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法国世界杯四强齐发体育平台 | 助力中国联通万亿日记数据分析提速 10 倍,Apache Doris 是若何作念到的?

发布日期:2024-05-06 02:53  点击次数:117
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【CSDN 编者按】在数据安全束缚体系的背后,离不开对安全日记数据的存储与分析。以结尾开导为例,中国联通每天会产生百亿级别的日记数据,关于保险、提高系统强大性和可靠性具有至关庞杂的作用。面前,Apache Doris 在联通体系的落地已支握了 30 多条业务线和数百个实时功课,不仅匡助联通杀青了万亿级安全日记的高效分析和低老本,也为其他运营商提供了收效的参考案例和学习教悔,对推动运营商的数字化转型进度具有庞杂敬爱。

作家 | 开发工程师 刘宇麒

责编 | 夏萌

联通西部翻新接头院是中国联通在西部地区布局的庞杂载体,亦然中国联通数字化翻新才略体系的庞杂构成部分,承载了集团公司科技翻新体系和数字化翻新体系的需求。依托联通数科的优质资源及才略底座,在、大数据、物联网、东谈主工智能、集聚安全等业务边界具备深厚的时候才略和丰富的神气教悔。

近些年来,集聚高危破绽数量的增长、DDoS 症结比例的进步、坏心 Bot 流量的握续高潮使得 Web 安全胁迫态势愈发严峻,而数字化转型进度的鼓舞在丰富业务翻新的同期、也进步了集聚空间复杂度、进一步加重了集聚安全风险。这么的布景之下,联通以攻防实战反抗为方向、进行国度级集聚空间的安全治理职责,围绕“云-管-端-数”构建 了多级详尽防控体系,聚焦于实时监测、症结溯源、通报预警、救急处置、谍报分享等职责,构建数据全生命周期安全束缚体系,为客户提供从顶层遐想到运营崇尚一站式处事。

在数据安全束缚体系的背后,离不开对安全日记数据的存储与分析。以结尾开导为例,每天会产生海量的开导日记,这些日记数据纪录着万般集聚时代和系统操作的细节信息,关于保险集聚安全、提高系统强大性和可靠性具有至关庞杂的作用。为了更好的束缚和分析安全日记数据,联通西部翻新接头院应集团要求构建一个聚拢化日记数据分析平台,满足对事件和日记数据自动化采集、存储、束缚、分析和可视化的诉求。这要求聚拢化数据分析平台具备以下才略:

建模分析:基于集聚日记数据和告警数据进行规矩或智能挖掘,发现潜在的安全事件,举例垂钓邮件、违章打听等,并进行定向胁迫感知。

态势大屏:通过多种维度不同监控主见的组合,举例安全事件 TOP5 等,密切监控现时集聚安全态势情状,通过态势大屏呈现症结胁迫的主要散播。

跟踪溯源:通过对安全事件的快速研判,回应扫数这个词症结链条进行精确的溯源取证,从而保险集聚和数据安全。

为搭建具备上述才略的聚拢化日记数据分析平台,在认真搭建之前,连络日记数据的性情及业务要求,咱们需要详尽辩论辩论若何满足以下要求,以确保平台能高效的支握联通日记分析场景的实践应用:

数据接入方面:日记数据具有种类众多、阵势万般化、范畴普遍等性情,要求数据平台支握多种日记阵势数据的导入,并支握高性能的数据写入。

实时性要求方面:为实时监控和了解系统运营情况和存在的问题,高实时性关于数据平台相配关节。这要求平台要实时进行数据同步,保险数据的一致性,并支握数据实时查询,以便获取最新的系统和业务状态。

可推广要求方面:数据平台需要具备谋略与存储的拓展才略,以便满足集团及分公司络续增长的数据处理分析需求。

在中国联通安全日记数据分析平台的迭代过程中,阅历了从基于 Hive 的离线数据仓库到以 Apache Doris 为中枢的实时数据仓库。从具体业务收益来讲,Apahce Doris 的引入支握了联通 30+ 条业务线和数百个实时功课,为联通带来了存储资源简易 50%、百亿级别数据查询秒级反馈、数据导入遵循进步 60% 的显赫效果,收效杀青了降本增效的业务方向;从集团合座价值来讲,通过该平台,联通不错更好地监控运营状态、保险集聚安全,为运营商安全束缚体系提供了庞杂的底层支握。一言以蔽之, Apache Doris 在联通体系的落地,不仅匡助联通杀青了万亿级安全日记的高效分析和低老本,也为其他运营商提供了收效的参考案例和学习教悔,对运营商数字化转型进度的鼓舞有慎庞杂作用。

基于Hive的离线数据仓库

在神气一期开发中,咱们以 Apache Hive 为中枢建立了离线数仓,并在其此础上进行了数据仓库分层。当原始数据经过数据采集进入离线数仓后,由 Spark 逐层进行处理,并谐和 Apache DolphinScheduler 以分钟级转机施行谋略功课,最终将数据输出至 OLAP 和应用数据库。

从业务的角度来看,该架构数据流的痛点问题在于数据实时性不及,主要受限于 Hive 的离线批处理模式,端到端的蔓延最短居然需要 10 分钟。

其次,咱们在该架构中遴荐了 ClickHouse 动作 OLAP 引擎,但在实践使用场景中发现 ClickHouse 存在以下不及:

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ClickHouse 并发支握才略不及,无法满足业务需求,举例实时大屏主见的谋略与加载自若,往往会在业务岑岭期出现查询超时。

业务中有多量安全事件表需要进行多表 Join,这些表数据量较大,而 Clickhouse 在散播式 Join 杀青性能较低,相通会出现 OOM 问题,为幸免该情况发生,不时需要依赖宽表才气缓解,而这既影响了业务的强大性,也加多了好多非常的崇尚老本。

由于 ClickHouse 关于数据更新操作支握较弱、更新性能较差,这也为止了它在某些场景下的应用。

ClickHouse 使用和运维老本较高,也给咱们带来了更高的东谈主工干涉老本

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系统选型及落地

跟着一期架构问题的迟缓裸露,咱们庞杂需要对数据分析平台进行更新迭代。关于二期开发来说,进步数据的实时性被确立为首要方向,为了杀青这一方向,咱们筹划加多实时数据处理链路,以更好地杀青数据的实时集聚、处理和查询要求,为系统强大和集聚安全提供更有劲的支握和保险。其次,为惩办一期平台存在的并发才略不及、多表 Join 性能低等中枢问题,进步 OLAP 引擎性能成为二期开发的的另一关节方向,因此亟需对一期平台中 OLAP 引擎 ClickHouse 进行替换,以满足业务侧日益严格的数据分析和处理需求。

在此布景下,咱们辩论是否不错只遴荐一个新的实时数据仓库同期满足以上两个方向,一方面即能匡助咱们构建实时数据分析处理链路,另一方面又不错动作性能更强悍、更易用的 OLAP 分析引擎,这么不仅不错简化数据处理历程、提高实时遵循,而且不错责备平台运维束缚的老本。

为了找到安妥条款的数据库,咱们进行了多方调研和对比接头,最终遴荐以 Apache Doris 为中枢来构建融合的实时数据仓库体系。为了直不雅展示 Apache Doris 的性能和功能性情,咱们使用 Apache Doris 与 ClickHouse 进行了对比,其中最直不雅的感受是 Apache Doris 在系统并发、Join 性能以及多个功能的易用性都更为最初。

基于Doris的实时数据仓库

在神气二期的开发中,咱们使用 Apache Doris 替换了 Hive 收效搭建实时数据仓库,杀青数据的实时采集、处理和分析,同期使用 Apache Doris 替换 ClickHouse 动作 OLAP 引擎。架构职责机制如下所示:

ODS 贴源层:主要用于存放未经处理的原始数据,通过 Flume 等实时采集器具,将各个厂商未经处理的原始日记以及告警数据融合汇集到 Kafka 中,同期皆备交流的数据也会被存入 HDFS 中一份,动作原始数据核查依据或进行数据回放。

DWD 明细层:该层为事实表,数据通过 Flink 谋略引擎实时对分娩数据及字段进行清洗、范例化、回填、脱敏之后写入 Kafka 。Kafka 中的数据还会对接到 Doris 中,以支握明细日记数据细目回溯查询、准实时模子分析、实时大屏及报表业务。由于大部分日记数据关于数据重叠不是很敏锐,因此 DWD 层选用 Doris 的 Duplicate Key 模子。

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DWS 汇总层:以明细层 Kafka 数据为基础,通过动态规矩引擎进行细粒度的团聚分析,为后续的业务查询和 OLAP 分析作念准备,同期大部分建模分析的甩掉也聚拢在 DWS 层。

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ADS 应用层:该层主要使用 Doris 的 Aggregate Key 模子和 Unique Key 模子对以上三层的数据进行自动团聚或者自动更新,以满足前端东谈主员的具体分析需求。

新架构的应用实践

日增百亿数据,强大快速导入

数据分析平台平均每天有 150 亿的业务日记数据新增,面对如斯大范畴的数据量,咱们需要辩论若何将数据快速实时强大入库。经调研,Doris Flink Connector 组件(主要依赖 Doris Stream Load )不错杀青海量数据快速导入。何况其使用相配纰漏,只需要导入考虑依赖包进行纰漏的建树即可进行。在应用 Doris Flink Connector 后,数据写入性能可达到每秒 20-30 万条,极地面进步了数据导入的速率和遵循,同期也不会对往常的数据分析形成侵犯。

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在选用 Flink 进行高频实时写入 Doris 时,如若未合理调节参数建树,可能导致数据版块堆积。为幸免该问题,咱们进行了以下调节优化:

Flink 优化:为收缩 Doris 的写入压力,可通过提高 Flink 的 Checkpoint 时代来减少版块数量。具体来说,咱们不错将 Checkpoint 时代从之前的 15 秒提高为 60 秒,以减少批次写入频率,责备 Doris 单元时代处理事务数量。这么不错在不影响业务的情况下,缓解写入压力,幸免产生多量的数据版块。

数据预处理:为了收缩 Doris 的写入压力,部分数据咱们会先在 Flink 中通过主键 ID 进行预团聚,将来自多个表中交流的 ID 进行处理并构建大宽表,责备多流数据的写入资源花费。

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Doris 优化:调节 Doris BE 参数,加多 CPU 资源参与 Compaction 操作;凭证业务造就合理的表分区、分桶和副本数量,幸免过多分分片,以责备 Compaction 的支拨。同期增大max_tablet_version_num,幸免版块堆积。

通过以上优化措施,逐日新增的百亿数据不错赋闲导入 Doris 中,扫数这个词导入过程中 BE 发扬强大,Compaction Score 永久保握低位,普遍量数据的写入关于前端查询的性能也莫得形成任何影响。同期在 Doris 的 Unique Key 模子的加握下,咱们不错应用 Flink 对输入数据进行关联、团聚等处理,再以微批、精确一次性写入 Doris 中,杀青了数据秒级更新。

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存储资源合理建树,老本简易 50%

日记数据具有相配大的数据量和数据增长速率,如若分歧存储资源进行合理分拨和限制,存储老本将会成为一个巨大的职守。日记数据中也会存在庞杂性的永诀,有一定比例的数据价值密度比拟低,如若毫无永逝的将这些数据都存储下来,不仅会形成存储虚耗,也会加多数据分析的难度。为了有用惩办这些问题,咱们选用了一系列政策来责备数据存储老本:

ZSTD 高效压缩算法:应用 Doris 的新性情——ZSTD 高效压缩算法进行压缩存储。在建表时指定压缩步履为 ZSTD,非常是对数据量特出 T 级别的数据表,这种压缩步履不错有用地减少数据占用的存储空间,数据压缩比最高可达 1:10。即使选用 3 副蓝本保证数据的高可靠,数据存储占用的空间仍有相配大幅度的责备。

冷热数据详细化束缚:在 Doris 中只存储近一年的数据,将更早的数据备份到老本更低的存储介质中。同期使用热数据转冷的功能,在 SSD 中仅存储最近 7 天的数据,将 7 天之前的数据转存到 HDD 中,以进一步责备存储老本。这么不错凭证数据的使用频率,合理分拨存储资源,达到性能和老本的平衡。 ,这一功能不错将冷数据下千里到存储老本愈加便宜的对象存储中,冷数据在对象存储上的保存方式也从多副本变为单副本,存储老本进一步降至原先的三分之一,同期也减少了因存储附加的谋略资源老本和集聚支拨老本,面前咱们正在积极测试中,异日有契机也会与众人分享实践教悔。

分区级副本造就:将 3 个月以内的数据造就为高频使用数据,将其分区造就为 3 副本;将 3-6 个月的数据分区造就为 2 副本;将 6 个月之前的数据分区造就为 1 副本。这么不错凭证数据的使用情况,合理分拨副本数量,杀青有储老本责备的同期也充分应用多副蓝本进步热数据的查询性能。

借助于 Doris 极高遵循的压缩算法、冷热数据分层束缚、分区级副本造就等功能,可对存储资源合理分拨,最终杀青有储老本简易 50%,收效达到性能和老本的平衡。

数据范畴分级查询,查询速率进步 10+ 倍

日记中包含了好多对分析实时性要求相配高的数据,举例荒谬事件、故障信息等,因此为了保险日记数据的查询遵循,咱们以数据量的级别为基准选用了不同的查询政策:

关于100G 以下的数据,不错选用分区表的方式进行查询。在业务初期业务表按照天进行分区,每天施行任务需要手动束缚分区为咱们带来了相配大的崇尚老本。自后咱们应用 Doris 的动态分区功能,针对数据量较大的表不错使用小时动作分区字段,为了幸免分区内数据歪斜,以雪花 ID 动作分桶字段,保证数据的平衡。此外为了幸免数据积压,咱们还开启了动态分区的肇端偏移,保留近 20 天的数据来支握业务分析。这么不错有用地责备数据积压的风险,同期也大约满足业务的分析需求。

关于100G 到 1T的数据,咱们选用示寂视图进行查询,示寂视图是一种事前谋略并存储甩掉集的方式,不错减少查询所需的谋略时代和资源花费,从而提高查询遵循。Doris 系统提供了完好意思的示寂视图 DDL 语法,可用于创建、稽查和删除等操作,这些语法与 PostgreSQL 和 Oracle 语法一致,使用纰漏、不需再行学习。

关于上百 T的数据,咱们通过 Aggregate 团聚模子表进行查询,使用 Aggregate 模子在数据写入前进行预团聚,通过以上方式,咱们收效将 20 亿条数据的查询时代进一步缩小至 1-2s,有用提高了数据查询的遵循。

在一期数据分析平台中,大部分业务场景都是通过 T+1 的方式进行谋略。而在基于 Doris 的二期数据分析平台中,咱们杀青了对大部分业务准实时(分钟以及小时级)和实时谋略场景的支握。同期连络以上优化措施,极大责备了万般维度主见的统计时代,以往需要分钟级别的明细查询,当今不错在毫秒级别速即反馈,极地面改善了用户体验;另外,在 Doris 中,咱们大约快速对百亿级别的大表进行不同维度的数据分析,只需要几秒即可得回查询甩掉,大大提高了联通各业务部门数据分析的才略。

收益追思

自引入 Apache Doris 以来,咱们如故部署了多个集群、数十台机器,支握了中国联通 30 多条业务线和数百个实时功课,日增日记数据百亿级别,单个集群的数据范畴达到数 PB 。Apache Doris 的收效应用为联通带来了多方面收益,主要包括如下方面:

在数据导入方面,关于联通而言,每天都濒临着普遍的日记增量,何况这些数据的实时性和准确性关于业务发展和决策至关庞杂,而 Doris Flink Connector 匡助咱们杀青了数据快速且强大导入,可粗糙支吾日增百亿数据的导入要求,为后续的数据处理和分析提供了更高效的惩办决议。

在存储资源分拨方面,由于数据量普遍、存储周期长等原因,日记数据的存储老本一直是运营商濒临的清苦,通过选用 Doris 高效的压缩算法、冷热数据详细束缚、分区级副本造就等功能,匡助咱们责备了数据存储老本,数据存储应用遵循和价值得到显赫进步。

在查询性能方面,快速获取日记数据查询甩掉不错匡助运营商实时掌控集聚及系统情况,实时发现并惩办问题,也有意于实时了解用户需乞降行为,优化营销政策和处事决议。Doris 在查询性能方面提供了苍劲的支握, 大约处理百亿级别大表按小时/天级别的明细查询,并支握不同维度团聚查询分析。业务线合座反馈时代可在秒级或毫秒级别完成,以致不错在 1-2s 内完成对 20 亿条数据的查询,查询速率较之前进步了 10+ 倍。

异日谋划

在最新发布的 Apache Doris 2.0 版块中,Apache Doris 提供了多量新的功能,比如 和 等,关于日记分析场景来说都是具有庞杂敬爱的更新。面前咱们所以数据存储周期为基准进行副天职拨,并按照数据热度分别存储在 SSD 和 HDD 中,后续咱们将使用冷热数据分层新功能,将数据从 SSD 或者 HDD 下千里到对象存储中,从而责备数据存储老本,进一步达到处事器磁盘资源揆时度势的主见。此外,咱们正在对倒排索引功能进行测试,并筹划先在小范围业务场景推论使用,倒排索引关于字符串类型的全文检索和平凡数值、日历等类型的等值、范围检索具有更高效的支握,但愿通过倒排索不错匡助咱们进一步提高日记数据查询的遵循和准确度。

除此除外,基于联通的使用场景,咱们对自动分桶功能建议一些建议。面前自动分桶谋略逻辑是凭证最近的分区数据量来动态决定现时分区的分桶数量,这种方式适用于分区数据量呈线性关系的业务表。然则,由于咱们的业务表在白昼的数据量较多,夜晚数据量较少,因此使用自动分桶会导致白昼部分分区具有较少的分桶,而夜晚分区则具有较多的分桶。因此,异日咱们守望社区不错加多一种新的分桶规矩,过去一天的数据分区存储情况为参照,来对今日的分区进行自动分桶,这么不错愈加准确的凭证业务表性情进行自动分桶。虽然咱们也将对该功能的优化进行探索,实时与社区交流,将最新的优化代码孝敬到社区,共同推动社区的发展高出。



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