如何构建大数据指标分析系统_大数据 指标系统

目录

一、指标分析的基础分析

二、指标分析技术方案

三、结论

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前言:技术是为了需求服务。技术的第一性原则是解决问题，不同的技术方案都能实现同样的需求，那在公司原有技术架构上，如何设计技术架构，尽量用最少的大数据组件解决多种应用场景问题。分析分为实事状态分析和预测分析（特征工程），本文用对事实状态指标分析为例，用多种技术方案构建指标分析系统。

一、指标分析的基础分析

1.大数据的指标分析场景：从主机往上分析，有机器的性能指标、中间件的应用指标、业务应用指标、业务指标;其中前三个和安全生产管理、监控、运维相关；业务指标和运营、决策分析相关；面向业务指标是主要的、可操作数据的分析系统。

2.数据分析阶段：数据分析系统会经过数据采集、数据处理、指标计算、结果应用四个阶段。

3.数据样式：数据的样式有OLTP数据库的结构化数据（ER模型或大宽表）；日志等半结构化数据。

4.指标计算思考：分析和计算是两件事，业务要评估是需要分析挖掘还是实事呈现；数据分析和指标计算在技术层面没有强因果联系，但是定式思维导致在构建局部指标需求的时候，往往先构建分析模型（ODS和DWD），再依据DIM层构建DWS到OPS层的计算；这种方式带着传统OLTP计算方式的特征；数据分析阶段，到宽表之前，都是为了指标分析构建数据模型，换句话说，最优方式构建好宽表模型，指标就能很快的计算出来；分析不一定要放到技术层，也可以放到业务构建时。

二、指标分析技术方案

以下从ER模型的结构化数据和日志非结构数据两种场景构建指标分析系统。

方案一（离线分析报表）:数据采集+数据处理+数仓分析+数据呈现

例如：datax采集数据库、Flume采集文件+Spark数据处理（标准化）+hive数仓分析+mysql和后端做数据结构展示嵌入web;

市场上第一版用于数据分析的技术架构方案，数据采集源是通过集成插件将OLTP结构化数据库或非结构日志采集到HDFS上，存储为文件系统，通过spark数据处理成标准数据，然后hive数仓安装指标要求，构建数据模型，计算指标，将指标同步到高qps的中间件应用。

优点：存储数据量大，业务分析性能稳定。

弊端：模型构建复杂、处理链路长，详细数据难以呈现。

方案二（离线分析报表改进）：SDK事件模型采集+纬度关联+纬度统计和结果呈现

例如1：SDK事件模型数据采集（存入Kafka）+不定义scheme的存储组建（ES）+Redis数据阔维+DSL计算，结果存入Mysql+取数API读取指标数据

例如2：SDK事件模型数据采集（存入Kafka）+定义scheam的存储组件（Doris）+DIm中间维度表+Doris自带引擎计算维度指标结果+取数API读取指标数据。（相比例如1，存在scheme定义和阔维处理区别）

优点：数据加工，关联查询，详情即席查询；

缺点：依赖OLAP分析组件自身的性能，存储计算能力和QPS的性能。

大数据现有分析技术主要是数仓分析（离线和实事数仓），数仓分析是一套标准的方法论，对标传统计算机语言的计算逻辑，依靠层级关系将最终指标结果分析出来，在处理过程中，会生成一张描述事件的宽表，然后在宽表之上计算指标数据；如何生成宽表，在业务系统中存在多种方式，可以自定义OLTP事件描述宽表，将多种ER表和机器语言内部关联逻辑具象成最终结果，大数据集成只需要拉取最终结果表；或者在业务系统内部埋点，将事件关系描述生成一条数据存入kafka类似队列；然后关联事件纬度，就可以使用大数据存储分析能力产出报表。

方案三（实时分析报表）：采集到数据管道+实事窗口或状态粗加工计算+存储引擎细加工（纬度统计计算和高QPS特性）数据API支持。

例如1：Kafka+Flink和Redis数据加工+ES存储大宽表+ES引擎和自身的RestApi提供Web指统计标数据；

例如2：Kafka数据缓存+Flink和Redis数据加工+CLickHouse大宽表存+依赖CK引擎的数据API纬度统计结果呈现；

例如3：Kafka等队列中间件缓存数据+FLink窗口或状态特性计算结果+Mysql存储结果数据，数据API呈现指标结果；

例如4：FLinkCdc或kafka等定时将结果同步到Doris+Doris引擎和定时调度触发快速计算(MPP)（低频使用）+数据Api呈现计算结果（即席查询特性）

大数据实时数据分析有多种技术方案，技术选项参考公司的技术栈和团队技术能力深浅。有存组件的技术方式，如CK、Hbase和Doris/starRocks，只需要数据标准化后打通数据管道,依赖组件自己的引擎计算能力；也可以通过灵活的计算引擎，开大窗口，利用内置状态，实事更新指标存储到外部中间件，如FLink+Redis或Mysql等高QPS的中间件；也可以综合使用，预计算后再依赖中间件最终聚合得出结果，如，可以把计算窗口调小一点，放弃状态管理，将阶段计算结果输出到中间件，再计算最终结果。

三、结论

大数据指标系统是一个集：数据采集、数据处理、指标计算、结果呈现的周期；多个阶段是一个生命整体，如何高效、稳定、有效的输出报表，可以在周期任何一个阶段做优化。

指标分析最理想的状态是：业务端采集的就是宽表核心数据，数据直接写入存储系统，做简单处理，依靠宽表做指标统计，结果直接呈现。想实现理想状态，需要以存储系统的读写性能为基础，以宽表构建为关联核心，任务调度系统做辅助；在业务侧做好宽表处理，依赖高性能OLAP大数据组件做数据存储能力建设，计算下沉或上移得到指标结果，组件自身的数据API提供报表数据支撑。离线和实事报表都可以基于这套方式构建，实时报可以将计算放到落库之前FLink和kafka中，离线报表指标可以增加一个中间件，依赖机器语言或者数据迁移插件存储到mysql这类高QPS的中间件中。

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