大数据分析的下一代架构--IOTA架构设计实践

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大数据分析的下一代架构–IOTA架构设计实践

基于 易观CTO 郭炜 文章 Lambda架构已死，去ETL化的IOTA才是未来 和 易观方舟IOTA架构实践整理而成

IOTA架构提出背景

在过去，Lambda数据架构成为每一个公司大数据平台必备的架构，它解决了一个公司大数据批量离线处理和实时数据处理的需求。一个典型的Lambda架构如下：

数据从底层的数据源开始，经过各种各样的格式进入大数据平台，在大数据平台中经过Kafka、Flume等数据组件进行收集，然后分成两条线进行计算。一条线是进入流式计算平台（例如 Storm、Flink或者Spark Streaming），去计算实时的一些指标；另一条线进入批量数据处理离线计算平台（例如Mapreduce、Hive，Spark SQL），去计算T+1的相关业务指标，这些指标需要隔日才能看见。

Lambda架构经历多年的发展，其优点是稳定，对于实时计算部分的计算成本可控，批量处理可以用晚上的时间来整体批量计算，这样把实时计算和离线计算高峰分开，这种架构支撑了数据行业的早期发展，但是它也有一些致命缺点，并在大数据3.0时代越来越不适应数据分析业务的需求。缺点如下：

  • 实时与批量计算结果不一致引起的数据口径问题：因为批量和实时计算走的是两个计算框架和计算程序，算出的结果往往不同，经常看到一个数字当天看是一个数据，第二天看昨天的数据反而发生了变化。

  • 批量计算在计算窗口内无法完成：在IOT时代，数据量级越来越大，经常发现夜间只有4、5个小时的时间窗口，已经无法完成白天20多个小时累计的数据，保证早上上班前准时出数据已成为每个大数据团队头疼的问题。

  • 数据源变化都要重新开发，开发周期长：每次数据源的格式变化，业务的逻辑变化都需要针对ETL和Streaming做开发修改，整体开发周期很长，业务反应不够迅速。

  • 服务器存储大：数据仓库的典型设计，会产生大量的中间结果表，造成数据急速膨胀，加大服务器存储压力

IOTA架构

而在IOT大潮下，智能手机、PC、智能硬件设备的计算能力越来越强，而业务需求要求数据实时响应需求能力也越来越强，过去传统的中心化、非实时化数据处理的思路已经不适应现在的大数据分析需求，我提出新一代的大数据IOTA架构来解决上述问题，整体思路是设定标准数据模型，通过边缘计算技术把所有的计算过程分散在数据产生、计算和查询过程当中，以统一的数据模型贯穿始终，从而提高整体的预算效率，同时满足即时计算的需要，可以使用各种Ad-hoc Query来查询底层数据：

IOTA整体技术结构分为几部分：

  • Common Data Model：贯穿整体业务始终的数据模型，这个模型是整个业务的核心，要保持SDK、cache、历史数据、查询引擎保持一致。对于用户数据分析来讲可以定义为“主-谓-宾”或者“对象-事件”这样的抽象模型来满足各种各样的查询。以大家熟悉的APP用户模型为例，用“主-谓-宾”模型描述就是X用户 – 事件1 – A页面（2018/4/11 20:00）。当然，根据业务需求的不同，也可以使用“产品-事件”、“地点-时间”模型等等。模型本身也可以根据协议（例如 protobuf）来实现SDK端定义，中央存储的方式。此处核心是，从SDK到存储到处理是统一的一个Common Data Model。

  • Edge SDKs & Edge Servers：这是数据的采集端，不仅仅是过去的简单的SDK，在复杂的计算情况下，会赋予SDK更复杂的计算，在设备端就转化为形成统一的数据模型来进行传送。例如对于智能Wi-Fi采集的数据，从AC端就变为X用户的MAC 地址-出现- A楼层（2018/4/11 18:00）这种主-谓-宾结构，对于摄像头会通过Edge AI Server，转化成为X的Face特征- 进入- A火车站（2018/4/11 20:00）。也可以是上面提到的简单的APP或者页面级别的X用户 – 事件1 – A页面（2018/4/11 20:00），对于APP和H5页面来讲，没有计算工作量，只要求埋点格式即可。

  • Real Time Data：实时数据缓存区，这部分是为了达到实时计算的目的，海量数据接收不可能海量实时入历史数据库，那样会出现建立索引延迟、历史数据碎片文件等问题。因此，有一个实时数据缓存区来存储最近几分钟或者几秒钟的数据。这块可以使用Kudu或者Hbase等组件来实现。这部分数据会通过Dumper来合并到历史数据当中。此处的数据模型和SDK端数据模型是保持一致的，都是Common Data Model，例如“主-谓-宾”模型。

  • Historical Data：历史数据沉浸区，这部分是保存了大量的历史数据，为了实现Ad-hoc查询，将自动建立相关索引提高整体历史数据查询效率，从而实现秒级复杂查询百亿条数据的反馈。例如可以使用HDFS存储历史数据，此处的数据模型依然SDK端数据模型是保持一致的Common Data Model。

  • Dumper：Dumper的主要工作就是把最近几秒或者几分钟的实时数据，根据汇聚规则、建立索引，存储到历史存储结构当中，可以使用map reduce、C、Scala来撰写，把相关的数据从Realtime Data区写入Historical Data区。

  • Query Engine：查询引擎，提供统一的对外查询接口和协议（例如SQL JDBC），把Realtime Data和Historical Data合并到一起查询，从而实现对于数据实时的Ad-hoc查询。例如常见的计算引擎可以使用presto、impala、clickhouse等。

  • Realtime model feedback：通过Edge computing技术，在边缘端有更多的交互可以做，可以通过在Realtime Data去设定规则来对Edge SDK端进行控制，例如，数据上传的频次降低、语音控制的迅速反馈，某些条件和规则的触发等等。简单的事件处理，将通过本地的IOT端完成，例如，嫌疑犯的识别现在已经有很多摄像头本身带有此功能。

IOTA 架构实例-方舟

IOTA 架构特点

IOTA大数据架构，主要有如下几个特点：

  • 去ETL化：ETL和相关开发一直是大数据处理的痛点，IOTA架构通过Common Data Model的设计，专注在某一个具体领域的数据计算，从而可以从SDK端开始计算，中央端只做采集、建立索引和查询，提高整体数据分析的效率。

  • Ad-hoc即时查询：鉴于整体的计算流程机制，在手机端、智能IOT事件发生之时，就可以直接传送到云端进入real time data区，可以被前端的Query Engine来查询。此时用户可以使用各种各样的查询，直接查到前几秒发生的事件，而不用在等待ETL或者Streaming的数据研发和处理。

  • 边缘计算（Edge-Computing）：将过去统一到中央进行整体计算，分散到数据产生、存储和查询端，数据产生既符合Common Data Model。同时，也给与Realtime model feedback，让客户端传送数据的同时马上进行反馈，而不需要所有事件都要到中央端处理之后再进行下发。

IOTA架构 — 数据模型 Common Data Model

Event-User 模型之 事件(event)

主要是描述用户做了什么事情，记录用户触发的行为，例如注册、登录、支付事件等等，用以记录用户在何时通过何种方式发生了何种行为

Event 核心是何人 (xwho) 、何时 (xwhen) 、何地 (xwhere) 、通过何种方式 (xcontext) 、发生了何种行为 (xwhat) 五要素，比如 xiaozhou 在2018-01-31 07:02:48 通过Chrome 浏览器打开了易观方舟网站，这就会触发一个事件，上报如下格式的数据：

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[
　　{
　　　　"appid":"analysys_ark",
　　　　"xwho":"xiaozhou",
　　　　"xwhat":"PageView",
　　　　"xwhen":1517353368887,
　　　　"xcontext":{
　　　　　　"$ip":"36.104.53.121",
　　　　　　"$url":"https://ark.analysys.cn",
　　　　　　"title":"易观方舟 - 基于业务场景多维度分析用户行为数据",
　　　　　　"user_agent":"Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Chrome/62 "
　　　　}
　　}
]

Event-User 模型之 用户(profile)

用以记录用户属性相关的信息，来描述用户，进一步进行画像等。

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[
　　{
　　　　"appid":"analysys_ark",
　　　　"xwhat":"$profile_set",
　　　　"xwhen":1517353368887,
　　　　"xwho":"21917482d8338983d07d10523f1e2ae38672269",
　　　　"xcontext":{
　　　　　　"sex":"female",
　　　　　　"birthday":1998,
　　　　　　"email":"[email protected]",
　　　　　　"name":"xiaozhou",
　　　　    "company":"analysys",
　　　　　　"$time_zone":"GMT+08:00"
　　　　}
　　}
]

方舟的事件模型中，数据上报时会有用户这个实体，使用 who 来进行标识，在登录前匿名阶段，who 中会记录一个 匿名 ID ，登录后会记录一个注册 ID。

1.1 匿名 ID
匿名 ID 用来在用户主体未登录应用之前标识，当用户打开集成有方舟 SDK 的应用时，SDK 会给其分配一个 UUID 来做为匿名 ID 。
当然，方舟也提供了给用户主体设置匿名 ID 的方式，比如可以使用设备 ID ( iOS 的 IDFA/IDFV，Web 的 Cookie 等)。

1.2 注册 ID
通常是业务数据库里的主键或其它唯一标识，注册 ID 是更加精确的用户 ID，但很多应用不会用注册 ID，或者用户使用一些功能时是在未登录的状态下进行的，此时，就不会有注册 ID。
另外，在方舟系统中，我们以为用户主体来进行分析，这个用户主体可能是一个人，一个帐号，也可能是一个家电，一辆汽车。具体以什么做为用户主体，要根据用户实际的业务场景来决定。

1.3 distinct_id
即使有了who（ 注册 ID / 匿名 ID)，实际使用中也会存在注册用户匿名访问等情况，所以需要一个唯一标识将用户行为贯穿起来，distinct_id 就是在who 的基础上根据一些规则生成的唯一 ID。

更多模型相关
https://ark.analysys.cn/docs/integration-data-model.html

IOTA架构 — 数据流转过程

分Event-Profile 数据流

IOTA架构 — 数据采集(Ingestion)

数据采集要注意：

  • 传输加密

  • 策略控制

    • 服务器可以随时更改发发送策略，比如发送频率调整，重试频率
    • 发送策略优先级: 服务器策略>debug>用户设置>启动、间隔策略
    • 服务器约束示例

IOTA架构 — 数据缓冲区(Real-Time Data)

Real-Time Data区是数据缓冲区，当从Kafka消费完数据首先落入Buffer区，这样设计主要是因为目前主流存储格式都不支持实时追加(Parquet、ORC)。Buffer区一般采用HBase、Kudu等高性能存储，考虑到成熟度、可控、社区等因素，我们采用HBase。

HBase的特点：

  • 主键查询速度快
  • Scan性能慢

如何解决Scan性能：— In-memory

  • Snappy压缩
  • 动态列簇
  • 只存一定量的数据
  • Rowkey hash化
  • hfile数据转换成OrcFile

IOTA架构 — 历史存储区(Historical data storage)

当HBase里的数据量达到百万规模时，调度会启动DumpMR(Spark、MR任务)会将HBase数据flush到HDFS中去，因为还要支持数据的实时查询，我们采用R/W表切换方案，即一直写入一张表直到阈值，就写入新表，老表开始转为ORC格式。
HDFS高效存储：

  • 按天分区
  • 基于用户ID，事件时间排序
  • 冷热分层
  • Orc存储
  • BloomFilter(无
  • 稀疏索引(无
  • Snappy压缩
  • 小文件问题：不按事件分区、MergerMR定时合并小文件

IOTA架构 — 即时查询引擎(Query Engine)

因为需支持从历史到最近一条数据的即时查询，查询引擎需要同时查HBase缓冲区里和历史存储区的数据，采用View视图的方式进行查询。

方舟的Query Engine基于Presto进行二次开发

  • HBase-Connector定制开发、优化

  • 通过视图View建立热数据与历史数据的联合计算

  • Session，漏斗，留存，智能路径等模型的算法实现

IOTA架构 — 优化策略/方向

1、添加布隆过滤器，TPC-DS有50%-80%性能提升

2、全局 + 局部字典，尽量整型，避免过长字符串，数倍性能提升
如：事件名称使用id，查询速度提升近1倍

3、数据缓存Alluxio使用，2~5倍性能提升

4、SQL优化，耗时sql优化非常重要

5、Unsafe调用。Presto里开源Slice的使用

 
如何处理好一项复杂的任务
数据分析中可视化图表缓存策略

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