基于阿里云 Flink+Hologres 搭建实时数仓-阿里云开发者社区

背景信息

随着社会数字化发展，企业对数据时效性的需求越来越强烈。除传统的面向海量数据加工场景设计的离线场景外，大量业务需要解决面向实时加工、实时存储、实时分析的实时场景问题。传统离线数仓搭建的方法论比较明确，通过定时调度实现数仓分层（ODS->DWD->DWS->ADS）；但对于实时数仓的搭建，目前缺乏明确的方法体系。基于 Streaming Warehouse 理念，实现数仓分层之间实时数据的高效流动，可以解决实时数仓分层问题。

方案架构

实时计算 Flink 版是强大的流式计算引擎，支持对海量实时数据高效处理。Hologres 是一站式实时数仓，支持数据实时写入与更新，实时数据写入即可查。Hologres 与 Flink 深度集成，能够提供一体化的实时数仓联合解决方案。本文基于 Flink+Hologres 搭建实时数仓的方案架构如下：

Flink 将数据源写入 Hologres，形成 ODS 层。
Flink 订阅 ODS 层的 Binlog 进行加工，形成 DWD 层再次写入 Hologres。
Flink 订阅 DWD 层的 Binlog，通过计算形成 DWS 层，再次写入 Hologres。
最后由 Hologres 对外提供应用查询。

该方案有如下优势：

Hologres 的每一层数据都支持高效更新与修正、写入即可查，解决了传统实时数仓解决方案的中间层数据不易查、不易更新、不易修正的问题。
Hologres 的每一层数据都可单独对外提供服务，数据的高效复用，真正实现数仓分层复用的目标。
模型统一，架构简化。实时 ETL 链路的逻辑是基于 Flink SQL 实现的；ODS 层、DWD 层和 DWS 层的数据统一存储在 Hologres 中，可以降低架构复杂度，提高数据处理效率。

该方案依赖于 Hologres 的 3 个核心能力，详情如下表所示。

Hologres核心能力	详情
Binlog	Hologres提供Binlog能力，用于驱动Flink进行实时计算，以此作为流式计算的上游。Hologres的Binlog能力详情请参见订阅Hologres Binlog。
行列共存	Hologres支持行列共存的存储格式。一张表同时存储行存数据和列存数据，并且两份数据强一致。该特性保证中间层表不仅可以作为Flink的源表，也可以作为Flink的维表进行主键点查与维表Join，还可以供其他应用（OLAP、线上服务等）查询。Hologres的行列共存能力详情请参见表存储格式：列存、行存、行列共存。
资源强隔离	Hologres实例的负载较高时，可能影响中间层的点查性能。Hologres支持通过主从实例读写分离部署（共享存储）或计算组实例架构实现资源强隔离，从而保证Flink对Hologres Binlog的数据拉取不影响线上服务。

实践场景

本文以某个电商平台为例，通过搭建一套实时数仓，实现数据的实时加工清洗和对接上层应用数据查询，形成实时数据的分层和复用，支撑各个业务方的报表查询（交易大屏、行为数据分析、用户画像标签）以及个性化推荐等多个业务场景。

1、构建 ODS 层：业务数据库实时入仓

MySQL 有 orders（订单表），orders_pay（订单支付表），product_catalog（商品类别字典表）3 张业务表，这 3 张表通过Flink实时同步到 Hologres 中作为 ODS 层。

2、构建 DWD 层：实时主题宽表

将订单表、商品类别字典表、订单支付表进行实时打宽，生成 DWD 层宽表。

3、构建 DWS 层：实时指标计算

实时消费宽表的 binlog，事件驱动的聚合出相应的 DWS 层指标表。

前提条件

已购买独享通用型 Hologres 实例，详情请参见购买 Hologres。
购买实例后，需要创建 order_dw 数据库和用户（为用户赋予 admin 权限），推荐使用简单权限模型创建数据库，详情请参见简单权限模型的使用和DB 管理。

说明：

Hologres1.3 版本在创建完数据库后，需要执行 create extension hg_binlog 命令才能开启 binlog 扩展。

Hologres2.0 之后版本默认开启 binlog 扩展，无需手动执行。

已开通 Flink 全托管，详情请参见开通 Flink 全托管。

说明：Flink 全托管需要与 Hologres 实例处于相同 VPC 和相同可用区。

已准备 MySQL CDC 数据源，order_dw 数据库中的三张业务表的建表 DDL 以及插入的数据如下。

CREATE TABLE `orders` (
  order_id bigint not null primary key,
  user_id varchar(50) not null,
  shop_id bigint not null,
  product_id bigint not null,
  buy_fee numeric(20,2) not null,   
  create_time timestamp not null,
  update_time timestamp not null default now(),
  state int not null 
);
CREATE TABLE `orders_pay` (
  pay_id bigint not null primary key,
  order_id bigint not null,
  pay_platform int not null, 
  create_time timestamp not null
);
CREATE TABLE `product_catalog` (
  product_id bigint not null primary key,
  catalog_name varchar(50) not null
);
-- 准备数据
INSERT INTO product_catalog VALUES(1, 'phone_aaa'),(2, 'phone_bbb'),(3, 'phone_ccc'),(4, 'phone_ddd'),(5, 'phone_eee');
INSERT INTO orders VALUES
(100001, 'user_001', 12345, 1, 5000.05, '2023-02-15 16:40:56', '2023-02-15 18:42:56', 1),
(100002, 'user_002', 12346, 2, 4000.04, '2023-02-15 15:40:56', '2023-02-15 18:42:56', 1),
(100003, 'user_003', 12347, 3, 3000.03, '2023-02-15 14:40:56', '2023-02-15 18:42:56', 1),
(100004, 'user_001', 12347, 4, 2000.02, '2023-02-15 13:40:56', '2023-02-15 18:42:56', 1),
(100005, 'user_002', 12348, 5, 1000.01, '2023-02-15 12:40:56', '2023-02-15 18:42:56', 1),
(100006, 'user_001', 12348, 1, 1000.01, '2023-02-15 11:40:56', '2023-02-15 18:42:56', 1),
(100007, 'user_003', 12347, 4, 2000.02, '2023-02-15 10:40:56', '2023-02-15 18:42:56', 1);
INSERT INTO orders_pay VALUES
(2001, 100001, 1, '2023-02-15 17:40:56'),
(2002, 100002, 1, '2023-02-15 17:40:56'),
(2003, 100003, 0, '2023-02-15 17:40:56'),
(2004, 100004, 0, '2023-02-15 17:40:56'),
(2005, 100005, 0, '2023-02-15 18:40:56'),
(2006, 100006, 0, '2023-02-15 18:40:56'),
(2007, 100007, 0, '2023-02-15 18:40:56');

使用限制

仅实时计算引擎 VVR 6.0.7 及以上版本支持该实时数仓方案。
仅 1.3 及以上版本的 Hologres 支持该实时数仓方案。

构建实时数仓

管理元数据

1、创建 Hologres Catalog。

在实时计算控制台上，新建一个名为 test 的 SQL 作业，将如下代码拷贝到 test 作业的 SQL 编辑器上，修改目标参数取值后，选中代码片段后单击左侧代码行上的运行。

CREATE CATALOG dw WITH (
  'type' = 'hologres',
  'endpoint' = '<ENDPOINT>', 
  'username' = '<USERNAME>',
  'password' = '<PASSWORD>',
  'dbname' = 'order_dw',
  'binlog' = 'true', -- 创建catalog时可以设置源表、维表和结果表支持的with参数，之后在使用此catalog下的表时会默认添加这些默认参数。
  'sdkMode' = 'jdbc', -- 推荐使用jdbc模式。
  'cdcmode' = 'true',
  'connectionpoolname' = 'the_conn_pool',
  'ignoredelete' = 'true',  -- 宽表merge需要开启，防止回撤。
  'partial-insert.enabled' = 'true', -- 宽表merge需要开启此参数，实现部分列更新。
  'mutateType' = 'insertOrUpdate', -- 宽表merge需要开启此参数，实现部分列更新。
  'table_property.binlog.level' = 'replica', --也可以在创建catalog时传入持久化的hologres表属性，之后创建表时，默认都开启binlog。
  'table_property.binlog.ttl' = '259200'
);

您需要修改以下参数取值为您实际 Hologres 服务信息。

参数	说明	备注
endpoint	Hologres的Endpoint地址。	详情请参见实例配置。
username	阿里云账号的AccessKey。	当前配置的AccessKey对应的用户需要能够访问所有的Hologres数据库，Hologres数据库权限请参见Hologres权限模型概述。
password	阿里云账号的AccessSecret。

说明：创建 Catalog 时可以设置默认的源表、维表和结果表的 WITH 参数，也可以设置创建 Hologres 物理表的默认属性，例如上方 table_property 开头的参数。详情请参见管理Hologres Catalog 和实时数仓 Hologres WITH 参数。

2、创建 MySQL Catalog

在实时计算控制台，将如下代码拷贝到 test 作业的 SQL 编辑器上，修改目标参数取值后，选中代码片段后单击左侧代码行上的运行。

CREATE CATALOG mysqlcatalog WITH(
  'type' = 'mysql',
  'hostname' = '<hostname>',
  'port' = '<port>',
  'username' = '<username>',
  'password' = '<password>',
  'default-database' = 'order_dw'
);

您需要修改以下参数取值为您实际 MySQL 服务信息。

参数	说明
hostname	MySQL数据库的IP地址或者Hostname。
port	MySQL数据库服务的端口号，默认值为3306。
username	MySQL数据库服务的用户名。
password	MySQL数据库服务的密码。

构建 ODS 层：业务数据库实时入仓

基于 Catalog 的CREATE DATABASE AS（CDAS）语句功能，可以一次性把 ODS 层建出来。ODS 层一般不直接做 OLAP 或 SERVING（KV 点查），主要作为流式作业的事件驱动，开启 binlog 即可满足需求。

1、创建 CDAS 同步作业 ODS。

a. 在实时计算控制台上，新建名为 ODS 的 SQL 流作业，并将如下代码拷贝到 SQL 编辑器。

CREATE DATABASE IF NOT EXISTS dw.order_dw   -- 创建catalog时设置了table_property.binlog.level参数，因此通过CDAS创建的所有表都开启了binlog。
AS DATABASE mysqlcatalog.order_dw INCLUDING all tables -- 可以根据需要选择上游数据库需要入仓的表。
/*+ OPTIONS('server-id'='8001-8004') */ ;   -- 指定mysql-cdc源表。

b. 单击右上方的部署，进行作业部署。

c. 单击左侧导航栏的作业运维，单击刚刚部署的ODS作业操作列的启动，启动作业。

2、查看 MySQL 同步到 Hologres 的 3 张表数据。

在 HoloWeb 开发页面连接 Hologres 实例并登录目标数据库后，在 SQL 编辑器上执行如下命令。

---查orders中的数据。
SELECT * FROM orders;
---查orders_pay中的数据。
SELECT * FROM orders_pay;
---查product_catalog中的数据。
SELECT * FROM product_catalog;

构建 DWD 层：实时主题宽表

1、通过 Flink Catalog 功能在 Hologres 中建 DWD 层的宽表 dwd_orders。

在实时计算控制台上，将如下代码拷贝到 test 作业的 SQL 编辑器后，选中目标片段后单击左侧代码行上的运行。

-- 宽表字段要nullable，因为不同的流写入到同一张结果表，每一列都可能出现null的情况。
CREATE TABLE dw.order_dw.dwd_orders (
  order_id bigint not null primary key,
  order_user_id string,
  order_shop_id bigint,
  order_product_id bigint,
  order_product_catalog_name string,
  order_fee numeric(20,2),
  order_create_time timestamp,
  order_update_time timestamp,
  order_state int,
  pay_id bigint,
  pay_platform int comment 'platform 0: phone, 1: pc', -- catalog建表可以设置注释。
  pay_create_time timestamp
);
-- 支持通过catalog修改Hologres物理表属性。
ALTER TABLE dw.order_dw.dwd_orders SET (
  'table_property.binlog.ttl' = '604800' --修改binlog的超时时间为一周。
);

2、实现实时消费 ODS 层 orders、orders_pay 表的 binlog。

在实时计算控制台上，新建名为 DWD 的 SQL 作业，并将如下代码拷贝到 SQL 编辑器后，部署并启动作业。通过如下 SQL 作业，orders 表会与 product_catalog 表进行维表关联，将最终结果写入 dwd_orders 表中，实现数据的实时打宽。

BEGIN STATEMENT SET;
INSERT INTO dw.order_dw.dwd_orders 
 (
   order_id,
   order_user_id,
   order_shop_id,
   order_product_id,
   order_fee,
   order_create_time,
   order_update_time,
   order_state,
   order_product_catalog_name
 ) SELECT o.*, dim.catalog_name 
   FROM dw.order_dw.orders as o
   LEFT JOIN dw.order_dw.product_catalog FOR SYSTEM_TIME AS OF proctime() AS dim
   ON o.product_id = dim.product_id;
INSERT INTO dw.order_dw.dwd_orders 
  (pay_id, order_id, pay_platform, pay_create_time)
   SELECT * FROM dw.order_dw.orders_pay;
END;

3、查看宽表 dwd_orders 数据。

在 HoloWeb 开发页面连接 Hologres 实例并登录目标数据库后，在 SQL 编辑器上执行如下命令。

SELECT * FROM dwd_orders;

构建 DWS 层：实时指标计算

1、通过 Flink Catalog 功能，在 Hologres 中创建 dws 层的聚合 dws_users 以及 dws_shops。

在实时计算控制台上，将如下代码拷贝到 test 作业的 SQL 编辑器，选中目标片段后单击左侧代码行上的运行。

-- 用户维度聚合指标表。
CREATE TABLE dw.order_dw.dws_users (
  user_id string not null,
  ds string not null,
  paied_buy_fee_sum numeric(20,2) not null, -- 当日完成支付的总金额。
  primary key(user_id,ds)  NOT ENFORCED
);
-- 商户维度聚合指标表。
CREATE TABLE dw.order_dw.dws_shops (
  shop_id bigint not null,
  ds string not null,
  paied_buy_fee_sum numeric(20,2) not null, -- 当日完成支付总金额。
  primary key(shop_id,ds)  NOT ENFORCED
);

2、实时消费 DWD 层的宽表 dw.order_dw.dwd_orders，在 Flink 中做聚合计算，最终写入 Hologres 中的 DWS 表。

在实时计算控制台上，新建名为 DWS 的 SQL 流作业，并将如下代码拷贝到 SQL 编辑器，部署并启动作业。

BEGIN STATEMENT SET;
INSERT INTO dw.order_dw.dws_users
  SELECT 
    order_user_id,
    DATE_FORMAT (pay_create_time, 'yyyyMMdd') as ds,
    SUM (order_fee)
    FROM dw.order_dw.dwd_orders c
    WHERE pay_id IS NOT NULL AND order_fee IS NOT NULL -- 订单流和支付流数据都已写入宽表。
    GROUP BY order_user_id, DATE_FORMAT (pay_create_time, 'yyyyMMdd');
INSERT INTO dw.order_dw.dws_shops
  SELECT 
    order_shop_id,
    DATE_FORMAT (pay_create_time, 'yyyyMMdd') as ds,
    SUM (order_fee)
   FROM dw.order_dw.dwd_orders c
   WHERE pay_id IS NOT NULL AND order_fee IS NOT NULL -- 订单流和支付流数据都已写入宽表。
   GROUP BY order_shop_id, DATE_FORMAT (pay_create_time, 'yyyyMMdd');
END;

3、查看 DWS 层的聚合结果，其结果会根据上游数据的变更实时更新。

在 HoloWeb 开发页面连接 Hologres 实例并登录目标数据库后，在 SQL 编辑器上执行如下命令。

查询 dws_users 表结果。

SELECT * FROM dws_users;

查询 dws_shops 表结果。

SELECT * FROM dws_shops;

数据探查

如果对中间结果需要即系（Ad-hoc）性质的业务数据探查，或者对最终计算结果进行数据正确性排查，此方案的每一层数据都实现了持久化，可以便捷的探查中间过程。

流模式探查
a. 新建并启动数据探查流作业。
在实时计算控制台上，新建名为 Data-exploration 的 SQL 流作业，并将如下代码拷贝到 SQL 编辑器后，部署并启动作业。

-- 流模式探查，打印到print可以看到数据的变化情况。
CREATE TEMPORARY TABLE print_sink(
  order_id bigint not null primary key,
  order_user_id string,
  order_shop_id bigint,
  order_product_id bigint,
  order_product_catalog_name string,
  order_fee numeric(20,2),
  order_create_time timestamp,
  order_update_time timestamp,
  order_state int,
  pay_id bigint,
  pay_platform int,
  pay_create_time timestamp
) WITH (
  'connector' = 'print'
);
INSERT INTO print_sink SELECT *
FROM dw.order_dw.dwd_orders /*+ OPTIONS('startTime'='2023-02-15 12:00:00') */ --这里的startTime是binlog生成的时间
WHERE order_user_id = 'user_001';

b. 查看数据探查结果。
在作业运维详情页面，单击目标作业名称，在作业探查页签下左侧运行日志页签，单击运行 Task Managers 页签下的 Path, ID。在 Stdout 页面搜索 user_001 相关的日志信息。

批模式探查
在实时计算控制台上，创建 SQL 流作业，并将如下代码拷贝到 SQL 编辑器后，单击调试。详情请参见作业调试。
批模式探查是获取当前时刻的终态数据，在 Flink 作业开发界面调试结果如下图所示。

SELECT *
FROM dw.order_dw.dwd_orders /*+ OPTIONS('binlog'='false') */ 
WHERE order_user_id = 'user_001' and order_create_time > '2023-02-15 12:00:00'; --批量模式支持filter下推，提升批作业执行效率。

使用实时数仓

上一小节展示了通过 Flink Catalog，可以仅在 Flink 侧搭建一个基于 Flink 和 Hologres的Streaming Warehouse 实时分层数仓。本节则展示数仓搭建完成之后的一些简单应用场景。

Key-Value 服务

根据主键查询 DWS 层的聚合指标表，支持百万级 RPS。

在 HoloWeb 开发页面查询指定用户指定日期的消费额的代码示例如下。

-- holo sql
SELECT * FROM dws_users WHERE user_id ='user_001' AND ds = '20230215';

明细查询

对 DWD 层宽表进行 OLAP 分析。

在 HoloWeb 开发页面查询某个客户 23 年 2 月特定支付平台支付的订单明细的代码示例如下。

-- holo sql
SELECT * FROM dwd_orders
WHERE order_create_time >= '2023-02-01 00:00:00'  and order_create_time < '2023-03-01 00:00:00'
AND order_user_id = 'user_001'
AND pay_platform = 0
ORDER BY order_create_time LIMIT 100;

实时报表

基于 DWD 层宽表数据展示实时报表，支持秒级响应。

在 HoloWeb 开发页面查询 23 年 2 月内每个品类的订单总量和订单总金额的代码示例如下。

-- holo sql
SELECT
  TO_CHAR(order_create_time, 'YYYYMMDD'),
  order_product_catalog_name,
  COUNT(*),
  SUM(order_fee)
FROM
  dwd_orders
WHERE
  order_create_time >= '2023-02-01 00:00:00'  and order_create_time < '2023-03-01 00:00:00'
GROUP BY
  1, 2
ORDER BY
  1, 2;

基于阿里云 Flink+Hologres 搭建实时数仓

背景信息

方案架构

实践场景

前提条件

使用限制

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