导读：灵犀科技早期基于 Hadoop 构建大数据平台，在战略调整和需求的持续扩增下，数据处理效率、查询性能、资源成本问题随之出现。为此，引入 Apache Doris 替换了复杂技术栈，升级为集存储、加工、服务为一体的统一架构，实现存储成本下降 60%，计算效率提升超 10 倍 的显著成效。
灵犀科技有限公司（简称灵犀科技）是奇点控股旗下的高科技企业，专注于为企业提供 SaaS 服务、定制化决策工具、智能匹配交易平台以及开放的大数据生态系统。灵犀科技深耕于企业产业分析，积累了大量相关信息，基于这些数据构建了独特的产业链结构，向政府和企业提供精准拓客服务，助力产业升级与招商。
灵犀科技早期基于 Hadoop 构建大数据平台，以 Hive、Clickhouse、Starrocks 搭建离线数仓，Flink、Redis 搭建实时数仓。2023 年随着公司的战略调整和需求扩增，数据处理效率、查询性能、资源成本问题随之出现。为了快速应对业务的发展需要，灵犀科技引入 Apache Doris 搭建了集存储、加工、服务为一体的统一架构，有效解决上述挑战，实现存储成本下降 60%，计算效率提升超 10 倍 的显著成效。
早期架构及痛点
基于 Hadoop 体系的大数据平台架构如下图所示，分为实时及离线两条数据处理链路：
- 离线处理链路：在离线数据处理流程中，数据通过爬虫、埋点、业务系统和算法分析等多种方式被采集，通过 HDFS Put 命令和 SeaTunnel 工具被导入/同步到 Hive 的 ODS 层中。使用 Hive 对数据进行更新、清洗、聚合、主题构建。因 Hive 存在计算性能限制，又引入 ClickHouse 优化大规模数据集的多维聚合计算，引入 StarRocks 进行多源数据的 ID 映射。最终，处理后的数据通过 Seatunnel 同步到 TiDB，提供业务的实时查询需求。
- 实时处理链路：在实时数据处理流程中，数据通过爬虫的方式写入 Kafka，Flink 读取 Kafka 的信息并根据系统下发在 Redis 的数据处理规则，完成数据的处理并最终写入 TiDB，提供实时的数据查询服务。
整体架构中，各组件的职能明确，并承载公司多年的数据服务工作。然而，随着 2023 年公司战略调整和需求扩大，数据处理效率、查询性能受到影响，架构疲态尽显。具体问题包括：
- 系统复杂：集成多种数据组件增加了系统的复杂性，导致系统维护和故障排除困难。
- 数据一致性：在多个数据库和存储系统之间同步数据时，会导致大量数据冗余，同时容易出现数据一致性问题，使得数据排错变得困难。
- 系统扩展性：随着数据量的增长，系统的可扩展性不足，扩展所需资源也随之增加。
- 使用成本： 团队成员需具备多样化技能，以管理和维护复杂的系统组件。维护多样化的系统导致较高的使用成本，包括硬件及软件的成本投入。
技术选型
为了快速应对业务发展需要，灵犀科技决定对架构进行升级。经过对多种大数据组件的对比，最终选择引入 Apache Doris 来构建公司新一代数据服务平台，Apache Doris 是一种低成本且能满足以下特性的架构：
- 架构简洁：架构简洁，易于部署维护，简化开发流程，提升工作效率；
- 多源数据融合能力：能够集成 HDFS、Kafka、MySQL 等多种数据源，具备高效的数据融合能力；
- 高效的数据建模能力：相较于多组件架构，能够高效率的执行 SQL，实现快速建模；
- 具备实时数据处理能力：能够支撑分钟级延迟的数据生产；
- 数据服务能力：能同时高效满足表报分析与常规的数据查询服务；
- 稳定可靠：具备容灾恢复能力，确保数据存储的高可靠性。
基于 Apache Doris 的统一数据服务平台
新架构中，使用 Apache Doris 替代了原先架构中数据存储与数据分析引擎，实现集存储、形成集存储、加工、服务为一体的统一架构，依赖于 Apache Doris 的湖仓一体能力，实现数据的宽入->窄处理→宽出，具体来讲：
- 数据宽入： Apache Doris 提供多样化数据导入方式，结合 Multi-Catalog 能力，可实现多数据源的快速导入。具体来讲，使用 Broker Load 导入 HDFS 冷数据（历史数据），使用 Catalog 导入类 MySQL 静态数据，使用 Routine Load 导入埋点数据以及爬虫数据（增量实时数据），使用 Binlog Routine Load 导入业务应用数据（增量实时数据）。
- 窄处理：利用 Doris 实现数据的统一存储及计算。Doris 采用列式存储，按列进行数据的编码压缩和读取，能够实现极高的压缩比，并利用 Doris 的极速计算引擎进行数据分析。
- 数据宽出：Doris 提供各类异构数据源的查询和写入能力，支持用户将这些外部数据源统一到 Doris 的元数据映射结构上，当用户通过 Doris 查询这些外部数据源时，能够提供一致的查询体验。
在数仓建模上遵循维度建模思路。ODS 层采用明细模型（Duplicate Key），保证了数据完整变更链路的存储，数据不做任何的加工处理；DWD、DM、APP 层选用主键模型（Unique Key），在数据的录入过程中完成的数据更新。为确保一致性的数据服务，基于 Doris 提供统一的应用服务，避免多组件间数据传输导致数据孤岛，同时避免多组件繁重的数据存储和同步成本。
经过半年多使用，以 Apache Doris 为基石的数仓建设取得了显著成果：
- 从存储成本来看，同样的数据规模，原先架构需要 130+TB 磁盘资源，使用 Doris 后，仅需 60TB 即可，成本下降超过 60%。
- 从计算性能来看，下图测试结果可清晰得知 Doris 显著优势，与 Hive 的数仓计算耗时相比，Doris 计算效率提升超 10 倍。
基于 Apache Doris 的最佳实践
01 负载隔离实现资源高效管理
Doris 的多租户和资源隔离方案，主要目的是为了多用户在同一 Doris 集群内进行数据操作时，减少相互之间的干扰，能够将集群资源更合理的分配给各用户。
灵犀科技基于 Apache Doris 资源隔离方案对集群资源进行了租户级别的隔离。针对在线与离线任务，将节点资源划分为 Online 和 Offline 两个标签，并将 BE 节点均匀分配到这两个标签上。表数据依然以 3 副本的方式存储，其中 2 个副本存放在 Online 资源组，1 个副本存放在 Offline 资源组。Online 资源组主要用于高并发低延迟的在线数据服务，而一些大查询或离线 ETL 操作，则可以使用 Offline 资源组中的节点执行。从而实现在统一集群内同时提供在线和离线服务的能力。
同时，定义了多租户，并为每个租户分配不同的资源权限，通过租户级别的资源隔离，提高了资源使用效率，确保各业务模块按需获得计算与存储资源。在数据存储方面也进行了类似的划分，从而实现数据生产与业务应用的同时兼顾，提高了数据管理的可控性，降低了运维复杂度。
使用参考负载管理文档
为了在确保集群稳定性的同时充分利用资源，我们将用户划分为多种角色，以应对不同时间段的资源需求。举例来说：
- 普通角色的用户（非生产性用户），仅使用 Offline 组的资源
- 系统忙时（早上 8 点到晚上 8 点），生产用户可使用的资源仅为 Offline 组的资源
- 系统闲时（晚上 8 点到第二天早上 8 点），生产用户可使用所有的服务资源处理数据
- 应用系统用户，仅使用 Online 组的资源
资源划分确保了应用系统在高峰时段的资源不被挤占，同时也兼顾了夜间大批量数据处理的性能需求。
02 多重机制保障集群稳定性
在一体化数仓建设中，集群需同时支持服务应用和数据生产，因此集群的稳定性显得格外重要。为此，灵犀科技采取了以下安全保障措施：
- 熔断机制：由于集群面向多种服务应用，常常会出现不规范的使用场景。为应对这种情况，我们引入了熔断机制。当 SQL 运行超过设定时长时，系统会及时报警并终止该查询，以实现熔断效果。
# 查询正常执行的查询
select * from information_schema.active_queries
# 通过查询时长设置熔断，杀掉长查询
kill query {query_ID}
- 监控报警：借助飞轮科技提供的 Doris Manager 进行巡检监控，及时上报集群的 CPU、内存状态，同时我们也建立了任务的异常报警机制，实现了问题监控和处理。通过 Doris Manager 的巡检监控，我们能够及时上报集群的 CPU 和内存状态。此外，我们还建立了任务异常报警机制，实现了对问题的监控与处理。
- 流量控制：针对常规的任务处理，控制整体的应用并发，合理利用闲时时间进行的数据的生产工作，确保能够在高峰期保持系统的高性能，同时在低峰期最大化资源的使用，提高了整体系统的生产效率。
03 Doris 支撑企业相似度高效分析
公司依托详尽的企业信息，从多维度——包括企业类型、组织形式、经营范围以及产品服务等，构建了全面的企业产业链信息库。灵犀科技采用先进的数组结构来存储这些数据，并充分利用 Doris Array 数据结构以及强大的数据函数功能，精准分析企业间的相似度，以帮助企业更精准的招商引资。
原方案：
过往的方案中，采取每日将数据库中的新增数据同步至向量库，并转化为向量化数据进行存储。当用户发起请求时，将请求数据同样转化为向量，并查询向量库以获取相似企业的 ID 列表。随后，还需通过这些 ID 再次访问数据库，以获取并展示详细的企业信息。
这一流程存在显著弊端：数据冗余存储导致资源浪费，且数据不同步问题严重影响了结果的准确性。此外，每次页面请求都需要依次访问两个服务，不仅响应时间长，代码复杂度也较高，一旦出现问题，排查难度极大。
新方案：
为解决上述问题，引入 Doris 制定全新的方案。利用 Doris Array 的数据结构，承载企业所属产业、行业等相关信息，比如：一家企业的产业编码为 ["160"， "208"， "219"， "399"]，表示这家企业属于智能制造、汽车、新能源、物联网产业。然后运用数据相交函数 array_intersect计算两家企业在产业、行业之间的相交度，为企业相似度分析提供数据支撑。简化模型如下：
与之前方案不同的是，引入 Doris 之后，只需一次 SQL 请求即可完成相似度计算并返回企业详细计算，代码简单且流程缩短，接口响应时间稳定在 5 秒以内，较原方案快了 1 倍；同时，系统也无需进行冗余数据的存储及同步操作，避免了数据不一致的问题。
总结与规划
截至目前，灵犀科技基于 Apache Doris 建设的统一数据数据平台已上线并稳定运行，有效解决了数据孤岛问题，实现了数据整合与流通。在数据集成（ETL）、标准化、治理和可视化等方面取得显著进展，相较于原有的多组件架构，数据生产能力提升超过 10 倍、存储成本节省超 60%。未来，灵犀科技将进一步探索 Apache Doris 潜力，并在以下方面进行深入实践：
- 存算分离：进一步提升资源的利用率，精细化分配存储和计算资源。
- 大模型 BI：将 Apache Doris 作为公司智能问答大模型的知识库，支撑大模型 BI 的查询。
最后，衷心感谢 Apache Doris 社区和 SelectDB 伙伴的积极支持，期待与大家在未来继续深入合作。
