PostgreSQL	DDL支持	与MaxCompute直接在存储层集成，并且都兼容PostgreSQL，提供Flink Connector集成	阿里在线文档和技术支持
Tidb 4.x （含Tiflash）	支持PB级以上	数万以上	兼容MySQL	支持	支持	文档丰富，社区支持较好
Elastic Search 7.x	支持PB级以上	数万以上	不支持标准SQL	不支持	支持与MaxCompute集成，Flink Connector只支持Source	文档丰富，社区支持较好

从以上的表格能看出，Tidb和Hologres可以较好地解决新东方在大数据方面面临的问题。但是Tidb需要私有云部署并运维，而MaxCompute部署在公有云，两者在不同的云环境。Hologres是阿里云提供的云原生服务，并与MaxCompute都部署在公有云，且在Pangu文件层紧密集成，数据交换效率远高于其他外部系统，两者都兼容PostgreSQL，从离线数据仓库开发迁移到实时数据仓库开发难度降低。

基于以上的分析，选择Hologres作为实时数仓。

实时数仓建设

实时数仓是在离线数仓的基础上，基于Lambda架构构建，离线和实时同时进行建设。有关Lambda的，参阅：Lambda architecture

架构的各组件说明：
1）数据源：

Binlog，即各类应用（B端和C端）的数据库Binlog，对于SQL SERVER的数据库则是CT log;
App消息，即App运行时上报的事件;
Web日志/埋点日志，即Web服务器所产生的ngix日志，以及Web app/H5运行时埋点服务产生的日志

2）CDC数据总线（简称CDC）

CDC数据总线采集数据源，写入Kafka Topic。对于离线数仓和实时数仓, CDC都是直接交互的数据源/
CDC包括Source Connector、Kafka 集群、Sink Connector三部分。 Source Connector 负责从数据源采集数据并写入Kafka集群的Topic，而Sink Connector则将Kafka Topic的数据ETL到目标库，包括实时和离线数仓。
CDC易于部署和监控，并提供了简单的数据过滤，成本较低，数据ETL任务尽量采用CDC。

3）离线数据处理

离线数据处理基于MaxCompute搭建，用于计算全量数据，数据源来自于CDC的实时导入。离线数据经过离线数仓计算（ODS->DWD/DWS→ADS）导入Hologres作为存量数据，一部分离线的DWD/DWS数据也导入Hologres作为维表的存量数据。
Flink计算任务会将ADS层结果Sink到MaxCompute，用于数据备份。

4）实时数据处理
实时数据处理基于阿里云托管的 Flink流式计算引擎。与离线数仓处理固定日期的数据（如T+1）不同，实时数仓处理的是流式数据，从任务启动开始，就一直运行，除非异常终止，否则不会结束。数仓的层次与离线数仓类似，根据实时处理的特点做了简化。如下表所示:

数仓层次	描述	数据载体
ODS层	与数据源表结构相似，数据未经过处理	Kafka Topic/cdc Connector
DWD/DWS层	数据仓库层，根据业务线/主题处理数据，可复用	Kafka Topic
DIM层	维度层	holo 维表，Kafka Topic
ADS层	应用层，面向应用创建，存储处理结果	holo实时结果表，Kafka Topic

5）Hologres 数据查询
Hologres同时作为实时数据和MaxCompute离线数据加速查询的分析引擎，存储所有的实时数仓所需的数据表，包括维度数据表（维表）、实时结果表、存量数据表以及查询View和外表等。数据表的定义和用途如下表所示：

数据表名称	描述	数仓层次	数据源
维度数据表	维度建模后的数据表，在实时计算时事实表通过JDBC查询	DIM层	初始化数据来自离线数仓dim 层、CDC、Flink维表计算任务
实时结果表	实时数仓的计算结果表	实时数仓DWS/ADS层	实时数仓的DWS/ADS层计算任务
存量结果表	离线数仓的计算结果表	实时数仓DWS/ADS层	离线数仓的DWS/ADS层计算任务
查询view	合并实时和存量结果，对外提供统一的展示View	实时数仓ADS层	存量结果表
实时结果表
外表	来自MaxCompute的数据表引用	各层次	离线数仓
备份表	备份实时计算一段时间内的数据，用于做数据校验和问题诊断	DWD/DWS层	实时数仓

应用场景

通过新的架构，支持了新东方集团内如下应用场景：

实时报表查询：为CRM系统的成千上万名业务顾问提供线索和商机的明细报表查询，同时为管理层提供实时活动看板服务，延时秒级，辅助业务决策。
Ad-hoc查询：B端和C端运营人员可以直接通过Hologres定制自己的复杂业务查询
用户轨迹和画像场景：实时处理用户来自B端和C端的数据，生成用户轨迹和标签，为业务快速决策提供依据。
推荐系统和圈选业务：通过Maxcompute训练离线模型，并通过Flink数据调整模型的参数。基于用户的实时轨迹数据圈选出符合条件的用户并推送服务，进一步精细化运营。

使用实践

一个典型的实时任务处理流程如下图所示：

ODS层数据通过CDC数据总线导入MaxCompute，提供离线计算源数据。同时也会将数据写入到Hologres,用于做数据验证。在Hologres中，维表存储全量数据。而其他类型的ODS数据表一般存储时间>离线的计算周期即可，如离线T+1，则存储2天，无相应的离线计算任务根据验证数据周期而定。
Flink任务读取ODS层数据作为输入，与存储在Hologres中的维表做关联，计算的结果存储到DWD/DWS层的Kafka Topic中，同时将结果写入到Hologres用于数据验证，数据存储时间与ODS层相同
Flink任务读取DWD/DWS层数据，与存储在Hologres中的维表做关联，将结算的结果存储到Hologres。根据应用需要，如果是Lambda架构，存储时间>离线的计算周期即可，如离线T+1，则存储2天，如果是Kappa架构，保留全部数据，同时将结果数据写入离线数仓用于离线分析用（可选）。

下面具体介绍在每一步处理流程中的使用实践与经验优化，以帮助达到更好的效果。

数据验证

由于实时处理源数据和结果都是动态的，数据验证无法在任务中进行。可以在Hologres中，对实时数仓的各层落仓结果进行验证。由于实时处理和时间相关，每一层次的数据都需要带上一个处理时间戳(Process Time)。在Lambda架构中，将实时结果和离线结果进行比对，假设离线处理周期为T+1, 则实时处理取时间戳与昨天的数据进行比对，计算出准确率。如果是Kappa架构，需要进行逻辑验证，并与业务人员处理的结果数据进行比对。

全量数据初始化

Kafka Topic一般存储几天内的数据，不能提供全量数据，所以需要从离线数仓进行全量数据初始化，将维表、ADS层结果等导入Hologres。

Hologres维表的Lookup和性能优化

1）Lookup
在Flink计算任务中，流表和Hologres的维度数据表Join，就是Lookup。Lookup需要解决两个问题：

维表索引：实际处理过程是每条流表的数据，使用Join 条件的列去维表中查询，将结果返回。Hologres的维表的索引需要和Flink SQL的Join key一致。
维表的延迟：由于维表的数据导入是另外的任务（CDC任务或者Flink任务），就会出现数据不同步的情况，流表数据已到，而关联的维度数据没有入库。

对于问题1，在创建Hologres的维度表时，需要根据Flink SQL的需要去设置表的各类索引，尤其是Distribution key和Clustering key，使之与Join的关联条件列一致，有关Hologres维表的索引会在后面小节提到。

对于问题2，维表和流表Join中，处理两者数据不同步的问题，通过设置窗口可以解决大部分问题，但是因为watermark触发窗口执行，需要兼顾维表数据延迟较多的情况，因而watermark duration设置较高，从而导致了数据处理任务的Latency很高，有时不符合快速响应的业务要求，这时可以采用联合Join,，将双流Join和Lookup结合起来。

维表数据包括两部分： 1. Hologres维表，查询全量数据. 2. 从维表对应的Kafka Topic创建的流表，查询最新的数据。Join时，先取维表对应的流表数据，如果不存在取Hologres维表的数据。

以下是一个例子，t_student(学员表)的流表和t_account(用户表) Join获取学员的user id

combined join
//stream table:stream_uc_account
val streamUcAccount: String =
s"""
CREATE TABLE `stream_t_account` (
`user_id` VARCHAR
,`mobile` VARCHAR
.......(omitted)
,WATERMARK FOR event_time AS event_time - INTERVAL '20' SECOND
) WITH ('connector' = 'kafka'.......(omitted)
)
""".stripMargin
//dim table:t_account
val odsUcAccount: String =
s"""
CREATE TABLE `t_account` WITH (
'connector' = 'jdbc',
.......(omitted)
) LIKE stream_t_account (excluding ALL)
""".stripMargin
//query sql: combined join
val querySql:String =
s"""
selectcoalesce(stm_acc.user_id,acc.user_id) as user_id
from t_student stu
LEFT JOIN stm_acc
ON stu.stu_id  = stm_acc.student_id
AND stu.modified_time
BETWEEN stm_acc.modified_time - INTERVAL '5' MINUTE
AND stm_acc.modified_time + INTERVAL '5' SECOND
LEFT JOIN uc_account FOR SYSTEM_TIME AS OF stu.process_time AS acc
ON stu.stu_id = acc.student_id

2）维表性能的优化
Flink SQL在Lookup时，流表每一条数据到来，会对Join的维表执行一次点查，Join的条件就是查询条件，例如对于流表stm_A和维表dim_B，Join条件为stm_A.id = dim.B.id
当 id=id1的stm_A数据到来时，会产生一条查询： select from dim_B where id=id1，由于维表查询的频率非常高，所以Join的维表列应该有索引。
Hologres索引包括： distribution key，clustering key，bitmap key，segment key(event timestamp) , 有关索引，可以参考 holo表的创建和索引

注意：维表推荐用Hologres行存表，但是在实际情况中，因为维表还用于adhoc一类的分析查询业务，所以本实践中大部分维表是列存表，以下实践结论是基于列存表和查询情况设定的，仅供参考，请根据业务情况合理设置。

实践结论1：维表的Join列设置成distribution key
由于当前使用列存作为维度表，维表的列数会影响查询性能，对于同一个维表，8个列和16个列的性能相差50%以上，建议join用到的列都设置成distribution key，不能多也不能少。如果使用行存表，没有这个限制。

实践结论2：尽可能减少维表的属性列
在应用中，维表可能有多个维度列会被用于Join，例如表T1，有两个维度列F1、F2分别用做和流表A，B的Join条件。根据F1和F2之间的关系，如果F1…F2→1…n，就在F1上创建distribution key, 反过来则在F2上创建，即在粒度较大的维度列上创建distribution key。

实践结论3: 一个维度表有多个维度列并且是Hierarchy时，在粒度较大的列上创建distribution key,并用在Join条件中
如果 F1…F2是多对多的关系，说明一个维表有两个交错的维度，而不是层次维度(hierarchy)上，需要进行拆分。
查询时，不管Lookup是否必须用到distribution key索引列，都要把distribution key索引放在Join条件里
示例：维表t1有两个维度列：stu_code和roster_code，distribution key加在stu_code上
流表stm_t2需要 Lookup 维表t1，关联条件是两个表的roster_code相同

select <field list> from  FROM stm_t2 stm JOIN t1 FOR SYSTEM_TIME AS OF stm.process_time AS dim ON stm.stu_code = dim.stu_code and stm.roster_code = dim.roster_code

业务价值

经过半年的实时数仓建设，并在集团内广泛使用。为业务的带来的价值如下：

为运营人员提供了1分钟级/秒级的实时看板服务和实时报表，业务人员可以及时了解到用户的反馈和业务的进程，从而调整运营策略，提高运营效率。
为C端应用提供了秒级的实时用户画像服务和用户圈选服务，从而可以让推荐系统及时根据用户反馈调整推荐产品列表，提高用户体验
开发效率大为提高，开发人员从之前的架构迁移到Hologres+Flink SQL上后，开发效率提高了1-2倍，学习的梯度也降低了很多。
运维成本下降，之前需要维护MySQL, MongoDB等异构系统，而Hologres是云原生服务，无需维护一个运维团队。

作者：陈毓林，新东方互联网技术中心大数据工程师。在新东方从事多年大数据架构研发，数据集成平台开发，以及业务数据分析等，主要技术领域包括基于flink的实时计算和优化，kafka相关的数据交换和集成等阿里云的云原生技术。

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