当 TiDB 与 Flink 相结合:高效、易用的实时数仓-阿里云开发者社区

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当 TiDB 与 Flink 相结合:高效、易用的实时数仓

简介: 利用实时数仓,企业可以实现实时 OLAP 分析、实时数据看板、实时业务监控、实时数据接口服务等用途。但想到实时数仓,很多人的第一印象就是架构复杂,难以操作与维护。而得益于新版 Flink 对 SQL 的支持,以及 TiDB HTAP 的特性,我们探索了一个高效、易用的 Flink+TiDB 实时数仓解决方案。

作者:齐智@TiDB

随着互联网飞速发展,企业业务种类会越来越多,业务数据量会越来越大,当发展到一定规模时,传统的数据存储结构逐渐无法满足企业需求,实时数据仓库就变成了一个必要的基础服务。以维表 Join 为例,数据在业务数据源中以范式表的形式存储,在分析时需要做大量的 Join 操作,降低性能。如果在数据清洗导入过程中就能流式的完成 Join,那么分析时就无需再次 Join,从而提升查询性能。

利用实时数仓,企业可以实现实时 OLAP 分析、实时数据看板、实时业务监控、实时数据接口服务等用途。但想到实时数仓,很多人的第一印象就是架构复杂,难以操作与维护。而得益于新版 Flink 对 SQL 的支持,以及 TiDB HTAP 的特性,我们探索了一个高效、易用的 Flink+TiDB 实时数仓解决方案。

本文将首先介绍实时数仓的概念,然后介绍 Flink+TiDB 实时数仓的架构与优势,接着给出一些已经在使用中的用户场景,最后给出在 docker-compose 环境下的 Demo,用于读者进行尝试。

实时数仓的概念

数据仓库的概念在 90 年代由 Bill Inmon 提出,是指一个面向主题的、集成的、相对稳定的、反映历史变化的集合,用于支持管理决策。当时的数据仓库通过消息队列收集来自数据源的数据,通过每天或每周进行一次计算以供报表使用,也称为离线数仓。

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离线数仓架构

进入 21 世纪,随着计算技术的发展、以及整体算力的提升,决策的主体逐渐从人工控制转变为计算机算法,出现了实时推荐、实时监控分析等需求,对应的决策周期时间由天级逐步变为秒级,在这些场景下,实时数仓应运而生。

当前的实时数仓主要有三种架构:Lambda架构、Kappa 架构以及实时 OLAP 变体架构:

  1. Lambda 架构是指在离线数仓的基础上叠加了实时数仓部分,使用流式引擎处理实时性较高的数据,最后将离线和在线的结果统一供应用使用。

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实时数仓的 Lambda 架构

  1. Kappa 架构则移除了离线数仓部分,全部使用实时数据生产。这种架构统一了计算引擎,降低了开发成本。

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实时数仓的 Kappa 架构

  1. 随着实时 OLAP 技术的提升,一个新的实时架构被提出,暂时被称为“实时 OLAP 变体”。简单来说,就是将一部分计算压力从流式计算引擎转嫁到实时 OLAP 分析引擎上,以此进行更加灵活的实时数仓计算。

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总结一下,对于实时数仓,Lambda 架构需要维护流批两套引擎,开发成本相较其它两者更高。相比于 Kappa 架构,实时 OLAP 变体架构可以执行更加灵活的计算,但需要依赖额外的实时 OLAP 算力资源。接下来我们将介绍的 Flink + TiDB 实时数仓方案,就属于实时 OLAP 变体架构。

关于实时数仓及这些架构更加详细的对比说明,有兴趣的读者可以参考 Flink 中文社区的这篇文章:基于 Flink 的典型 ETL 场景实现方案。

Flink+ TiDB 实时数仓

Flink 是一个低延迟、高吞吐、流批统一的大数据计算引擎,被普遍用于高实时性场景下的实时计算,具有支持 exactly-once 等重要特性。

在集成了 TiFlash 之后,TiDB 已经成为了真正的 HTAP(在线事务处理 OLTP + 在线分析处理 OLAP)数据库。换句话说,在实时数仓架构中,TiDB 既可以作为数据源的业务数据库,进行业务查询的处理;又可以作为实时 OLAP 引擎,进行分析型场景的计算。

结合了 Flink 与 TiDB 两者的特性,Flink+ TiDB 的方案的优势也体现了出来:首先是速度有保障,两者都可以通过水平扩展节点来增加算力;其次,学习和配置成本相对较低,因为 TiDB 兼容 MySQL 5.7 协议,而最新版本的 Flink 也可以完全通过 Flink SQL 和强大的连接器(connector)来编写提交任务,节省了用户的学习成本。

对于 Flink + TiDB 实时数仓,下面是几种常用的搭建原型,可以用来满足不同的需求,也可以在实际使用中自行扩展。

以 MySQL 作为数据源

通过使用 Ververica 官方提供的 flink-connector-mysql-cdc,Flink 可以既作为采集层采集 MySQL 的 binlog 生成动态表,也作为流计算层实现流式计算,如流式 Join、预聚合等。最后,Flink 通过 JDBC 连接器将计算完成的数据写入 TiDB 中。

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以 MySQL 作为数据源的简便架构

这个架构的优点是非常简洁方便,在 MySQL 和 TiDB 都准备好对应数据库和表的情况下,可以通过只编写 Flink SQL 来完成任务的注册与提交。读者可以在本文末尾的【在docker-compose 中进行尝试】一节中尝试此架构。

以 Kafka 对接 Flink

如果数据已经从其它途径存放到了Kafka 中,可以方便地通过 Flink Kafka Connector 使 Flink 从 Kafka 中获得数据。

在这里需要提一下的是,如果想要将 MySQL 或其它数据源的变更日志存放在 Kafka 中后续供 Flink 处理,那么推荐使用 Canal 或 Debezium 采集数据源变更日志,因为 Flink 1.11 原生支持解析这两种工具格式的 changelog,无需再额外实现解析器。

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以 MySQL 作为数据源,经过 Kafka 的架构示例

以 TiDB 作为数据源

TiCDC 是一款通过拉取 TiKV 变更日志实现的 TiDB 增量数据同步工具,可以利用其将 TiDB 的变更数据输出到消息队列中,再由 Flink 提取。

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以 TiDB 作为数据源,通过 TiCDC 将 TiDB 的增量变化输出到 Flink 中

在 4.0.7 版本,可以通过 TiCDC Open Protocol来完成与 Flink 的对接。在之后的版本,TiCDC 将支持直接输出为 canal-json 形式,以供 Flink 使用。

案例与实践

上个部分介绍了一些基础的架构,实践中的探索往往更加复杂和有趣,这一部分将介绍一些具有代表性和启发性的用户案例。

小红书

小红书是年轻人的生活方式平台,用户可以通过短视频、图文等形式记录生活点滴,分享生活方式,并基于兴趣形成互动。截至到 2019 年 10 月,小红书月活跃用户数已经过亿,并持续快速增长。

在小红书的业务架构中,Flink 的数据来源和数据汇总处都是 TiDB,以达到类似于“物化视图”的效果:

  1. 左上角的线上业务表执行正常的 OLTP 任务。
  2. 下方的 TiCDC 集群抽取 TiDB 的实时变更数据,以 changelog 形式传递到 Kafka 中。
  3. Flink 读取 Kafka 中的 changelog,进行计算,如拼好宽表或聚合表。
  4. Flink 将结果写回到 TiDB 的宽表中,用于后续分析使用。

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小红书 Flink TiDB 集群架构

整个过程形成了 TiDB 的闭环,将后续分析任务的 Join 工作转移到了 Flink 上,并通过流式计算来缓解压力。目前这套方案已经支持起了小红书的内容审核、笔记标签推荐、增长审计等业务,经历了大吞吐量的线上业务考验且持续运行稳定。

贝壳金服

贝壳金服持续多年深耕居住场景,积累了丰富的中国房产大数据。贝壳金服以金融科技为驱动,利用 AI 算法高效应用多维海量数据以提升产品体验,为用户提供丰富、定制化的金融服务。

在贝壳数据组的数据服务中,Flink 实时计算用于典型的维表 Join:

  1. 首先,使用 Syncer (MySQL 到 TiDB 的一个轻量级同步工具)采集业务数据源上的维表数据同步到 TiDB 中。
  2. 然后,业务数据源上的流表数据则通过 Canal 采集 binlog 存入 kafka 消息队列中。
  3. Flink 读取 Kafka 中流表的变更日志,尝试进行流式 Join,每当需要维表中的数据时,就去 TiDB 中查找。
  4. 最后,Flink 将拼合而成的宽表写入到 TiDB 中,用于数据分析服务。

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贝壳金服数据分析平台架构

利用以上的结构,可以将数据服务中的主表进行实时 Join 落地,然后服务方只需要查询单表。这套系统在贝壳金服已经深入各个核心业务系统,跨系统的数据获取统一走数据组的数据服务,省去了业务系统开发 API 和内存聚合数据代码的开发工作。

智慧芽

PatSnap(智慧芽)是一款全球专利检索数据库,整合了 1790 年至今的全球 116 个国家地区 1.3 亿专利数据和 1.7 亿化学结构数据。可检索、浏览、翻译专利,生成 Insights 专利分析报告,用于专利价值分析、引用分析、法律搜索,查看 3D 专利地图。

智慧芽使用 Flink + TiDB 替换了原有的 Segment + Redshift 架构。

原有的 Segment + Redshift 架构,仅构建出了 ODS 层,数据写入的规则和 schema 不受控制。且需要针对 ODS 编写复杂的 ETL 来按照业务需求进行各类指标的计算来完成上层需求。Redshift 中落库数据量大,计算慢(T+1 时效),并影响对外服务性能。

替换为基于 Kinesis +Flink + TiDB 构建的实时数仓架构后,不再需要构建 ODS 层。Flink 作为前置计算单元,直接从业务出发构建出 Flink Job ETL,完全控制了落库规则并自定义 schema;即仅把业务关注的指标进行清洗并写入 TiDB 来进行后续的分析查询,写入数据量大大减少。按用户/租户、地区、业务动作等关注的指标,结合分钟、小时、天等不同粒度的时间窗口等,在 TiDB 上构建出 DWD/DWS/ADS 层,直接服务业务上的统计、清单等需求,上层应用可直接使用构建好的数据,且获得了秒级的实时能力。

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智慧芽数据分析平台架构

用户体验:在使用了新架构后,入库数据量、入库规则和计算复杂度都大大下降,数据在 Flink Job 中已经按照业务需求处理完成并写入 TiDB,不再需要基于 Redshift 的 全量 ODS 层进行 T+1 ETL。基于 TiDB 构建的实时数仓,通过合理的数据分层,架构上获得了极大的精简,开发维护也变得更加简单;在数据查询、更新、写入性能上都获得大幅度提升;在满足不同的adhoc 分析需求时,不再需要等待类似 Redshift 预编译的过程;扩容方便简单易于开发。

目前这套架构正在上线,在智慧芽内部用来进行用户行为分析和追踪,并汇总出公司运营大盘、用户行为分析、租户行为分析等功能。

网易互娱

网易 2001 年正式成立在线游戏事业部,经过近 20 年的发展,已跻身全球七大游戏公司之一。在 App Annie 发布的“2020 年度全球发行商 52 强”榜单中,网易位列第二。

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网易互娱数据计费组平台架构

在网易互娱计费组的应用架构中,一方面使用 Flink 完成业务数据源到 TiDB 的实时写入;另一方面,以 TiDB 作为分析数据源,在后续的 Flink 集群中进行实时流计算,生成分析报表。此外,网易互娱现在内部开发了 Flink 作业管理平台,用于管理作业的整个生命周期。

知乎

知乎是中文互联网综合性内容平台,以“让每个人高效获得可信赖的解答”为品牌使命和北极星。截至 2019 年 1 月,知乎已拥有超过 2.2 亿用户,共产出 1.3 亿个回答。

知乎作为 PingCAP 的合作伙伴,同时也是 Flink 的深度用户,在自己的实践过程中开发了一套 TiDB 与 Flink 交互工具并贡献给了开源社区:pingcap-incubator/TiBigData,主要包括了如下功能:

  1. TiDB 作为 Flink Source Connector,用于批式同步数据。
  2. TiDB 作为 Flink Sink Connector,基于 JDBC 实现。
  3. Flink TiDB Catalog,可以在 Flink SQL 中直接使用 TiDB 的表,无需再次创建。

在 docker-compose 中进行尝试

为了方便读者更好的理解,我们在 https://github.com/LittleFall/flink-tidb-rdw 中提供了一个基于 docker-compose 的 MySQL-Flink-TiDB 测试环境,供大家测试使用。

Flink TiDB 实时数仓 Slides 中提供了该场景下一个简单的教程,包括概念解释、代码示例、简单原理以及一些注意事项,其中示例包括:

  1. Flink SQL 简单尝试
  2. 利用 Flink 进行从 MySQL 到 TiDB 的数据导入
  3. 双流 Join
  4. 维表 Join

在启动 docker-compose 后,可以通过 Flink SQL Client 来编写并提交 Flink 任务,并通过 localhost:8081 来观察任务执行情况。

如果大家对 Flink+TiDB 实时数仓方案有兴趣、疑惑,或者在探索实践过程中积累了想要分享的经验,欢迎到 TiDB 社区(如 AskTUG)、Flink 社区(如 Flink 中文邮件)或通过我的邮件(qizhi@pingcap.com)进行探讨。

参考阅读

Flink 中文社区关于实时数仓概念及流上 Join 的讨论:

基于 Flink 的典型 ETL 场景实现方案
[小红书使用 TiDB 的实践分享](How We Use a Scale-Out HTAP Database for Real-TimeAnalytics and Complex Queries
https://en.pingcap.com/case-studies/how-we-use-a-scale-out-htap-database-for-real-time-analytics-and-complex-queries)
[TiDB的 HTAP 架构以及在数据平台上的应用](How We Build an HTAP Database That Simplifies Your DataPlatform
https://dzone.com/articles/how-we-build-an-htap-database-that-simplifies-your)
[TiDB 原理论文](TiDB:A Raft-based HTAP Database
http://www.vldb.org/pvldb/vol13/p3072-huang.pdf
)
[FlinkSQL CDC 上线!我们总结了 13 条生产实践经验](https://zhuanlan.zhihu.com/p/243187428
)

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