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StarRocks Evolution:One Data,All Analytics_paimon starrock

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在 11 月 17 日举行的 StarRocks Summit 2023上,StarRocks TSC Member、镜舟科技 CTO 张友东详细介绍了 StarRocks 社区的发展情况,并全面解析了 StarRocks 的核心技术与未来规划;我们特意将他的精彩演讲整理出来,以帮助大家更深入地了解 StarRocks 。

社区概览

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随着数字技术的发展,数据呈爆炸式增长,数据类型越来越丰富,对数据价值挖掘的实时性要求不断提升,业务场景也越来越复杂度。在过去几年里,数据分析的需求通常采用多套系统组合的方式来完成,比如采用 Kylin 在支持 BI 报表场景,采用 Trino、Impala 支撑交互式分析场景,采用 ClickHouse、Druid 来支撑实时分析场景,StarRocks 希望通过技术创新简化数据技术栈,用户可以借助 StarRocks 一个引擎实现全场景的数据分析。

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StarRocks 从2021年9月正式开源,在过去两年时间里,Github star 5700+,有近300位开发者参与社区贡献,对齐到两年的时间里,StarRocks 同类开源数据库项目里增长最快的。2022年底,StarRocks 项目正式捐赠给了 Linux Foundation,更加开源开放,希望能吸引到全世界的开发者和用户参与社区建设。

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StarRocks 目前已经在各个行业的标杆用户落地,包括互联网、游戏、零售、物流、制造、金融等行业,有超过 300家市值10亿美金以上的大型用户在生产环境使用 StarRocks,场景覆盖 BI 报表、交互式探寻分析、实时分析、湖仓分析等一系列场景,其中很多用户已经采用 StarRocks 实现了全场景的数据分析架构统一。

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StarRocks 开源社区非常活跃,社区开发工作由镜舟科技主导推进,贡献了70%以上的核心代码;随着社区不断的发展壮大,目前吸引了阿里云、腾讯、火山引擎、滴滴出行等头部企业的参与,从 StarRocks 2.4 版本开始,阿里、腾讯等企业开始持续给社区贡献重点特性,包括物化视图、CN 弹性节点、Pulsar 数据源、Paimon catalog 等一系列的重要特性。

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StarRocks 开源至今,经历了3个大版本的迭代,分别是 1.0、2.0 以及现在正在迭代的3.0大版本,一直以‘极速统一’为中心发展。

1.0 版本主打性能,借助 CBO、向量化引擎、Runtime filter等技术,性能方面做到业界领先,这些最核心的基础 Feature 已经在生产环境稳定运行2年以上,为 StarRocks 广泛应用打下了坚实的基础。

2.0 围绕融合统一,支持了 Pipeline 引擎、主键模型、数据湖分析、物化视图、资源隔离等一系列的能力,让更多的分析 workload 能同时在 StarRocks 上运行,从而达到统一的目的,这些特性已经在生产环境稳定运行一年以上。

3.0 围绕湖仓一体,在存算分离、湖仓分析、物化视图等方向上重点突破,用户可以通过 StarRocks 轻松构建湖仓一体架构,实现 One Data,All Analytics 的湖仓分析价值。

技术进化

存算分离降本增效,弹性伸缩

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StarRocks 3.0 版本开始,正式支持了存算分离架构,StarRocks 由 FE、BE 组件组成,FE 负责元数据的管理,查询计划构建,而 BE 则负责实际的数据存储和查询计划的执行;在 3.0 版本之前,数据存储在 BE 的本地,通过多副本的机制实现高可用;在 3.0 存算分离架构下,数据则存储到 S3 对象存储或者 HDFS 上,实现存算分离架构。

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StarRocks 的存算分离架构优势

架构设计高度抽象,可扩展性强:StarRocks 在实现存算分离时做了一层 StarOS 的抽象,将分布式调度、存储访问、Cache 管理等逻辑进行了封装,屏蔽了底层环境差异,使得在数据库层面可以像开发单机应用一样开发分布式应用, 这也使得存算一体与存算分离的开发上能很好的统一。

极简架构,易于管理:存算分离保持极简架构,无需引入复杂的组件依赖,能够同时适应在 Cloud 与 On premise 环境里部署。

实时与分析一体:存算分离架构下依然可以实现实时的数据导入,实时数据查询的能力,同时也支持主键模型来满足数据更新的需求。

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在性能方面,从存算一体架构到存算分离,I/O 从访问本地盘变成了访问远端到存储,I/O latency 上有明显的增加,存算分离架构通过将数据缓存在本地磁盘来进行查询加速,这也是业界普遍的做法。存算分离的性能在开启 Data cache 的情况下,跟存算一体的查询性能一致;在完全冷读的情况下,查询延时是存算一体的2-3倍,能满足绝大部分的场景的性能诉求。

存算分离架构给业务带来的价值主要有2个点,一是降本增效、二是灵活的弹性伸缩;

存储层面,StarRocks 的存储从三副本本地盘或云盘的存储,变成一副本的 S3/HDFS 存储,整体存储成本可以下降 80%;计算节点无状态,可以通过快速弹性来灵活应对业务波峰波谷带来的技术挑战。

在存算分离架构下,StarRocks 可以方便的支持 Multi-warehouse 的能力;多个 Warehouse 共享一份数据,不同 Warehouse 应用在不同的 Workload,计算资源可以进行物理隔离,Warehouse 内部按需独立弹性伸缩。比如你可以用一个 Warehouse 用来导入,如果是离线的场景,数据导入完,就可以临时把 Warehouse 的资源释放来降低成本,然后构建不同的 Warehouse 用来分别用来服务BI 报表与 adhoc 查询的场景,彼此间计算物理隔离,Warehouse 内部按需弹性伸缩。

极速统一的湖仓分析

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StarRocks 从 2.5 版本开始支持统一 Catalog 的管理,既能高效分析导入到 StarRocks 里的数据,也能直接分析外部数据源的数据。包括开放的数据湖 Hive、Iceberg、Hudi、关系型数据库 MySQL、PostgreSQL ,Elastic search 等,并能实现跨数据源的联邦分析。

极致的数据湖分析性能

StarRocks 可以直接分析外部数据源,免除了 ETL 的负担,针对开放数据湖的数据,StarRocks 做了大量的优化,来提升查询效率。 CBO、向量化引擎、Runtime Filter、延迟物化等一系列查询层的技术都可以应用到湖上数据分析。

I/O 合并,减少 I/O 次数:通过 column、row group 合并访问等机制减少 I/O 次数。

借助 Data cache 降低 I/O 延迟,让 I/O 延迟达到访问本地存储的水平。

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直观来讲,假设以 Trino 直接查询 Hive 作为基准,不做任何的数据迁移,StarRocks 直接查询数据湖在绝大部分场景下性能提升3倍,主要得益于 StarRocks 的向量化引擎、CBO 优化器,以及 C++ Native 的执行;在此基础上,如果打开 Data cache,性能可以达到 Trino 的6倍;如果性能还不满足业务需求,可以将数据写入 StarRocks 内表,借助优化的数据组织,细粒度的索引、统计信息等,查询性能相比 Trino 10+倍性能提升。

目前 StarRocks 社区已经很多用户采用 StarRocks 替换 Trino/Presto 来加速湖上的查询,为了减少用户的迁移成本,StarRocks 从 3.0 版本开始支持了 Trino 的查询方言,整体兼容度 90% 以上,使得用户可以无缝替换,获得更好的查询性能。

简化建表语句,提升数据导入效率

借助 StarRocks 极速的数据湖查询能力,能满足大部分的 OLAP 查询需求,对于实时性要求非常高的场景,则需要以 StarRocks 作为数据存储,将数据导入到 StarRocks,通过 StarRocks 主键模型的能力来支持秒级别实时更新的能力。

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在分布式架构下,StarRocks 的一张表要先进行分区,每个分区根据 Hash 分成多个桶,每个桶内的数据独立存储管理,数据按指定的 Key 进行排序。StarRocks 在分区、分桶、排序等方面都做了大量的优化工作,使得用户初次建表非常简单,如果表的数据组织不满足查询性能要求,可以通过 Optimize table 来一键优化。

分区:支持根据表达式自动建分区、LIST 分区等简化分区的创建。

分桶:支持随机分桶策略,支持根据历史分区大小推断新分区的分桶数。

排序:各数据模型支持 ORDER BY 来统一制定排序键,使得排序键与列定义顺序、主键完全解耦。

在写入方面,数据写入之后为了保证高可用,数据需要复制到多个节点,StarRocks 2.5 版本开始在数据复制写入方面做了很大的提升,引入了 Single leader replication 的策略,原来的写入流程里每个副本上都要写 memtable、对数据进行排序编码,然后 Flush 成 Segment 文件;在新的方式只需要一个节点写入数据为 Segment 文件,然后将文件物理复制到其他的副本,新的写入方式在 CPU、MEMORY、I/O、NETWORK 方面的开销都明显降低,使得新的导入方式的性能提升一倍。

主键模型:数据更新与查询效率可以兼得

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StarRocks 通过 delete + insert 的方式支持 OLAP 场景的实时 Update 能力,是开源数据库里最先采用该机制实现数据更新的系统。主键模型在功能上持续完善:

(1)支持全内存和持久化两种模式的索引,适应不同硬件配置的场景;

(2)支持部分列更新,能非常简单的实现多流 join 的需求;

(3)支持条件更新解决高并发写入时数据乱序写入问题。

在性能方面,StarRocks 支持了按列更新的模式,更新时只需修改对应列的数据,性能相比按行更新的模式提升10+倍,分析型数据库通常采用列存,列存部分列更新时,需要把原来所有的数据读取出来构造完成的行再重新写入,代价非常大;对于有的场景,用户只对全表少数列更新时,则可以采用 StarRocks 按列更新的模式;该特性非常有用,比如在用户画像的场景,用户可以在外部构建好用户不同维度标签的信息,然后采用列更新的模式,聚合成一张大宽表。

生成列加速半结构化数据分析

StarRocks 原生支持 JSON、ARRY、MAP、Struct 等类型方便半结构化数据的处理。半结构化数据整体存储,方便灵活访问,但查询性能不高,因为在查询过滤时需要将整个字段读出来做计算,资源开销非常大。在 StarRocks 3.1 版本里支持了生成列(Generated column )的新特性,用来加速半结构化数据的查询。

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用户可以将数据数据存成 JSON,将其中经常需要查询分析的列,以生成列的方式单独存储,查询的时候会自动改写利用生成列加速;反过来,如果原始数据是大宽表的形式存储,但有多个列或者所有列经常需要一起访问,这个时候可以将这些列组合成一个 JSON 对象以生成列的方式存储,加速整体的查询。

算子落盘突破查询内存限制

不管数据在开放数据湖还是 StarRocks 里,在 2.x 系列的版本,StarRocks 查询的中间结果必须能全部加载到内存,这样查询速度是最快的,但对于一些特别复杂的场景,以及一些对延时不敏感的 ETL 场景不太友好。

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在 3.0 ,StarRocks 支持了查询中间结果落盘的机制,Aggregate、Join、Order by 的查询中间结果,遇到内存不足时,可以临时换到磁盘,保证查询不会因为内存不足而失败。算子落盘可以较好去支持物化视图构建、轻量级 ETL;目前算子落盘,在3x16c64g 节点,能稳定跑完 TPC-DS 的所有99个查询,不会出现内存不足而无法完成的情况,同等配置情况下是 Spark 效率的4.35倍。

全新物化视图,为更多场景加速

物化视图是数据库领域的经典概念,本质上是将查询结果进行物化存储,用来加速查询;物化视图在 OLTP 数据库作用相对较小,但在 OLAP 的场景,因为很多的查询比较复杂,能发挥很大的作用。在 StarRocks 早期的版本,已经有了同步的物化视图,支持单表简单聚合算子的查询;但是对于复杂的算子,以及多表 join 的场景则无法加速。

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StarRocks 从 2.4 版本开始研发全新的异步物化视图,物化视图可以针对任意 SQL,极大的丰富了应用场景;支持手动、自动方式来维护物化视图与基表的一致性,做到分区粒度的刷新;由于物化视图刷新是非常耗资源的,为了减少对线上业务的影响,物化视图还支持使用资源组来限制后台刷新占用的计算资源。

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物化视图主要的价值包括

通过物化视图可以简化数据分层建模,将以前通过外部调度工具完成的建模任务放到 StarRocks 里完成,简化数据技术栈。

通过物化视图可以做透明查询加速,目前 StarRocks 支持 aggregate、join、union 等大部分查询的自动改写;虽然是分区粒度的刷新,物化视图的改写也可以用在实时分析的场景,对于已经刷新的历史分区,自动利用物化视图加速,对于实时部分尚未刷新的分区,则采用物化视图来查询加速,然后将结果 Union 起来返回。

物化视图的查询加速、分层建模不仅能给与 StarRocks 的内部表,也可以在外部的 Catalog 上构建物化视图,数据在外部统一管理,确保 Single souce of truth,同时通过物化视图,按需的加工数据或加速查询。

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从建模的视角,有了物化视图给 StarRocks 的用户带来了极大的便利。在物化视图之前,一般采用预建模的方式,数据工程师将各种数据表预先建模加工好,给数据分析师去使用;而现实中数据建模的常见矛盾在于,建模的过程难以跟上业务发展的速度,难以衡量数据建模的投入产出。很多时候早期数据的使用者倾向于不做建模,直接使用原始数据,最后遇到性能问题。有了物化视图之后,可以从预建模演变到后建模,分析师可以创建逻辑的 view 满足业务需求,如果遇到性能问题,再根据逻辑view 来构建物化视图加速;或者更进一步,不做任何提前的预建模,直接查询原始表,按需构建物化视图加速。

湖仓新范式

数据分析的演进趋势是湖仓一体

当前业界构建数据分析的技术栈,有两条典型的路线,一个是数仓路线,一个是数据湖的路线。

数据仓库的路线,数据先通过 ETL 统一写入到数仓进行管理,然后构建数据集市来满足 BI 分析的各种需求,优势是数据质量高、查询性能高、具备实时分析的能力、数据治理功能完善等;而数据湖的路线,通常是未经加工的数据先统一存储在数据湖,作为企业数据的 Single source of truth,然后按需的使用数据,构建数据应用,优势是通开放生态、扩展性强,性价比高。

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那未来数据架构应该是建数据仓库还是建数据湖?用户之所以有现在的纠结,是因为数据仓库和数据湖各有优劣,如果能将优势兼具,用户也不必关注到底是湖还是仓。目前在业界,也在探索湖仓融合的路径,比如湖上性能不满足,采用湖上建仓的方案加速查询;再比如很多数据仓库产品,开始扩展查询外部数据湖的能力。但这些本质上都是湖仓组合的方案,我们认为发展的趋势是湖仓一体化。

Lakehouse: One Data,All Analytics

湖仓一体到底意味着什么?那就是一套架构,满足所有的分析需求,我们做了一个理念的抽象,Lakehouse 就是要实现 One Data,All Analytics 的业务价值。

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湖仓架构下,数据要统一存储管理,一份数据作为 Single source of truth,避免导来导去,造成数据冗余,分析口径不一致等问题。存储层通常采用 S3/HDFS 作为数据存储底层,并采用开放数据湖,或者 私有的格式去管理数据。

有了统一的数据管理,要基于这份数据,满足所有的业务分析场景的诉求,包括 BI 报表、交互式分析、实时分析、ETL 数据加工等场景;这就要求必须要有一个足够强大的分析引擎,能同时满足这些场景的查询需求。

对于部分特别复杂的查询,部分的数据源数据组织未针对分析优化,在这样的情况下,直接分析不一定能满足查询延时的需求,这就要求 Lakehouse 具备通用的数据加工,数据查询加速的能力。 总结一下,要实现 One Data,All Analytics,需要有统一的数据存储,适应不同场景极速的查询引擎,以及按需数据加工/查询加速的能力。

基于 StarRocks 的湖仓新范式

如何采用 StarRocks 构建湖仓新范式?

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用户可以将 StarRocks 当作一站式的 Lakehouse,数据统一导入进来,借助 StarRocks 存算分离的架构,实现低成本的数据存储,然后利用 StarRocks 查询引擎来服务全场景的数据分析应用。

如果用户的数据已经在开放在开放数据湖(Hive、Hudi、Iceberg、Paimon),可以通过 StarRocks 直接分析数据湖来加速交互式查询分析,也能获得极高的查询性能。

不管你的数据统一存储在 StarRocks 里还是开放数据湖里,当查询性能不足时,可以利用 StarRocks 的物化视图来加速查询性能;StarRocks 3.0 借助存算分离、湖仓分析、物化视图等关键特性,实现 OLAP 数仓 向 统一湖仓的升级,达到 One Data,All Analytics 的业务价值。

湖仓新范式正被广泛实践

StarRocks 3.0 从今年4月发布以来,已经有数十家企业在实践湖仓新范式,并取得非常好的业务效果。

芒果 TV 采用 StarRocks 存算分离作为统一的 Lakehouse,所有数据导入到 StarRocks 进行统一管理。相比原来 Hadoop 体系多系统组合的方案,架构更简单,同时查询性能提升10倍。

微信近实时的数据写入到 Iceberg,通过 StarRocks 直接分析 Iceberg 上的数据,实现近实时链路的统一;同时 Iceberg 的数据还用于其他的场景做加工处理。

携程数据统一存储在 Hive,采用 StarRocks 直接查询加速报表,对于实效性要求极高的,基于 Hive 建立物化视图查询加速;整体性能提升10倍。

在上面的3个案例里,用户分别基于 StarRocks、Iceberg、Hive 作为统一的数据存储,并以 StarRocks 作为统一的查询引擎,湖仓一体的实践不是一蹴而就的,很多企业当前已经有了大数据体系的建设,那么可以从业务层面 到 部门层面 到公司层面,逐步实践湖仓新范式,最终实现极速统一的数据分析。

未来规划

在未来一年里,StarRocks 还是会继续围绕云原生实时湖仓为重心,在云原生、实时分析、湖仓一体方面做更多的产品技术突破。

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在云原生方面,主要增强弹性能力以及提升性能。在弹性能力上,增强 Multi-warehouse 能力建设,增强 time travel、schema 快速演进的能力,以及针对 FE 做存算分离,提升系统的扩展性;性能方面,则会重点优化冷读的性能,优化缓存策略,支持自动的缓存预热,提升主键模型的能力,并在存算分离架构下支持高频实时导入。

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在实时链路建设上,实时分析最大的挑战就是链路太复杂,维护难度高,StarRocks 希望简化整个实时链路 Pipeline 的构建;StarRocks 在即将发布的3.2 版本已经支持了 Pipe 的功能,Pipe 可以从 S3 持续增量的导入增量文件,也可以持续增量的导出数据到 S3;后续 Pipe 也会统一支持 Kafka、关系型数据库,让数据的导入导出更加简单实时。数据实时导入之后,可以用于查询分析,如果需要加速,则可以利用实时的物化视图,实时物化视图,针对数据增量实时计算,维护物化视图的一致性。

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在湖仓一体能力上,会增强 ETL Worklaod 的处理能力。目前 StarRocks 已经能很好的支持交互式分析的 Workload,再加上轻量级 ETL Workload 的支持,可以实现大部分情况下,一套系统就能解决问题。在数据的提取和写入上,主要是支持更多的开放表格式,文件格式,同时也会让 StarRocks 的私有文件格式适配到社区的生态,能通过 Spark 直接读写,提升效率;在数据处理方面,会继续增强算子落盘的能力,优化 group execution 的执行提升查询容错能力;在调度方面,完善 Task 调度框架,结合查询队列,查询自动重试等特性更好的支持 ETL Workload。

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StarRocks 经过2年多的发展,已经成为了企业 OLAP 数据分析、湖仓分析的首选,StarRocks 社区的发展离不开社区所有用户、开发者,以及背后厂商的支持,感谢所有参与 StarRocks 的社区的同学,期待 StarRocks 新一年的进化。

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