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IndexR,一个千亿级别的实时分析数据库

[日期:2016-11-07] 来源:  作者: Flow Wei [字体: ]

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  舜飞的各个业务线对接全网的各大媒体及APP,从而产生大量数据,实时分析这些数据不仅仅用于监控业务的发展,还会影响产品的服务质量,直接创造价值。比如优化师要时刻关注活动的投放质量,竞价算法会根据投放数据实时调整策略,网站主会进行流量分析和快速事故反馈等等。

  这些分析需求的特点:

  超大量- 数据流达到1m/s,一天入库几百亿条消息。

  准实时- 全部数据要实时处理、入库、分析、展现,从产生到体现在分析结果里延时几秒以内。传统的批处理根本无法满足需求。

  全量、准确、可靠- 不能采用抽样、近似计算等方式,数据就是流动的金钱,可靠性要求非常高。

  多维分析、Ad-hoc查询- 大部分的查询结果是基于一个或多个维度组合的汇总,并且要求短时间内响应,最好全面支持SQL和UDF。

  先来看看目前有哪些解决方案:

  MySQL,PostgreSQL等关系型数据库,它们一般都有非常完整的功能支持,但无法支持超大量数据,统计分析的性能也不好,一般作为T+1架构的实时库。

  Hbase,或者Redis等K-V数据库,上层一般有一个SQL查询层,比如Phoenix,上游由Spark、Storm等流式框架预聚合数据。这类架构限制非常多,很难支持复杂及频繁修改的业务。Kylin也属于这一类,离线预聚合。

  Infobright,Greenplum,MemSQL等各有特点的数据库,有开源社区版本。在一定条件、数据量下能满足特定需求,但是缺点较多,有些不支持更新,或者运维困难,数据量支持小等。

  Hana, Vertica,以及云服务等收费数据库。我们没有选择这个方向,认为把分析系统构建在这类第三方封闭系统上,与目前现有数据工具的整合相对困难,担心对后续扩展、迁移的影响。

  最近几年较火的所谓时间序列数据库,代表为Druid,Pinot,Influxdb等。笔者曾经比较深入的研究过,甚至在项目中有过部署,但最终认为都不适合。有些项目并不成熟,或者对硬件要求极高,缺少弹性,有些架构上有比较大的问题,实际应用时表现的非常不稳定。

  其他开源分析工具,如Impala,Drill,或者SparkSQL。它们一般专注于计算层,缺少一个合适的数据格式,并且它们通常是分析静态文件的,没法做到分析实时数据。目前的Parquet,ORC等数据格式通常有不错的扫描、压缩性能,但缺少有效的索引和必要的灵活性。

  既然现有方案都不能解决问题,我们最终决定自己做一个合适的数据库系统,叫做 IndexR 。并在一年之后,成功部署于生产环境。

  IndexR简介

  IndexR是一个基于HDFS的分布式关系型列式数据库,擅长海量历史、实时数据的快速统计分析。

  快速统计分析查询- IndexR使用列式存储,对于超大量数据集,它提供高效的索引,通过过滤掉无关数据,快速定位有效数据,减少IO。它使用了优秀的Apach Drill作为上层查询引擎。特别适合于ad-hoc的OLAP查询。

  数据实时导入- IndexR支持超高速实时导入数据。数据一到达IndexR节点,立刻可以被查询到。实时数据和历史数据可以一起查,再也不需要考虑所谓T+1架构。且区分于其他有类似功能的系统,IndexR永远不会主动丢弃任何数据。

  高效硬件利用率- 相较于其他系统,IndexR可以跑在廉价的机器上。不需要昂贵的SSD硬盘,高端CPU,甚至小型机,你就可以获得非常好的性能,虽然在上面跑会更加快。虽然跑在JVM上,它手动管理几乎所有的内存,使用经过高度设计、紧凑的数据结构。

  集群高可用,易扩展,易管理,简单- 分布式系统发展到现在,高可用和扩展性已经是标配了。IndexR的特点是结构非常简单可靠,且只有极少的必须配置项。

  与Hadoop生态的深度整合- IndexR把数据存放于HDFS。这意味着你可以使用MapReduce,或者任何Hadoop工具处理这些文件。我们目前提供了Hive插件,用于各种ETL相关工作,或者跑离线任务。对接Spark的工作正在进行,将被使用于数据挖掘以及机器学习。

  高度压缩的数据格式- IndexR以列式存储,并提供超高的压缩率,可以显著的减少IO以及网络开销。

  方便的数据管理- IndexR可以方便的导入、删除数据,并且支持修改表Schema,如对列的添加、删除、修改等。

  IndexR架构介绍

  系统结构

  IndexR参考和使用了很多优秀的开源产品,充分发挥了各个组件的优势,并填补了缺失的模块,组成一个非常简洁、可靠、高效的数据库系统。

  IndexR系统主要涉及几个组件

  IndexR - 负责文件存储格式,包括索引和数据,数据的实时导入、表定义操作,查询优化,以及数据缓存等。

  分布式计算框架(Drill/Spark)-负责在IndexR数据上的具体查询操作,以及其他计算任务。

  Hadoop以及周边工具 - 提供分布式文件存储,离线批量计算,离线数据管理,以及各种离线ETL任务。IndexR与Hadoop完美结合,可以作为一个高度压缩、自带索引的文件格式,兼容Hive的所有操作。

  Kafka - 消息队列,数据经过kafka流入IndexR。

  Zookeeper - 集群状态管理。

  部署架构

  IndexR数据库系统部署非常简单,没有复杂依赖,没有难以理解的不同类型的节点,如果你已经拥有一个Hadoop系统,即使没有任何经验,在现有集群上部署IndexR通常可以在半小时之内完成。只需要在所有Hadoop的DataNode(和NameNode)节点上部署一份带有IndexR插件的Drill节点,只有几项必须配置项,并且所有节点的配置都是一样的。

  IndexR的服务逻辑嵌入了Drillbit进程,无需额外启动服务。

  存储结构

  IndexR以列式存储数据,并分片存储,分片称为Segment,每一个Segment都是自解释的,包括Schema,数据以及索引。Segment通常是固定不变的,这极大简化了数据管理,便于分布式处理。

  实时模块

  IndexR的一大特点是可以极高效率的导入实时数据,并且数据可以立刻被查询,可以多节点同时导入。

  实时导入的数据叫做Realtime Segment,在达到一定阀值后,IndexR会将它们合并成历史Segment,并上传到HDFS,之后数据就可以被离线分析工具所使用和管理。

  Realtime Segment具体实现参考了 LSM-Tree。通过在磁盘上的commitlog文件保存所有更新操作,最新数据放在内存中以快速入库和索引,周期性将内存数据dump到磁盘。IndexR进程可以随时被重启,或者直接杀死,不用担心数据丢失。

  性能标准

  测试硬件标准:每个节点 12核(24线程)CPU, 60G内存, SATA接口7200转机械硬盘。

  实时导入速度- 超过 30K 消息/秒/节点/表。即,假如有10个节点,每个节点拥有10个表,可以在一秒钟之内消费3M条消息。一天轻松实时导入千亿数据。

  扫描速度- 通常一行内通常会读取多个字段,在现代CPU和计算框架的帮助下,可以同时对多个字段进行运算,从而获得比以下数据更好的性能。

  冷数据 - 30M字段/秒/节点。

  热数据 - 100M字段/秒/节点。

  扫描速度约为Parquet的2.5倍。

  OLAP查询- 在我们的实际业务中,我们发现95%的查询延时在3s内,数据量规模为千亿级别,20个节点。

  相同的Drill环境下约为Parquet格式的3~8倍。

  压缩率- 在我们的实际业务中,相对于CSV格式,压缩率约为10:1,有些表甚至达到20:1。

  压缩后大小约为ORC格式的75%。

  关于作者

  笔者(Flow Wei)目前任职于舜飞科技数据中心部门,主要负责数据平台建设,主导开发了IndexR项目。

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  注:原文发表于舜飞科技官方github项目 sfmind 。

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