在大数据时代,企业对于数据处理的实时性和准确性要求越来越高。为了支撑复杂的业务场景和快速响应市场变化,构建高效、易用的实时数仓成为企业数字化转型的重要一环。本文将以Doris(Apache Doris)为核心,结合具体案例,探讨如何在实践中利用Doris构建实时数仓,以提升企业数据处理能力和业务决策效率。
一、实时数仓的重要性
传统的数据架构往往分为实时和离线两条链路,分别处理实时数据和历史数据。然而,随着业务的发展,这种架构逐渐暴露出诸多痛点,如数据时效性不足、处理效率低下、运维复杂等。因此,构建一个“极速、易用、统一、实时”的数据架构显得尤为重要。实时数仓的出现,正是为了解决这些问题,通过实时采集、处理、分析和存储数据,为企业提供及时、准确的数据支持。
二、Doris在实时数仓中的应用优势
Doris作为一款高性能的分布式MPP分析型数据库,具有以下显著优势,使其成为构建实时数仓的理想选择:
- 标准SQL支持:Doris兼容MySQL协议,支持标准SQL,使得用户可以直接使用SQL语句进行查询和分析,降低了学习成本。
- 高并发查询能力:Doris支持高并发的点查询和复杂查询,能够应对大规模数据集的实时分析需求。
- 事务支持:Doris导入数据支持事务,可以保证一批次内的数据原子生效,实现Exactly Once语义,保证数据一致性。
- 简单易用:Doris部署简单,运维成本低,支持弹性伸缩,能够轻松应对数据量的快速增长。
三、Doris与实时数仓案例
案例背景
无锡锡商银行作为一家新兴的商业银行,面临着海量数据处理的挑战。为了提升业务分析效率和风险管理能力,该行决定引入Doris构建实时数仓平台,以实现对银行业务数据的实时分析和决策支持。
解决方案
1. 架构设计
无锡锡商银行采用Doris与Flink结合的方式构建实时数仓。具体架构如下:
- 数据源:包括银行内部的各种业务系统、日志系统等,通过Flink CDC实时采集业务数据库中的数据变更和日志数据。
- 数据处理:使用Flink对数据进行实时处理,如数据清洗、转换等,并将处理后的数据实时写入Doris。
- 数据存储:Doris作为统一的数据存储和查询引擎,提供高效的数据存储和查询服务。
- 数据服务:通过飞流平台提供的接口服务能力,将Doris中的数据提供给各业务线使用。
2. 数据同步与一致性保证
在数据同步方面,无锡锡商银行采用Flink CDC实现数据的增量与全量同步。Flink CDC基于Snapshot的全量数据同步和基于BinLog的实时增量数据同步,能够自动切换,确保数据的完整性和一致性。
同时,通过Flink Checkpoint机制结合Doris的两阶段提交,实现端到端的Exactly Once语义,确保数据在生产和消费过程中的准确一致性。
3. 性能优化
为了提升查询性能,无锡锡商银行在Doris中进行了以下优化:
- 分区和分桶:根据数据的业务特性和查询需求,对Doris表进行分区和分桶,减少查询时的数据扫描量。
- 物化视图和Rollup:在DWS和ADS层构建物化视图和Rollup,提高查询效率。
- 索引优化:根据查询热点和查询模式,优化索引策略,减少查询时间。
4. 运维与监控
无锡锡商银行建立了完善的运维和监控体系,确保实时数仓的稳定运行。通过监控系统的实时数据,可以及时发现并处理潜在的问题,如性能瓶颈、数据异常等。
案例效果
通过引入Doris构建实时数仓平台,无锡锡商银行取得了显著的效果:
- 查询性能大幅提升:查询速度提升超过10倍,提高了业务分析人员的效率。
- 数据时效性增强:实现了数据的实时采集、处理和查询,为业务决策提供了及时的数据支持。
- 运维成本降低:Doris的简单易用和高效运维能力,降低了企业的运维成本。
- 业务决策更加精准:基于实时数据的分析,无锡锡商银行能够更精准地制定业务策略,提升市场竞争力。
四、结论
Doris作为一款高性能的分布式MPP分析型数据库,在实时数仓构建中具有显著的优势。通过结合Flink等流处理框架,可以构建出高效、易用、统一、实时的数据架构,为企业数字化转型提供强有力的数据支持。无锡锡商银行的实践案例充分证明了Doris在实时数仓建设中的可行性和有效性,为其他企业提供了有益的参考和借鉴。
随着大数据技术的不断发展,实时数仓将成为企业数字化转型的重要趋势。未来,Doris将继续优化和完善其功能,为企业提供更高效、更智能的数据服务,助力企业在激烈的市场竞争中脱颖而出。