ByteHouse是火山引擎上的一款云原生数据仓库，为用户带来极速剖析体会，能够支撑实时数据剖析和海量数据离线剖析。快捷的弹性扩缩容才能，极致剖析功能和丰厚的企业级特性，助力客户数字化转型。

全篇将从两个版块解说ByteHouse的技能事务场景及实践经历。榜首版块将核心介绍ByteHouse于字节内部的事务运用场景，以及运用ClickHouse打造实时数仓的经历。第二板块将会集解说字节依据ByteHouse对金融职业实时数仓的现状的了解与思考。

字节跳动实时数仓经历

依据内部产品的事务布景

事务和数据之间有着什么样的关系？在进入主题前，先来了解一下相关事务布景。

在字节跳动内部，不同的事务线及产品背后，其实是有着许多的中台在进行支撑。以抖音和今日头条为例，从内容运营的视点，核心逻辑是怎么样把优质的内容出产出来，精确地分发到不同的用户而且及时的收到反应，以此来不断构成一个迭代闭环。从用户运营的视点，是该怎么样去帮忙客户进行有用的广告投放，让他们能够精准地触到达方针用户。

在这两个闭环中间，本质上都是跟数据流通有很大的相关性，也便是数据中台的才能，进一步就涉及到对实时数据的需求，经过对实时数据的收集处理和剖析，运营就能更快的去迭代内容、收集和剖析内容投放的作用，然后能更精准地触到达用户。

以ROI视角思考实时数仓需求

实时数仓，本质上是由本来的离线数仓所衍生出来的需求。事务场景对数仓的需求，现已上升到对实时数据剖析才能的增强，以及对离线数仓的实时性的增强……

在这么多的需求之下，中台团队应该怎么去评价和量化这个需求，进行数仓的优化？

需求的评价和量化主要分为两个层面，怎么样经过实时数仓来衡量产出的作用，以及在产出里咱们的投入又有哪些，本质上依然是 ROI导向。

从产出的视点来看，相比起离线数仓，实时数仓更具有时效性和精确性。时效性，是指从数据源到数据的核算，再到数据的落地可查，这个进程都是彻底实时的，而且确保时延是最低的。当数据落盘之后，用户需求的每一条查询尽或许的快。而从精确性来说，不论多么杂乱的数据加工链路，实时数仓都不会因为节点颤动或其他问题，导致数据的重复或许丢掉。

从投入的视点来看，当实时的数据链路被建立起来之后，必定还要考虑的是开发、运维以及资源的成本。从开发功率来说，实时数仓是一个不断迭代起来的需求。最开始的时分，团队希望是能快速的构建起一条数据的链路，但在实际项目推进的进程中，事务场景需求是在不断改变的，因为实行要求高，所以实时数仓迭代的速度也会比离线数仓快许多，所以更需求的是能更快速的去调整数据和目标口径。

其次，还有可运维性，就实时数据剖析来说，可回溯性以及及时监控和快速恢复等才能都是十分重要的。终究便是要尽量确保资源利用率到达最高。

挑选ClickHouse的原因

面临这些需求，ByteHouse团队挑选了ClickHouse作为实时数仓的承载。

时效性、数据精确、开发运维成本低，这些跟ClickHouse的特性是高度相关的，也是ByteHouse团队挑选ClickHouse的重要原因。

首要，ClickHouse的功能很快，尤其在单表场景下，它能供给十分快速的查询功能，这也是许多用户挑选它的原因之一。其次，ClickHouse能够经过添加机器资源，去提高详细写入和查询的功能，依据已有架构，ClickHouse能够完成十分好的非侵入式布置，不论是前面是大数据途径数据湖，后边是什么样的BI运用，ClickHouse都能够和上下游去做到无缝的对接和整合。终究， ClickHouse硬件资源的利用率也比较高，能够用更少的硬件资源来到达一个同类产品的作用。

ClickHouse 作为 实时 数仓 贮存层的问题

但ByteHouse团队在运用ClickHouse的进程中，也发现了一些问题。

榜首，写入要求方面。当数据量十分大的时分，ClickHouse仍是会遇到吞吐量的问题。别的，原生的ClickHouse关于只有一次写入这方面的确保是不够好的，而且原生的ClickHouse很难做到高效的数据更新，但这个才能关于实时数据写入来说是刚需。

第二，查询的功能方面。ClickHouse单表查询功能很快，可是多表场景或许体现的没有那么好，这个问题跟查询机制有关，就算经过扩容也很难去解决这个问题。

第三，在大规划的运用场景下，比方说要去做节点的重启，ZooKeeper带来的稳定性问题。因为GUI的缺失，所以当用户要去做一些简单操作的时分，需求许多的手动履行。

字节ClickHouse的演进进程

以上问题必定程度上约束了ClickHouse作为实时数仓选型的存储层的才能要求，所以字节内部对ClickHouse做了进一步的优化演进。

榜首个阶段，2017年，团队开始试水ClickHouse来作为OLAP的引擎，开始运用在用户添加剖析的事务场景。提到用户添加剖析，本质上是说在百亿、千亿甚至万亿的数据量下面，怎么样去做到快速的剖析？经过各种OLAP的选型的比对，终究发现ClickHouse十分适宜这种类型的数据剖析。

第二个阶段，跟着不断的运用研究和增强，ClickHouse也扩展到越来越多的事务线。在字节内部，有一个叫风神的BI途径，底层也是运用了ClickHouse，来支撑各式各样的报表。跟着内部的规划扩展，以及对应场景规划的扩展，其实也带来了许多的问题，比方ZooKeeper和运维才能的问题，还有怎样去尽或许的利用不同集群之间的空闲资源的问题，这些都是显着的短板。

前两个阶段的优化演进主要是修补了ClickHouse的弱点。

第三个阶段，把大宽表的引擎扩展到通用引擎。在这个阶段，研制团队添加了十分多的底层优化，添加了数据更新的才能以及自研了优化器，使ClickHouse能够支撑更多的剖析场景，变成一个更丰厚的场景化解决计划。

第四个阶段，ClickHouse运用的内部量级现已到达18,000台，最大一个集群也到达了 2400 台。新的挑战变成了如何在事务持续添加、数据剖析需求持续添加的状况下，不去添加更多的资源。针对这个挑战，研制团队对多级资源阻隔的才能存算别离架构进行了晋级。

以上便是ByteHouse团队在曩昔几年来，对ClickHouse进行优化演进的进程。

依据ByteHouse的实时数仓计划

经过这些技能的演进，字节版本的ClickHouse——ByteHouse，就能够运用到实时数仓的存储层面。

从上图来看，各式各样的数据源都能够经过Kafka或许Flink写入到ByteHouse里边，然后来对接上层的运用。按照数仓分层视点，Kafka、Flink能够了解为ODS层，那ByteHouse就能够了解为DWD和DWS层。

假如说有聚合或许预核算的场景，也能够经过Projection或许物化视图去做轻度的聚合，让一些数据能够更好的向上层供给服务。同时ByteHouse也开发了各式各样的运维的东西，比方说反常监控的报警、租户的办理、使命的办理、资源阻隔等等。

ByteHouse要做到实时数仓里边的存储层，其实离不开方才说的几种才能。比方说实时的数据引擎，ByteHouse一方面提高了数据写入的吞吐量，别的一方面也经过语义的支撑，写入的时分做到不重不漏，这样能够更加稳定的去消费实时数据。

除了实时数据引擎，ByteHouse也有数据更新引擎，能够确保在数据落盘的时分做到实时的数据更新，确保整个链路的数据时效性。

从查询功能的视点，ByteHouse也添加了业界仅有自研的ClickHouse优化器。经过优化器，能够确保不论是在单表查询仍是多表相关的场景下，ByteHouse都能够有强悍的功能体现，然后丰厚和扩展了ByteHouse的运用场景。

在架构层面，ByteHouse也有存算别离的挑选，在一套产品中能够供给挑选用MPP的引擎仍是用原生的引擎，不论用户的数据规划多大或许多小，都有比较适宜的挑选。

ByteHouse的实时数仓计划在内部现已广泛用于许多场景，比方面向商家、达人等等实时盯盘的场景，用户会依据实时大屏中的目标，及时的去调整运营战略，或许直播的投放选品战略。

许多场景对目标的聚合度要求高，对时效性、稳定性、数据的一致性要求也比较高，ByteHouse都能够很好的支撑和满意。比方说实时剖析才能，ByteHouse能够供给数据集至BI看板，满意运营更精细化的需求。到达及时的观察线上目标，验证特别场景的作用。除了实时性之外，ByteHouse也供给了灵敏的多维剖析和监控的才能。

金融职业实时数仓建造思路

本版块将核心解说字节依据ByteHouse，对金融职业实时数仓现状的了解与思考。

数据技能现状和趋势

在以往，金融职业的数据技能仍是依据经典的数据仓库，而数据仓库在曩昔十年也经历了一些晋级。2015年到2017年，数据仓库从会集式晋级到了分布式，增强了可拓展性，随后再开展至大数据途径。曩昔十年，是从无到有的进程，不断地解决了金融职业一些数据的全量的存储，包含实时和离线的核算问题。

第二阶段，2018年到2021年，批量核算逐步老练，金融职业开始有实时核算剖析的需求，而这个阶段更多的是经过打补丁的方法，把离线和实时分开去核算。

第三阶段，从2021年至今，越来越多的金融职业用户去提出数据湖相关的需求，包含冷数据，非结构化数据的处理和剖析……从某种视点来说，数据湖更像是大数据途径的技能迭代或许晋级。

关于实时数仓，在金融职业它更多的像是数据湖和大数据途径的关系相同，是某一个细分场景的晋级和迭代。比方说在金融职业里，像大数据风控、反欺诈或许说反常的监测场景，这些关于数仓的实时性才能要求更高，倒逼着对数据仓库做细分才能的增强。本质上来说，金融职业的实时数仓，是关于数仓和大数据才能里的一些实时性才能的抽象结合以及晋级。

实时数仓建造计划

金融职业实时数仓建造计划从落地层面上，有哪些现有计划能够运用和借鉴？

首要，是Lambda架构。大部分实时数仓，都是从Lambda架构演化而来的。Lambda架构是将数据分成实时数据和离线数据，针对实时数据，用流核算引擎来做实时的核算；针对离线的数据，用批量核算引擎，别离将核算结果存储在不同的存储引擎上面，再对外供给服务。Lambda架构的优点，是离线和实时数据是有各自核算的作用，既能确保实时数据为事务供给服务，又能确保历史数据的一个快速的剖析。可是Lambda架构的缺陷是离线和实时数据的一致性比较难确保。在离线的数据之后，需求经过数据清洗的方法来确保强一致性。

其次，是Kappa架构。Kappa架构将数据源的数据悉数转化成一个丢失的数据，而且一致到丢失的核算引擎上面。这种特色使得Kappa架构变得相对比较简单，可是不足之处是需求确保这个数据都是实时数据，哪怕是离线数据需求再去转化。假如整个的数据流都是以流式数据为主的时分，或许更倾向于用这个Kappa的架构。

再者，是数据湖流批一体的架构。在这个架构下，批流的核算和引擎都得到了一致。别的，在整个数据湖流通链路的各层，都会支撑OLAP的实时查询。当然查询引擎或许会有一些局限性，所以导致它关于功能要求十分极致的场景没有那么适宜。数据湖其实是一个相对比较完善的实时数仓计划，它也能够支撑更大规划和杂乱的运用场景。

但因为数据湖的计划或许完善度比较高，所以一开始的启动成本也会相对高一点。假如说团队的规划比较大，或许关于实时数仓的需求或许结构十分杂乱，那其实数据湖的计划是比较适宜的。

终究，MPP贮存计划。运用MPP作为实时数据存储层，本质上其实也是Kappa架构的一个变形。依据Bytehouse对ClickHouse才能的晋级，对数据链路的简化，以及开发功率的提高做了进一步的增强。

那MPP贮存计划的优点是什么呢？在初期，用户或许对实时数仓的需求没有那么杂乱，或许是大数据研制团队的规划没有那么大的时分，假如采用数据湖计划，或许需求投入更多的资源。这个时分，能够先挑选运用ByteHouse的存储计划来作为实时数仓开始的构建，快速而敏捷的去构建起一套实时数仓的架构。

事例一

接下来简单介绍Bytehouse协助金融职业客户去做实时数仓落地的事例。

榜首个事例，Bytehouse协助一家股份制银行做实时运营监控的事务场景，经过各种数字化的东西，来促进银行用户的添加，完成数字运营的闭环。

实时运营监控有几个层面的数据剖析，比方说一方面去剖析用户的获取途径，评价不同的途径的获取成本。以及针对不同用户特点的ROI体现，能够建立运营目标的评价系统，设计微观的ROI看板，来评价产品的获客和运营功率的体现，针对用户触达的场景进行一些细化。从履行层面来说，能够经过数据的反常来发现线上的问题，或许经过实时数据的复盘，去解决产品和运营项目上线以后的作用。

在技能层面上，其实就需求Bytehouse的一些才能来做支撑，比方说高数据的吞吐和写入，整个数据可见的超低时延，还有十分快速的数据查询才能，确保在数据写入和查询的服务下面高可用的支撑。

火山引擎Bytehouse团队会分几期去协助客户落地这些需求。比方说客户全体的方针是希望经过数据看板、大屏、周会周报等一些办理手段，来完成产品运营状况的监控。在榜首阶段，或许就会上线一些全体的目标呈现才能，从大的方向上去监控一个产品的全体方向。第二个阶段，或许会上线产品运营团队日常重视的能够直接去指导和优化产品运营动作的一个目标。第三个阶段，按照客户个性化需求，上线用户行为，剖析细节目标等细节化模板，有用的协助运营团队去细化和增强运营才能。

Bytehouse不论是从写入的功能，到数据的推迟，开发的周期，以及数据推送的频率，都能十分好的去满意运营人员关于数据方面的需求。这个项目上线后，也得到了客户的十分不错的反应和评价。

事例二

第二个事例，Bytehouse协助一家银行的信用卡中心完成实时风控场景。我们应该都知道，风控关于金融机构来说是十分的重要的。传统的风控往往是经过一些批使命的处理，从各个系统中抽取风控数据，然后加工成一些风控的目标。这种方法存在一些时间的窗口，比方说按天的或许按小时的，那在时间窗口之内的风控目标或许往往处于一种未加工的状况，导致一些这种窗口期内的危险目标是无法获取的。别的，银保监会的证监会也会不定期的去出台监管的新规。关于这些新规，银行或许金融机构需求做到快速的响应。说到底便是需求去修改一些事务的逻辑，自定义危险监控的口径。

针对上述的这些需求，金融机构能够经过Bytehouse去实时的拉取数据，特别是公共数据，保存入库后将这些数据流推送到风控的规矩引擎。能够在规矩引擎中经过编写 SQL语句，或许编写各式各样规矩，关于数据进行加工，定义风控规矩，然后完成风控规矩的快速迭代。同时，也能够结合驾驶舱BI大屏的运用，给办理层供给决议计划数据依据。

在这个落地事例里边，Bytehouse也只是做到了开始的上线，但目前现已能够掩盖日均万笔的危险买卖，处理千万级别的行为数据，在这种数据规划下，Bytehouse也依然坚持了一个比较极致的查询功能。同时，Bytehouse也十分快速的协助事务人员以及风控人员去整合各种风控数据和核算目标，而且结合已有的规矩引擎，去做到优异的风控办理。

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