导读： 物易云通目前已成为国内产融供应链运营服务平台的领军企业之一，平台年交易额超过 200 亿元 ，随着公司业务的快速发展，对数据计算分析的时效要求也越来越高。经数据团队的调研对比，于 2021 年引入了 Apache Doris 作为实时数据仓库。实战过程中获得一些经验，在此分享给大家。
业务背景
武汉物易云通网络科技有限公司成立于 2015 年 6 月，总部位于湖北省武汉市东湖高新区。作为国内产业互联网的探索先行者，公司致力于将产业互联网思维与新一代信息技术深化应用于煤炭、建筑、再生资源三大业务领域，以标准化、场景化、数字化的供应链综合服务解决能力，开创互联网化的“供应链技术+物流服务+金融场景”的产融协同新生态。目前公司已成为国内产融供应链运营服务平台的领军企业之一，平台年交易额超过 200 亿元。公司入选 2020 年中国互联网企业综合实力 100 强，2021 年武汉市软件收入第一名。
随着公司业务的快速发展，对数据计算分析的时效要求也越来越高。之前的产品已经无法应对庞大的数据量，为解决这一问题，数据团队通过调研对比，在 2021 年引入了 Apache Doris 作为实时数据仓库。基于Apache Doris 建设实时数仓的过程中，沉淀了许多经验，借此机会分享给大家。
数仓架构演进
公司创业之初，是使用 MySQL 作为 BI 仓库，每天增量卸数后导入，通过定时调度存储过程进行计算。该方案能快速满足公司的跨库数据关联计算的需求，但是随着业务发展，数据和任务不断增多，MySQL 已难以支持，另外该方案局限性比较大，如果业务表存在物理删除或者没有数据更新时间的情况下，则会导致数据不准。
为了解决上述问题，我们搭建了一套 CDH 作为数据仓库。通过 Canal 订阅 MySQL 的 Binlog 到 Kafka，进行编写消费程序，将数据写入 Hbase，然后增量合并到 Hive 中，通过 Oozie 调度计算脚本。
然而离线 T+1 的数据只能满足一部分的业务需求，因此我们需要一套能快速查询实时数据的数据仓库，同时可以支持离线需求和实时需求，经过许多产品的调研对比，证明 Apache Doris 可以很好地实现我们的业务需求。
Doris 数仓架构通过 Flink CDC 实时接入生产库数据到 Doris，支持实时 OLAP，然后通过海豚调度器定时执行 SQL 脚本，替代 Hive 的离线数据计算任务。
新架构的优势
1、数据处理架构简单
新的架构里我们使用了 Flink CDC 来做数据同步（Flink CDC 内置了一套 Debezium 和 Kafka 组件，但这个细节对用户屏蔽），它不但可以读取增量，还能读取全量数据，然后将数据通过 Stream load 的方式写入 Doris。
2、一份数据，实时全量
由于 Hive 查询很慢，所以之前是把 Hive 的数据通过 Sqoop 推送到 MySQL 进行查询，即有多份数据存储在不同的 MySQL 上，维护和存储成本都很高，并且 Hive 里只有 T-1 的数据，需要每天写脚本合并。Doris 支持 MySQL 协议，可直接查询，同时 Doris 支持主键数据去重及更新，有实时的全量数据，解决了实时报表和在线 OLAP 的需求。
3、架构简单，易于部署维护
相对于 Hadoop 那一套各种组件来说，Doris 部署维护非常简单。
4、一键全库接入，结构实时同步
通过自研的数据易平台，实现了 MySQL 一键全库接入 Doris，即通过页面选择后，一键生成 Flink CDC 任务在 Yarn 上持续运行。而且通过解析 Binlog 里面的 DDL 语句，将其转化为 Doris 语法，利用 Doris 的 Online Schema Change 特性，实时同步生产数据库的表结构变更，保障了表结构一致，新增字段数据一致。
5、秒级查询
Doris 查询是秒级，Hive 是分钟级，跑批的效率提升了 20-30 倍。而之前用的是 Impala 加速 Hive 的查询，每个表在使用前都要 Refresh 一次，非常麻烦，并且 Count Distinct Impala 近似计算不准确。
系统重点功能
数据接入
第一步：选择需要接入的 MySQL 库类型，默认是 A，即最常见的全局库名唯一。
另外还存在几种其他的情况：
B、全局有多个名称相同、结构不一致的数据库。比如：部分大表做了数据切割归档到另一台机器上了。
C、全局有多个名称相同、结构一致的数据库，即分库。我们需要将数据合并到一个 Doris 库表中，方便数据分析。
D、全局有多个名称不同、结构一致的库。比如：DB租户 A 的库， DB租户 B 的库，我们也是要把数据合并分析。
第二步，选择 MySQL 库实例，进行提交（如果不想接入全库，可以勾选部分表）。对应的目标数据库是 Doris 里面的 ODS 贴源层，和生产数据保持一致，一个库一个任务，可以视情况调整内存等参数。
注意： 通过列表可以进行任务管理，恢复任务是运用了 Flink CDC 的 Checkpoint 机制，在任务异常挂掉时可以恢复运行。Flink CDC 任务目前是运行在 Yarn 上。
数据计算
我们在数据易平台上开发了数据计算任务功能，用户编写 SQL 后，点击 SQL 解析，即可自动识别出脚本里用到了哪些来源表，生成了哪些结果表，最终在海豚调度器里生成对应的任务和上游任务 Depend 关系。
说明： 为了保障各个 T+1 报表的数据一致性，我们做了 ODS 层到 DWD 层的一套计算任务，即每天 0 点将 ODS 层中近 2 天的增量数据 insert into 到 DWD 层进行更新，后续 T+1 的计算任务统一从 DWD 层进行计算。
注意： 需要把物理删除变成逻辑删除，使用时剔除。如果直接在 ODS 里面同步物理删除，会导致 DWD 层里无法通过增量方式同步删除。
新架构的收益
降低资源成本
当前我们的集群配置为 5 台阿里云 ESC，16 核 64G。在相同集群配置下，1000 个表的每日增量数据合并任务，用 Hive 需要 3-5 小时，用 Spark需要 2-3 小时，然而同样的需求 Drois 运用 Unique Key 模型完成只需要 10 分钟，大大提前了后续计算任务的开始时间。
另外，因 Hive 跑得慢，我们后续的几百个 Hive 计算任务，排队情况很严重，不得不把一些优先级低的任务排到下午甚至晚上，日任务全部跑完需要十几个小时。而我们把全部批任务迁移到 Doris 上计算后，全部任务跑完只需要 2 小时不到，后续增加新的需求任务完全无压力。
总而言之，使用 Doris 后，报表数据的更新时间大大提前，临时的数据查询需求响应时长大大缩短，至少节约了每年几万的大数据集群扩容成本，同时获得了各部门的认可。
提升开发效率
随着公司业务快速的发展，会不断的有新的数据分析需求，就需要我们接入新库新表，给老表加字段等，这对于 Hive 数仓是非常痛苦的，表要重建、全量数据要抽，这就需要每周有半天时间都在处理这些事情。
在使用 Doris 作为数仓后，通过我们的数据易平台配置 Flink CDC 任务快速接入 MySQL 库表的全量+增量数据，同时利用 Doris 的 Online Schema Change 特性，实时同步 Binlog 里的 DDL 表结构变更到 Doris，数据接入数仓零开发成本。
另外因为 Doris 支持 MySQL 协议直接对接数据可视化应用，我们不需要再把结果数据从 Hive 推到 MySQL 里提供数据服务，节约了数据库资源，减少了开发步骤。
体现数据价值
Doris 有审计日志，我们可以通过日志，分析出每个表每天的查询使用情况，以便我们评估跟进数据价值、下线废弃报表及任务。另外还可以预警资源消耗多、查询慢的查询语句，帮助用户进行语法优化等。
问题与经验
1、MySQL 和 Doris 字段类型不一致 MyS QL 的 Blob、Mediumint、Year、Text 等字段类型在 Doris 中没有，需要我们转换成 Doris 对应的字段类型，Varchar 的长度我们对应在 Doris 需扩大成 3 倍。
2、MySQL DDL 语法兼容性问题
MySQL 的 Bigint Unsigned、AUTO_INCREMENT、CURRENT_TIMESTAMP 等语法在 Doris 里不支持。
3、多个大表 Join 计算时，内存使用过大，导致 BE 挂掉，影响数据写入。
目前 Doris 新版本已对内存控制这部分进行优化。
4、Hive 和 Doris 差异
将 Hive 计算脚本改成 Doris 计算脚本时遇到一些语法问题，如：
- Doris 不支持 Lateral View ，升级新版本已解决。
- 之前的一些 Hive UDF 函数是 Java 写的，Doris 不支持，我们用另外的程序对数据做的二次加工处理，后续 Doris 新版本会支持。
- Doris 缺少一些函数，如 Last_Day 通过取日期下个月的第一天再减一天来实现， Collect_Set 通过先去重再 Group_Concat 实现等。
5、分析函数问题
- 分析函数 XX() over(partition by) 在外层和子查询中同时存在时，报 errCode = 2, detailMessage = can't support。我们通过将子查询数据放入临时表解决该问题，后面 Doris 1.0 版本已解决该问题。
- 多个 lag PARTITION by 函数和 min PARTITION by 一起使用时，有乱码的情况。撰文时该 Bug 已修复，等待合并发版。
6、Doris 动态分区
动态分区字段必须为 Date 到月、周、日，不能根据写入的数据自动创建分区，目前我们通过建表时指定初始化的分区数解决此问题。
7、Stream Load 写入过于频繁报错
Stream Load 写入 Doris，写入太频繁会报错误码 235 问题，同样的表 Routine Load 不会出现这个问题，我们通过批量提交解决，Doris 新版本已优化该问题。
以上问题在向社区反馈后，得到了社区的快速响应。截止目前，上述问题基本上都已经得到修复，并且将在即将发布的新版中上线。
写在最后
首先感谢 Apache Doris 社区的 PPMC 张家锋和多个 Committer 的大力支持，有任何问题都能很快得到响应。也感谢公司领导对我们方案的认可和支持，做技术改造不仅要花费很多金钱和精力，而且还需改变的勇气和坚定的信念。也感谢各位同行在使用 Apache Doris 上给了我们很多经验和信心。最后祝愿 Apache Doris 社区发展越来越好！
