大家好，我是于华丽，来自腾讯大数据，很高兴跟大家一起探讨当前大数据最火的方向——数据湖。

我先抛出一个问题：有没有可能只有一份数据就满足所有大数据场景？我们带着这个问题以及对这个问题的疑问和各自心里的答案，开始今天的思想碰撞吧。

在分享前，我先做个简单的自我介绍。我叫于华丽，毕业于复旦大学数学系，拥有近十年的大数据和公有云结合经验，基于亚马逊云科技/阿里云/腾讯云/华为云打造云原生湖仓数据平台。2020 年加入腾讯，全面负责腾讯云数据湖产品 DLC 的内核架构研发。

今天主要和大家分享四部分内容：

• 首先是开篇提出的问题：有没有可能只有一份数据就满足所有大数据场景？
• 第二部分是腾讯云数据湖解决方案以及腾讯云数据湖产品 DLC 的技术内核。
• 第三部分是总结腾讯内部和客户对接过程中的新一代数仓建模思路。
• 第四部分是介绍 DLC 的应用案例。

只有一份数据就能满足所有大数据场景？

前面说了那么多，大家还记不记得我们最初提出的问题：一份数据能不能满足所有的大数据数据场景？

在回答这个问题之前，我们先了解下这个问题是怎么产生的。

DB 太卷了。数据库种类繁多，有 300 多种，AP 引擎更如雨后春笋，在如今的科技时代百家争鸣，包括 Hive/Spark/Presto/impala/ck/Doris 等等。

基于这个背景，我们做数据架构的时候就应该考虑很重要的一个原则——single source of truth，这个原则有几个好处：减少维护复杂度，防止数据一致性问题，节约成本。

于是，我们提出了数据湖 SSOT 架构理念：

1、80%的湖数据，存算分离、不同 AP 引擎，不同集群尽量兼容、使用同一份湖数据

2、10% TP 数据库，量级不大不影响在线服务的情况下，直接联邦分析。海量、历史数据入湖。

3、10% 最后一公里的大宽表、结果数据可以考虑独立的仓存储，追求极致性能毫秒级分析。

4、数仓数据也要跟湖数据联动，数仓兼容湖数据，或者联邦分析。

在数据湖 SSOT 架构下，数据几乎可以做到 1 份数据满足几乎所有大数据分析场景。

腾讯云数据湖解决方案

基于数据湖 SSOT 架构理念，我们结合腾讯云的各个大数据产品，推出了腾讯云数据湖解决方案，来帮助落地数据湖架构。

1、在批处理、实时处理、AI、mpp 分析各个主要场景下，各个引擎尽量用同一份数据湖数据，可以看到在不同场景下有各种不同的产品供选择，当然即使同一个产品也会有多个集群，传统架构下很难整合多个产品的优势建设功能覆盖完善的数据平台。

2、在追求毫秒级分析的场景下，大宽表、结果数据可以导入到 mpp 数仓 ClickHouse/Doris 完成最后一公里的分析。

3、TP 数据库、数仓数据、湖数据可以通过 DLC 联邦分析功能。

腾讯云 DLC 技术架构

接下来分享下，DLC 到底是什么，以及它的技术架构。

腾讯云 DLC 是 DataLake Compute 的缩写，它一方面充当数据湖解决方案的粘合剂，应用在湖管理、元数据管理、联邦计算；另一方面补充了云上全托管的产品形态，用户免运维、几乎不需要有大数据相关背景，就可以几分钟内快速构建数据湖架构。

DLC 技术架构，有两个底层架构理念：适应云原生、KISS 原则（Keep It Simple, Stupid）。适应云原生具体包括 eks/tke，元数据主存 tdsql，各个服务的多租户支持和隔离等等。KISS 体现在几个方面，presto local cache，dlc shuffle manager，统一语法模块等等。

具体来看，我们在统一接入层服务提供云 API、JDBC、Hmsclient 等对外服务，SQL 入口是腾讯 SuperSQL 的统一 SQL 服务，进行了权限、validate 等操作，以及虚拟集群的管理和路由。

下面是 DLC 的数据管理、计算集群、数据权限和元数据管理。最后与用户 cos、cdb、emr 的数据打通。通过内核架构支持，SQL etl/mpp SQL 分析/联邦分析等场景，接下来逐步完成 Spark jar/AI 的迭代和升级。

稳定性、性能与成本

接下来，和大家分享下 DLC 的技术内核稳定性、性能相关技术，以及成本。

稳定性

稳定性相关技术优化主要分为三部分：Iceberg、弹性不稳定、DLC spark shuffle manager。

Iceberg：Iceberg 作为 table format 解决了对象存储最终一致性，导致的任务频繁失败问题。

弹性不稳定：弹性计算相对于传统固定集群带来很多问题，比如冷启动慢，hpa 过程中数据倾斜，甚至是资源不足的情况，我们在后面成本相关会仔细提到 DLC 的弹性模型。

DLC spark shuffle manager：腾讯开源了 firestorm 来解决内部海量数据的 shuffle 问题，在 DLC 场景下，我们进行精简改造，推出了适应云原生场景下的 DLC spark shuffle manager。本质逻辑是保证大部分任务都能利用本地磁盘完成高性能的 shuffle，少数情况 spill to lakefs 保证任务稳定性。这样有几个好处，一是无需评估 shuffle 空间，调整磁盘大小，二是无需运维 shuffle service 及承担成本，三是无需购买，几乎零成本。

在这儿给喜欢钻研的同学留一个小问题：Spark 都有哪些过程会需要落磁盘呢？

性能

性能在提高人效方面日益重要，各个层出不穷的 AP 引擎也几乎主要在提升交互响应的性能。

DLC 在性能方面有很多架构技术方面的考量，先简单提几个点：Spark SQL 共享 Spark Context，Spark Thrift Server 问题的症结在于 Server 本身又是 Driver，因此稳定性存在很大问题，DLC 在这方面用的 livy+livy session 背后的 Spark Context 共享，在有一定并发情况下，又通过子集群来隔离。

在海量元数据的存储和 hms 响应性能提升方面，DLC 也有自己的考量，采用了腾讯云的 TDSQL/重新设计范式来满足海量元数据的响应性能。在 DLC 的托管存储表下，运用 iceberg hidden 。

性能相关第一个点就是通过提供 presto 加速 SQL + Hive/Spark udf 的分析性能：

因为常驻共享及 push based 内存 shuffle，presto 往往在小数据量下有着不错的表现。但是因为 presto 语法和 udf 与 hive/spark 的差异往往迁移试错成本很高，DLC 统一 SQL 语法，几乎还是 Spark/Hive 的语法，presto hive/spark udf wrapper。两个手段解决了 presto 的迁移问题，几乎对用户无感。

同时，Allxio 也是当下最热的数据湖加速技术，腾讯云也即将推出 Allxio 相关的产品。

在 DLC 侧，我们秉承了适应云原生和 KISS 的架构原则，上线了免运维、无需额外费用的 Allxio local cache。local cache 免去了 Allxio 服务的部署和维护，不抢占用户 presto 的计算资源。同时我们也有一些改进，hash 算法导致的数据倾斜，一致性 hash、split 级别的 hash 等等。

成本

首先我来讲下湖存储的优势，然后再介绍下 DLC 的虚拟集群弹性模型。

首先是存储成本。用对象存储作为湖存储相比 hdfs 来说，存储性价比得到了 10x 的提升：

1、hdfs 的三备份 vs cos 的 ec。

2、预留空间 vs 按量计费。

3、hdfs 的运维成本。

4、对象存储的归档和智能存储分层。

5、cos 作为存储产品提供的高 sla 和存储可靠性。

但是对象存储在降低成本的同时也带来了问题，比如对象存储没有 rename 语义等四个问题。采用 Iceberg 表格式来解决，相比直接 Hive 表，计算成本也得到了极大的降低

计算成本方面，重点介绍下 DLC 的虚拟集群弹性模型。

上图右侧的 Spark，交互式/SQL 都是类似的。我们以子集群为弹性的最小单位，保证子集群的资源整体可用情况下的弹性，子集群多个 query 共享 spark context。

这样带来的好处是：

• 能很好的降低延迟，减少拉机器，进程初始化，链接初始化的时间，提升性能。
• 子集群规模稳定，减少了频繁扩缩造成的任务稳定性差和弹性导致的数据倾斜。
• 能够提供不错的成本降低。

数据湖趋势下的数仓建模新思路

接下来，我们把数据湖在腾讯落地过程中总结出的数据建模也分享给大家。目标还是能够提升分析性能和降低存储计算成本。

第一个是海量数据下的稀疏索引技术，如上图所示，构建大宽表或者 dwd 详情层，我们把高基维的相关数据的靠近存放，能够利用引擎的谓词下推技术大大加速分析性能，并且提高压缩比率降低存储成本，同时也可以减少单纯的主题层的数据抽取，更好应用 ssot 一份数据满足尽可能多的场景。

第二个是增量数仓技术：底层逻辑是 funtional data engineerging，也可以叫函数式数据工程，不再维护滚动表这类有状态的数仓建模障碍，而是把 uv 标量进行向量化，以空间换时间，在数据量不大的聚合计算层表有很好的效果，能够极大的提升数仓的构建性能和分析性能。

DLC 应用案例

这个是某电商直播平台基于 DLC 构建混合大数据架构，充分利用了 DLC 的 Spark 批处理和交互式分析，计算性能提升，成本节约，运维成本大幅度降低。

腾讯数据湖能力也在内部大规模落地，接入团队超过 80，其中微信视频号、小程序等业务均百亿千亿级别落地。同时我们拥有近百人的研发团队支持，其中大量的业界顶尖技术专家，包括了 spark livy alluxio 等开源项目的 PMC，presto/calcite committer，为 DLC 的稳定/高性能/易用/低成本保驾护航。

总结

最后总结下今天的分享，用三个词来总结：SSOT、KISS、新一代建模。

1、首先是 SSOT，如何做到一份数据尽可能满足所有场景，有三个原则。我们根据这三个原则提出了腾讯云上以 DLC 为核心的数据湖解决方案。

2、其次是 KISS，还记得我们留的一个思考问题吗，Spark 都会有哪些过程和场景需要数据落到磁盘呢？

3、最后是新一代建模：稀疏索引来解决 dwd 和大宽表的分析性能，增量数仓来改造聚合层的分析实时性和性能。

以上就是我今天的分享，谢谢大家。

了解更多软件开发与相关领域知识，点击访问 InfoQ 官网：https://www.infoq.cn/，获取更多精彩内容！