实时数据仓库

1 为什么选择kafka?

  ① 实时写入，实时读取

  ② 消息队列适合，其他数据库受不了

2 ods层

  1）存储原始数据

    埋点的行为数据 (topic ：ods_base_log)

    业务数据 (topic ：ods_base_db)

  2）业务数据的有序性： maxwell配置，指定生产者分区的key为 table

3 dwd+dim层

  ① 事实表存Kafka

  ② 维度表存Hbase,基于热存储加载维表的join方案：

        随机查
        长远考虑
        适合实时读写

   DIM：事实数据根据维度ID查询相应的维度数据

        HBase:√
        Redis:用户表数据量大,内存使用量太大
        HDFS(Hive):太慢,效率低
        Mysql:维表数据属于业务库,实时计算查询MySQL会给业务库增加压力--从库 √
        ClickHouse:QPS高、列存     

3.1 动态分流

  将事实表写入kafka的dwd层，将维度表写入hbase。为了避免因表的变化而重启Flink任务，在mysql存一张表来动态配置。

  DIM层编程：

    1.消费Kafka topic_db主题数据(包含所有的业务表数据)
    2.过滤维表数据(根据表名做过滤)
    3.将数据写入Phoenix(每张维表对应一张Phoenix表)

  按照当前的思路,如果增加一张维表,需要修改代码,重新编译,关闭以前的程序并启动新程序！

  讨论1:如何做到只重启,不修改代码?

    读配置文件(Mysql,Redis,HBase):只在启动的时候加载

  讨论2:如何做到不重启?

  动态加载:

  1、 每隔一段时间自动加载(Java中的定时任务) 定时任务写于open方法中

  2、 实时监控抓取配置信息数据:

        ① 配置信息写到MySQL  -->  FlinkCDC抓取
        ② 配置信息写到File   -->  Flume+Kafka+Flink消费
        ③ 广播流+connect:广播状态大小问题    √
        ④ Keyby+connect:容易数据倾斜

  FlinkCDC实时抓取MySQL内配置信息：

    ① 读取一张配置表 
    ② 维护这张配置表： source来源  sink写到哪   操作类型  字段   主键    扩展
    ③ 实时获取配置表的变化 
    ④ CDC工具 -- FlinkCDC
    ⑤ 使用了SQL的方式，去同步这张配置表，SQL的数据格式比较方便

  扩展思路:推送的方式,ZK通知机制

3.2 怎么写HBase

  ① 借助phoenix

  ② 没有做维度退化，维表数据量小、变化频率慢

  ③ 最大的维表：用户维表，百万日活，2000万注册用户为例，1条平均1k：2000万1k=约20G，*使用Phoenix创建的盐表，避免数据热点问题 – https://developer.aliyun.com/article/532313

4 dwm层

4.1 为什么要加一个dwm层？

DWM层主要服务DWS，因为部分需求直接从DWD层到DWS层中间会有一定的计算量，而且这部分计算的结果很有可能被多个DWS层主题复用，所以部分DWD层会形成一层DWM。

  – 访问UV计算
  – 跳出明细计算
  – 订单宽表
  – 支付宽表

4.2 事实表与事实表join

  ① 事实表与事实表的双流Join,使用了Interval Join

  ② Join不上的数据怎么办？

  在

Flink中的流join大体分为两种

，一种是

基于时间窗口的join

（Time Windowed Join），比如join、coGroup等。另一种是

基于状态缓存的Join

（Temporal Table Join），比如IntervalJoin。

IntervalJoin相比较窗口join，IntervalJoin使用更简单，而且避免了应该匹配的数据处于不同窗口的问题。intervalJoin目前只有一个问题，就是还不支持left join。

  由于订单主表与订单从表之间的关联不需要left join，所以intervalJoin是较好的选择。

4.3 事实表与维度表join

  维度关联采用了热存储加载的join方案，实际上就是在流中查询存储在hbase中的数据表。但是即使通过主键的方式查询，hbase速度的查询也是不及流之间的join。外部数据源的查询常常是流式计算的性能瓶颈，所以在这个基础上还能进行一定的优化。

  1）旁路缓存模式

旁路缓存模式是一种非常常见的按需分配缓存的模式。 如图，任何请求优先访问缓存，缓存命中，直接获得数据返回请求。如果未命中则查询数据库，同时把结果写入缓存以备后续请求使用。

  2）异步IO

  Flink 在1.2中引入了Async I/O，在异步模式下，将IO操作异步化，单个并行可以连续发送多个请求，哪个请求先返回就先处理，从而在连续的请求间不需要阻塞式等待，大大提高了流处理效率。

  Async I/O 是阿里巴巴贡献给社区的一个呼声非常高的特性，解决了与外部系统交互时网络延迟成为了系统瓶颈的问题。

异步查询实际上是把维表的查询操作托管给单独的线程池完成，这样不会因为某一个查询造成阻塞，单个并行可以连续发送多个请求，提高并发效率。

这种方式特别针对涉及网络IO的操作，减少因为请求等待带来的消耗。

4.4 怎么保证缓存一致性

  当我们获取到维表更新的数据，也就是拿到维度表操作类型为update时：

  1）更新Hbase的同时，删除redis里对应的之前缓存的数据

  2）redis设置了过期时间：24小时

5 dws层

5.1 为什么选择ClickHouse

  1）适合大宽表、数据量多、聚合统计分析 =》 快

  2）宽表已经不再需要join，很合适

5.2 轻度聚合

  1）DWS层要应对很多实时查询，如果是完全的明细那么查询的压力是非常大的。将更多的实时数据以主题的方式组合起来便于管理，同时也能减少维度查询的次数。

  2）开一个小窗口，5s的滚动窗口

  3）同时减轻了写ClickHouse的压力，减少后续聚合的时间

  4）几张表？ 表名、字段

    访客、商品、地区、关键词

6 ads层

6.1 实现方案

  为可视化大屏服务，提供一个数据接口用来查询ClickHouse中的数据。

6.2 怎么保证ClickHouse的一致性？

  ReplacingMergeTree只能保证最终一致性，查询时的sql语法加上去重逻辑

7 监控

  Prometheus + Grafana