在这篇基于 Iceberg 的湖仓一体架构在 B 站的实践我们介绍了B站基于Iceberg的湖仓一体架构实践，本篇我们将继续介绍B站在取数服务方向的演进之路，这也是湖仓一体架构的实践的重要表现方式。

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引言

数据平台部作为B站的基础部门，为B站各业务方提供多种数据服务，如BI分析平台，ABTest平台，画像服务，流量分析平台等等，这些服务、平台背后都有海量数据的取数查询需求。伴随着业务的发展，取数服务也面临越来越多的挑战：  

1. 需求多、人力紧张，越来越多业务基于数据驱动来做运营，相关的取数需求如：指标查询、UP主、稿件等明细数据的个性化查询需求越来越多，导致在需求响应上，有限的人力跟不上业务发展。
2. 系统架构重复建设：基于Lambda，Kappa的大数据应用架构在B站有一些应用积累，但非平台化，导致在新场景支持上，出现重复建设，增加了维护成本。
3. 性能优化成本高：在满足多种取数场景需求上，数据服务引入多种引擎，比如Elasticsearch、ClickHouse、HBase、MongoDB，这些引擎都需要查询定制优化，增加了研发成本。

基于这些问题的思考，我们在取数服务上经过了2次大的架构升级，不断探索服务化，平台化之路，下面介绍我们在这方面的工作，欢迎大家一起学习交流。

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演进之路

我们在取数服务的升级道路上，大概分为三个时期：最开始是石器时代，这个时期主要以响应业务需求，技术可复用为主；第二时期是铁器时代，我们开始尝试做一些通用服务来支持基础需求，比如统一出仓，统一查询，降低研发成本；第三时期是工业时代，为了更快的响应业务需求，我们尝试引入湖仓技术来进一步提升取数研发的效率。下面分别介绍。

2.1 石器时代 - 烟囱式开发

取数服务在早期建设时，按照常规方式，我们将过程分为4个阶段：数据模型（数仓建模）、数据存储，查询接口（取数接口），数据产品（业务定制），如下图所示：

• 数据模型：数仓建模阶段，按照标准方式，ODS层，DWD层，DWA层来对数据进行分层，分主题建模，通过Hive，Spark对离线数据进行建模，通过Flink进行实时数据建模。最终对业务上透出的以DWD、DWA层数据。
• 数据存储：根据不同业务场景的数据查询需求，选型不同引擎来支持业务取数，比如指标数据查询，我们会将数据存储到TiDB中；对于明细数据的批量查询，我们会将数据存储到ClickHouse，对于点查数据我们会将数据存储到TaiShan DB（内部的 KV 存储）等等。这些个性化使用，早期基于工程师设计方案选型判断做出决策。
• 查询接口：基于业务产品的取数需求，定制化研发各种取数HTTP接口。
• 数据产品：主要支持2大类产品，一类是通用类平台产品，如BI平台，DMP用户画像，ABTest平台，另一类是业务垂类产品，比如B站UP主洞察分析，用户增长指标查询等。

2.1.1 早期面临的挑战

这个模式我们有2个角色来支持业务需求，一个是数仓同学，另一个是应用开发同学，整体研发流程如下：

• 数仓同学：

在取数需求中承担了主要职责，包括前期的数据探查，确定技术可行性之后，设计数据链路、取数方案，最后实施数据建模、数据出仓，交付可用数据给应用开发同学。

• 应用开发同学：负责取数接口，产品功能的研发。抽象的取数场景主要有3种：a）指标查询 b）明细数据的批量查询 c）数据点查。

在早期业务量不大的情况下，上述架构和流程能支持业务需求，分工较为明确，但随着业务规模增大，取数需求增多，其带来的问题也逐渐凸显：

• 重数据模型，数据工作量大，研发周期长，出现人力短板，研发跟不上需求。
• 技术架构重复建设，比如相同数据不同业务需求会出现重复出仓，相同取数逻辑分业务重复开发，导致维护成本上升。
• 重复建设也带来了数据口径一致性的问题，排查成本高。

基于上述问题的思考，我们开始将一些标准化的能力升级为统一服务。

2.2 铁器时代 - 统一化服务

这个时期我们重点考虑存储和计算统一。通过将数据的出仓过程标准化，引入数据构建流程，将数据进行统一存储。然后在上面搭建了一个基于SQL DSL的取数引擎，内部代号叫Akuya SQL Engine（ASE）。整体架构如下图所示：

2.2.1 数据构建

数据构建任务是基于Flink实现的流批一体作业，内部代号为Ark。Source对接了kafka和hive hcatalog，分别支持实时数据和离线数据，Sink主要兼容4种引擎来做统一存储：

• Elasticsearch：存储指标数据，利用动态列来存储维度信息，支持预计算指标查询。查询响应在毫秒级。
• ClickHouse：存储大宽表明细数据，利用ClickHouse的列式存储特性，支持百亿级明细数据查询，查询响应在秒级。
• TiDB：存储明细数据，支持亿级数据点查，查询响应在毫秒级。
• InfluxDB：存储实时指标数据，查询响应在毫秒级。

上图为数据构建系统的架构，用户通过数据构建平台可视化配置数据出仓任务，平台会根据不同离线、实时数据类型触发相应的Ark任务，并托管在内部的AiFlow（内部自研的机器学习平台）调度平台上。

2.2.2 数据查询

ASE为了兼容不同存储引擎的标准化数据查询，我们引入了SQL语法，参考了Apache Calcite，Tidb Parser项目，考虑到内部服务Go语言为主，我们最终基于TiDB Parser扩展实现了SQL DSL解析，并独立成Service，同时基于Calcite实现自定义JDBC Driver，兼容其他大数据平台。下面以指标数据查询为例，介绍下主要实现思路：

• 通过Parser解析SQL为AST语法树后，首先会对接AMS（内部元数据服务）进行元数据校验，以及元信息查询；然后进行优化策略，如多指标同时查询，会自动并行化；最后结合元数据信息转化为物理计划查询底层引擎，如存储在ES中预计算指标，会转化为ES DSL API查询，存储在TiDB中指标查询会转化为JDBC协议访问数据。

• 下图是我们一次SQL解析的全过程示意图

• 通过上述SQL DSL，我们可以支持如下一些场景查询

根据维度查询多指标

select dim1, dim2, pv, uv from business.metric where log_date = '20210310'

根据维度分组统计

select dim1, sum(pv) from business.metric where dim1 is not null and dim2 is not null and log_date='20210310' group by dim1

根据年月汇总指标

select month(), sum(pv) from business.metric where dim1 is not null and log_date>'20200101' and log_date<='20201231' group by month()

单指标年月环比计算

select log_date, pv, year_to_year(pv) from business.metric where dim1 is not null and dim2 is not null and log_date >= "20210301" and log_date <= "20210310"

select log_date, uv, month_to_month(uv) from business.metric where dim1 is not null and dim2 is not null and log_date >= "20210301" and log_date <= "20210310"

month(), year_to_year(), month_to_month() 为系统UDF，标准函数

派生指标计算

select CTR(点击pv, 展现pv) from business.metric where dim1 is not null and dim2 is not null and log_date>'20200101' and log_date<='20201231'

CTR是UDF，支持业务自定义实现

2.2.3 中期面临的挑战

有了数据统一存储和查询之后，我们对应的研发模式上也随之改变如下：

• 数据同学：聚焦数据模型建设，引入统一数据构建能力后，这部分工作可以由应用开发同学方便的自助操作。
• 应用开发同学：不用再重复开发取数接口，通过统一取数接口可以直查数据，更聚焦产品功能建设。

进一步的实践发现，我们依然面临几个突出问题：

• 数据重复建设：由于存在数据出仓过程，那么离线数据和存储引擎上必然存在重复数据，导致数据管理成本上升。
• 性能优化成本高：需要考虑为不同的存储引擎做查询优化，定制优化成本高。
• 开放的工具、服务较少：随着数据应用场景增多，对取数流程引入的功能需求越来越多，如数据安全，数据DQC，数据抽样等等，业务方（需求方）希望能更多的参与其中，但在这方面平台能力建设不足。

为了能更好的解决这些问题，我们在21年开始尝试引入湖仓一体架构来优化。

2.3 工业时代 - 湖仓一体架构

目前我们在B站探索搭建湖仓架构上的取数服务，主要思路是降低数据出仓成本，在低成本存储架构上，完善数据处理和管理功能。并形成PaaS能力。

我们兼容历史架构，新的湖仓一体平台有几个核心能力：

（1）基于HDFS的数据湖仓，数据无需出仓：

我们为DB，服务器，消息队列等数据源提供统一的数据接入层，可以快捷将生产环境中的结构化离线数据，实时数据抽取到数据仓库中。实现标准存储。 

（2）打通元数据，湖仓元数据共享：

湖仓基于Iceberg统一建设，通过HCatalog实现湖仓元数据的统一化管理，Hive表和Iceberg表可以无缝切换。

（3）支持数据索引，提升查询性能，支持数据事务，保障一致性：

直接基于Hive表查询数据较慢，无法直接对接业务取数，但在Iceberg中引入数据索引机制，能大幅度提升取数性能，平均在秒级响应，经过定制调优甚至能到毫秒级，可以满足大部分的取数需求。同时有了大数据上的事务ACID能力，对于一些敏感型业务，可确保并发访问的一致性。感兴趣的同学，可以参考另外一篇文章《B站基于Iceberg的湖仓一体架构实践》。

（4）开放更多数据处理服务能力，加速数据应用：

有了Iceberg强大的数据查询性能作为后盾，同时数据无须出仓，我们在湖仓上逐步完善数据服务能力，并使之平台化，直接开放给用户使用。比如：

• 数据索引：我们支持先建表后加索引，所以在取数使用时，可以按需来性能调优，我们将能力平台化，方便用户根据自己需求来优化索引，提升取数体验。
• Ad-Hoc：数据探查分析是很高频的一个需求，我们通过对接Trino服务（自研的Iceberg查询服务），可以支持交互式分析。
• 数据ETL：并支持SQL语法读写Hive表和Iceberg表，如：

insert overwrite table iceberg_rta.dm_growth_dwd_rta_action_search_click_deeplink_l_1d_d
select 
  search_time
    , click_time
    , request_id
    , click_id
    , remote_ip
    , platform
    , app_id
    , account_id
    , rta_device
    , click_device
    , start_device
    , source_id
from b_dwm.dm_growth_dwd_rta_action_search_click_deeplink_l_1d_d
where log_date='20220210'
distribute by source_id sort by source_id

• 数据元信息：整合了湖仓元数据信息管理，可以统一查询。
• 数据API：通过Akuya SQL Engine（ASE），对接Trino服务，可以指定Iceberg表自动生成数据API。

2.3.1 现阶段的挑战

在湖仓一体架构上，我们通过完善平台能力，支持多人协同参与研发，提升效率，变成如下：

• 数仓同学：负责数据接入湖仓，轻度模型建设，降低数据复杂度。
• BI同学：通过更多的平台化功能，BI同学也可以介入，根据数据产品需求进行数据探查，并能直接作用在数据产品上。
• 应用开发同学：通过索引、事务能力，更灵活的实现取数需求，支持更多的应用场景开发。

当前我们在湖仓架构上的应用工具还在完善中，后续会开放更多的数据处理服务方便用户取数。

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总结展望

湖仓一体架构的引入，让数据处理变的更加高效。我们围绕湖仓架构大胆探索，小心求证。在新老架构上做了较多的融合工作，比如元信息管理，查询服务等工作。通过实践经验来看，湖仓一体能促进更多研发协同，降低用户生成数据、使用数据的门槛。未来，我们将继续提升平台化能力，进一步提升取数体验。