阿里云MaxCompute数据仓库高效实战应用

阿里云MaxCompute作为自研的海量大数据处理平台，依托阿里云飞天分布式操作系统，能够提供快速、完全托管的EB级数据仓库及数据湖解决方案，可经济高效的处理海量数据。该平台具有高扩展性、高可靠性、高性能等特点，可满足不同行业对大数据存储和分析的需求。目前，其承担着阿里集团绝大部分离线数据存储和计算力，是阿里云产品矩阵中最重要的自研核心平台之一。

MaxCompute采用分布式存储技术，可将海量数据分散存储在多个节点上，保证数据存储的高效性和可靠性。作为一个多租户的计算平台，默认情况下各租户间数据不共享，彼此隔离，但用户可以通过MaxCompute提供的授权机制将数据共享给项目组其他人。随着数据处理场景的多样化和业界数据湖架构的兴起，MaxCompute设计了完善的外表机制，可以读取存储在外部多种格式的数据对象，例如Hadoop开源体系、OSS半结构化或非结构化数据，有效打破数据孤岛。

传统架构痛点与一体化解决方案

随着MaxCompute承载的业务无论是规模，还是使用场景都越来越丰富，用户对近实时和增量处理链路产生了很多需求。在传统解决方案中，存在三种主要架构模式，但都存在明显局限性。

• 方案一：单一MaxCompute离线批处理
  对于近实时链路或者增量处理链路通常需要转化成T+1的批处理链路，会增加业务逻辑复杂度且时效性较差
• 方案二：单一实时引擎
  资源成本较高，性价比较低，且对于大规模数据批处理链路的稳定性和灵活性存在瓶颈
• 方案三：Lambda架构
  存在多套处理和存储引擎引发的数据不一致问题，多份数据冗余存储和计算引入的额外成本，架构复杂以及开发周期长等问题

这些解决方案在成本、易用性、低延时、高吞吐等方面互相制约，很难同时具备较好的效果。为应对这些挑战，MaxCompute团队设计开发了离线和近实时增量处理的一体化架构，基于统一的存储、统一的元数据、统一的计算引擎有效支撑湖仓一体的整体技术架构。

近实时增量处理的技术突破

MaxCompute近一年多在离线批处理计算引擎架构上，自研设计了离线&近实时数仓一体化架构，在保持经济高效的批处理优势下，同时具备分钟级的增量数据读写和处理的业务需求。这一架构解决了大部分业务场景中分钟级或者小时级的增量数据处理需求，同时叠加海量数据批处理能力。

该架构提供了一系列实用功能来扩展业务场景，包括Upsert、Time travel等，可有效地节省数据计算、存储和迁移成本。对于近实时数据导入链路，该架构具备事务隔离、小文件自动合并等能力；对于增全量数据合并链路，则依赖增量数据存储和读写、主键等能力。与传统的T+1处理模式相比，新架构显著提升了数据处理时效性，同时降低了存储成本和业务逻辑复杂度。

随着用户数和数据规模不断增加，很多业务场景也越加复杂，需要更加完善综合的整体解决方案。其中的关键环节之一就是数据需要更加高效的流转起来。

数据仓库分层建模实战

在阿里巴巴的数据体系中，建议将数据仓库分为三层，自下而上为：数据引入层(ODS)、数据公共层(CDM)和数据应用层(ADS)。

• 数据引入层(ODS)
  存放未经过处理的原始数据至数据仓库系统，结构上与源系统保持一致，是数据仓库的数据准备区
• 数据公共层(CDM)
  包括DIM维度表、DWD和DWS，由ODS层数据加工而成，主要完成数据加工与整合，建立一致性的维度
• 数据应用层(ADS)
  存放为特定业务场景加工的数据，直接面向最终的数据分析和应用需求

在数据建模过程中，需要对数据进行清洗和预处理，通过去除重复数据、修复数据异常、填充缺失值等操作，提高数据的准确性和可信度。数据公共层进一步细分为公共维度层(DIM)、公共汇总粒度事实层(DWS)和明细粒度事实层(DWD)，其中公共维度层基于维度建模理念思想，建立整个企业的一致性维度，降低数据计算口径和算法不统一风险。

物化视图的智能优化实践

MaxCompute物化视图是一种预先计算和存储结果数据的数据对象，其内容是一个或多个表的聚合、过滤以及Join组合计算结果。物化视图可以大幅度减少查询处理时间以及节省作业计算资源，基于MaxCompute优化器强大的自动查询改写能力，当作业可以复用物化视图结果时，优化器自动把一些复杂的操作替换成读取物化视图操作，从而提升作业执行速度、节省作业计算资源。

针对物化视图使用门槛较高的问题，MaxCompute提供了物化视图智能推荐功能，实现了用户无感知的流程化使用物化视图能力。用户开启物化视图智能推荐后，MaxCompute可以为用户自动分析业务数据使用场景，自动推荐物化视图，并且可以可视化展现物化视图的使用效果。

在数据治理场景中，随着企业业务发展，各部门对数据的使用会存在大量的相同逻辑的重复计算。使用物化视图智能推荐功能后，MaxCompute会自动分析Project中存在哪些公共的计算逻辑并推荐出来，让用户去创建物化视图，通过优化器改写能力让作业自动应用物化视图的计算结果，不需要用户修改原来的逻辑。

数据处理与集成技术体系

MaxCompute提供了完整的数据处理与集成技术体系，满足不同场景下的数据流转需求。Tunnel是MaxCompute向用户提供的数据传输服务，支持每天TB/PB级别的数据导入导出，特别适合于全量数据或历史数据的批量导入。

针对实时数据上传场景，MaxCompute提供了DataHub服务，该服务具有延迟低、使用方便的特点，特别适用于增量数据的导入。DataHub还支持多种数据传输插件，例如Logstash、Flume、Fluentd、Sqoop等，同时支持日志服务Log Service中的日志数据的一键投递至MaxCompute。

在计算引擎方面，MaxCompute提供了多种选择：

• SQL
  采用标准的SQL语法，兼容部分Hive语法，提供更高效的计算框架支持SQL计算模型
• MapReduce
  提供Java MapReduce编程模型，虽然与开源社区中通用的MapReduce模型在使用上有一定区别，但能够简化开发流程
• Graph
  对于复杂的迭代计算场景如K-Means、PageRank等，Graph模型能够非常好地完成这一类计算任务

通过完善的技术架构和不断优化的功能特性，MaxCompute为企业级数据仓库建设提供了完整、高效且经济实用的解决方案，帮助用户从海量数据中提取有价值的信息，用于决策支持和业务优化。