应用实践 | 海量数据，秒级分析！Flink+Doris 构建实时数仓方案_flink同步doris到kafka

作者 ： 苏浩

业务背景

Advance Intelligence Group（领创集团）成立于 2016 年，是一家以 AI 技术驱动的科技集团，致力于通过科技创新的本地化应用，改造和重塑金融和零售行业，以多元化的业务布局打造一个服务于消费者、企业和商户的生态圈。集团旗下包含企业业务和消费者业务两大板块，企业业务包含 ADVANCE.AI 和 Ginee，分别为银行、金融、金融科技、零售和电商行业客户提供基于 AI 技术的数字身份验证、风险管理产品和全渠道电商服务解决方案；消费者业务 Atome Financial 包括亚洲领先的先享后付平台 Atome 和数字金融服务。

2021 年 9 月，领创集团宣布完成超 4 亿美元 D 轮融资，融资完成后领创集团估值已超 20 亿美元，成为新加坡最大的独立科技创业公司之一。业务覆盖新加坡、印度尼西亚、中国大陆、印度、越南等 17 个国家与地区，服务了 15 万以上的商户和 2000 万消费者。

随着集团业务的快速发展，为满足十亿级数据量的实时报表统计与决策分析，我们选择基于 Apache Flink + Apache Doris 构建了实时数仓的系统方案。

Doris 基本原理

Apache Doris 基本架构非常简单，只有 FE(Frontend)、BE(Backend) 两种角色，不依赖任何外部组件，对部署和运维非常友好。架构图如下：

FE（Frontend）以 Java 语言为主。

主要功能职责：

• 接收用户连接请求（MySQL 协议层）
• 元数据存储与管理
• 查询语句的解析与执行计划下发
• 集群管控

FE 主要有有两种角色，一个是 Follower，还有一个 Observer，Leader 是经过选举推选出的特殊 Follower。Follower 主要是用来达到元数据的高可用，保证单节点宕机的情况下，元数据能够实时地在线恢复，而不影响整个服务。BE（Backend） 以 C++ 语言为主。主要功能职责：

• 数据存储与管理
• 查询计划的执行

技术架构

整体数据链路如下图：

1. 通过 FlinkCDC 采集 MySQL Binlog 到 Kafka 中的 Topic12. 开发 Flink 任务消费上述 Binlog 生成相关主题的宽表，写入 Topic2

3. 配置 Doris Routine Load 任务，将 Topic2 的数据导入 Doris

应用实践

关于步骤1和步骤2的实践，“基于 Flink-CDC 数据同步⽅案” 的文章中已有说明，本文将对步骤3展开详细的说明。

建表

因业务数据经常伴随有 UPDATE，DELETE 等操作，为了保持实时数仓的数据粒度与业务库一致，所以选择 Doris Unique 模型（数据模型在下文有重点介绍）具体建表语句如下：

CREATE TABLE IF NOT EXISTS table_1
(
key1 varchar(32),
key2 varchar(32),
key3 varchar(32),
value1 int,
value2 varchar(128),
value3 Decimal(20, 6),
data_deal_datetime DateTime COMMENT '数据处理时间',
data_status INT COMMENT '数据是否删除，1表示正常，-1表示数据已经删除'
) 
ENGINE=OLAP
UNIQUE KEY(`key1`,`key2`,`key3`)
COMMENT "xxx"
DISTRIBUTED BY HASH(`key2`) BUCKETS 32
PROPERTIES (
"storage_type"="column",
"replication_num" = "3",
"function_column.sequence_type" = 'DateTime'
);

可以看到，表结构中有两个字段分别是 data_deal_datetime，data_status。

• data_deal_datetime 主要是相同 key 情况下数据覆盖的判断依据
• data_status 用来兼容业务库对数据的删除操作

数据导入任务

Doris 提供了主动拉取 Kafka 数据的功能，配置如下：

CREATE ROUTINE LOAD database.table1 ON table1
COLUMNS(key1,key2,key3,value1,value2,value3,data_deal_datetime,data_status),
ORDER BY data_deal_datetime
PROPERTIES
(
"desired_concurrent_number"="3",
"max_batch_interval" = "10",
"max_batch_rows" = "500000",
"max_batch_size" = "209715200",
"format" = "json",
"json_root" = "$.data",
"jsonpaths"="[\"$.key1\",\"$.key2\",\"$.key3\",\"$.value1\",\"$.value2\",
            \"$.value3\",\"$.data_deal_datetime\",\"$.data_status\"]"
)FROM KAFKA
(
"kafka_broker_list"="broker1_ip:port1,broker2_ip:port2,broker3_ip:port3",
"kafka_topic"="topic_name",
"property.group.id"="group_id",
"property.kafka_default_offsets"="OFFSET_BEGINNING"
);

导入语句中：

• ORDER BY data_deal_datetime 表示根据 data_deal_datetime 字段去覆盖 key 相同的数据
• desired_concurrent_number 表示期望的并发度。

max_batch_interval/max_batch_rows/max_batch_size这 3 个参数分别表示：

• 每个子任务最大执行时间。
• 每个子任务最多读取的行数。
• 每个子任务最多读取的字节数。

任务监控与报警

Doris routine load 如果遇到脏数据会导致任务暂停，所以需要定时监控数据导入任务的状态并且自动恢复失败任务。并且将错误信息发至指定的 lark 群。具体脚本如下：

import pymysql  #导入 pymysql
import requests,json
 
 
#打开数据库连接
db= pymysql.connect(host="host",user="user",
                    password="passwd",db="database",port=port)
 
# 使用cursor()方法获取操作游标
cur = db.cursor()
 
#1.查询操作
# 编写sql 查询语句 
sql = "show routine load"
cur.execute(sql)        #执行sql语句
results = cur.fetchall()        #获取查询的所有记录
for row in results :
    name = row[1]
    state = row[7]
    if state != 'RUNNING':
        err_log_urls = row[16]
        reason_state_changed = row[15]
        msg = "doris 数据导入任务异常:\n name=%s \n state=%s \n reason_state_changed=%s \n err_log_urls=%s \n即将自动恢复，请检查错误信息" % (name, state,
reason_state_changed, err_log_urls)
        payload_message = {
    "msg_type": "text",
    "content": {
        "text": msg
    }
}
        url = 'lark 报警url'
        s = json.dumps(payload_message)
        r = requests.post(url, data=s)
        cur.execute("resume routine load for " + name)
 
cur.close()
db.close()

现在线上配置的监控 1 分钟执行一次，如果遇到任务暂停，会自动恢复导入任务，但是导致任务失败的脏数据会跳过，此时需要人工排查失败原因，修复后重新触发该条数据的导入。

数据模型

Doris 内部表中，主要有 3 种数据模型，分别是 Aggregate 、Unique 、Duplicate。在介绍数据模型之前，先解释一下 Column：在 Doris 中，Column 可以分为两大类：Key 和 Value。从业务角度看，Key 和 Value 分别对应维度列和指标列。

Aggregate

简单来说，Aggregate 模型就是预聚合模型，类似于 MOLAP，通过提前定义 Key 列及 Value 列的聚合方式，在数据导入的时候已经将 Key 列相同的数据按照 value 列的聚合方式聚合在一起，即最终表里 Key 相同的数据只保留一条，Value 按照相应的规则计算。下面举例说明。表结构如下：

CREATE TABLE tmp_table_1
    (
        user_id varchar(64) COMMENT "用户id",
        channel varchar(64) COMMENT "用户来源渠道",
        city_code varchar(64) COMMENT "用户所在城市编码",
        last_visit_date DATETIME REPLACE DEFAULT "1970-01-01 00:00:00" COMMENT "用户最后一次访问时间",
        total_cost BIGINT SUM DEFAULT "0" COMMENT "用户总消费"
    )
ENGINE=OLAP
AGGREGATE KEY(user_id, channel, city_code)
DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 6
    PROPERTIES("storage_type"="column","replication_num" = "1"):

表结构中，Key 列分别是 user_id、channel、city_code ，Value 列是 last_visit_date、total_cost，他们的聚合方式分别为 REPLACE、SUM。

现在，向该表中插入一批数据：

insert into tmp_table_1 values('suh_001','JD','001','2022-01-01 00:00:01','57');
insert into tmp_table_1 values('suh_001','JD','001','2022-02-01 00:00:01','76');
insert into tmp_table_1 values('suh_001','JD','001','2022-03-01 00:00:01','107');

按照我们的理解，现在 tmp_table_1 中虽然我们插入了 3 条数据，但是这 3 条数据的 Key 都是一致的，那么最终表中应该只有一条数据，并且 last_visit_date 的值应为"2022-03-01 00:00:01"，total_cost 的值应为 240。下面我们验证一下：

可以看到，结果与我们预期⼀致。

Unique 模型

正如本次建设的实时数仓那样，我们更加关注的是如何保证主键的唯⼀性，即如何获得 Primary Key 唯⼀性约束。⼤家可以参考上⾯建表的例⼦，在这⾥不再举例说明。

Duplicate 模型

在某些多维分析场景下，数据既没有主键，也没有聚合需求。因此引⼊ Duplicate 数据模型来满⾜这类需求。举例说明。

表结构如下：

CREATE TABLE tmp_table_2
    (
        user_id varchar(64) COMMENT "用户id",
        channel varchar(64) COMMENT "用户来源渠道",
        city_code varchar(64) COMMENT "用户所在城市编码",
        visit_date DATETIME COMMENT "用户登陆时间",
cost BIGINT COMMENT "用户消费金额"
    )
ENGINE=OLAP
DUPLICATE KEY(user_id, channel, city_code)
DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 6
    PROPERTIES("storage_type"="column","replication_num" = "1");

插入数据：

insert into tmp_table_2 values('suh_001','JD','001','2022-01-01 00:00:01','57');
insert into tmp_table_2 values('suh_001','JD','001','2022-02-01 00:00:01','76');
insert into tmp_table_2 values('suh_001','JD','001','2022-03-01 00:00:01','107');

因为此时数据是 Duplicate 模型，不会进行任何处理，查询应该能查到 3 条数据

数据模型的选择建议

因为数据模型在建表时就已经确定，且无法修改。所以，选择一个合适的数据模型非常重要。Aggregate 模型可以通过预聚合，极大地降低聚合查询时所需扫描的数据量和查询的计算量，非常适合有固定模式的报表类查询场景。但是该模型对 count(*) 查询很不友好。同时因为固定了 Value 列上的聚合方式，在进行其他类型的聚合查询时，需要考虑语意正确性。Unique 模型针对需要唯一主键约束的场景，可以保证主键唯一性约束，但是无法利用 ROLLUP 等预聚合带来的查询优势。

Duplicate 适合任意维度的 Ad-hoc 查询，虽然同样无法利用预聚合的特性，但是不受聚合模型的约束，可以发挥列存模型的优势。

总结

Flink + Doris 构建的实时数仓上线后，报表接口相应速度得到了明显提高，单表 10 亿级聚合查询响应速度 TP95 为 0.79 秒，TP99 为 5.03 秒。到目前为止，整套数仓体系已平稳运行 8 个多月。