从 ClickHouse 到 Apache Doris：内容库数据平台架构的演变之旅
2022-11-24 17:43:32
腾讯音乐内容库数据平台从 ClickHouse 到 Apache Doris 的架构演进
数据平台架构演进：一个不断升级的过程
在当今数据爆炸的时代，企业需要强大的数据平台来存储、分析和利用海量数据。腾讯音乐内容库数据平台就是这样一个平台，它为腾讯音乐的业务应用提供了高效的数据分析服务。随着业务需求的不断增长和技术的发展，该数据平台经历了从 ClickHouse 到 Apache Doris 的架构演进，旨在满足业务发展的需要。
从 ClickHouse 到 Apache Doris：一段数据引擎更迭之旅
随着数据量的激增和并发量的增加，腾讯音乐内容库数据平台遇到了 ClickHouse 分析引擎的性能瓶颈。为了解决这些挑战，该平台引入了 Apache Doris，构建了双引擎架构。数据从业务系统收集后，首先存储在 ClickHouse 中，然后通过数据同步工具同步到 Apache Doris 中。应用层可以选择使用 ClickHouse 或 Apache Doris 来查询数据。
多引擎架构：满足不同场景的定制化需求
随着业务场景的多样化，数据平台的需求也日益复杂。为了满足不同场景的需求，该平台构建了多引擎架构。数据从业务系统收集后，可以存储在 ClickHouse、Apache Doris 或其他数据引擎中。应用层根据不同的场景选择合适的引擎来查询数据。
云原生架构：弹性伸缩和成本优化的新境界
为了实现弹性伸缩和成本优化，数据平台采用了云原生架构。数据平台的组件部署在 Kubernetes 上，可以根据业务需求自动伸缩。同时，数据平台采用了按需付费的计费方式，可以节省大量的成本。
弹性伸缩：确保平台适应业务波动
弹性伸缩是数据平台的重要特性，可以确保平台能够满足业务需求。数据平台采用 Kubernetes 来管理数据引擎的节点，可以根据业务需求自动伸缩。例如，当业务流量高峰时，数据平台可以自动增加节点数来应对流量激增。
成本优化：降低运营成本，释放预算空间
成本优化是数据平台的另一个重要目标。数据平台采用按需付费的计费方式，可以节省大量的成本。此外，数据平台还采用了多种技术手段来降低成本，例如，使用压缩技术减少数据存储空间，使用缓存技术减少数据查询时间等。
高并发：应对业务高峰期的流量洪峰
高并发是数据平台的重要挑战。数据平台采用多种技术手段来应对业务高峰期的流量激增，例如，使用分布式架构提高系统的并发处理能力，使用负载均衡技术将请求均匀地分发到不同的节点等。
高可用：确保数据平台稳定运行
高可用是数据平台的重要保障。数据平台采用多种技术手段来确保平台的稳定运行，例如，使用冗余技术提高系统的可用性，使用故障转移技术避免单点故障等。
常见问题解答
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为什么要从 ClickHouse 迁移到 Apache Doris？
- 随着数据量和并发量的增长，ClickHouse 的性能瓶颈逐渐显现，无法满足业务需求。Apache Doris 具有更高的并发处理能力和更强的扩展性，可以解决这些挑战。
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多引擎架构的优势是什么？
- 多引擎架构提供了更大的灵活性，允许数据平台根据不同的业务场景选择合适的引擎。不同的引擎具有各自的优势，例如 ClickHouse 擅长实时分析，Apache Doris 擅长高并发查询。
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如何实现云原生架构？
- 云原生架构需要将数据平台的组件部署在容器化环境中，例如 Kubernetes。Kubernetes 提供了容器编排和管理功能，可以实现弹性伸缩和自动故障恢复。
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弹性伸缩对数据平台有什么好处？
- 弹性伸缩可以确保数据平台能够自动适应业务需求的变化，在业务高峰期提供足够的资源，在业务低谷期释放资源，从而降低成本。
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高可用性对于数据平台的重要性是什么？
- 高可用性确保数据平台能够在发生故障时继续运行，避免数据丢失或服务中断。高可用性对于保证业务连续性和用户体验至关重要。
总结
腾讯音乐内容库数据平台从 ClickHouse 到 Apache Doris 的架构演进是一段不断创新和优化之旅。通过采用多引擎架构、云原生架构和各种技术手段，该平台实现了弹性伸缩、成本优化、高并发和高可用性，为腾讯音乐的业务发展提供了强有力的数据支持。随着技术的不断发展，数据平台的架构也将继续演进，以满足未来更加复杂和多变的业务需求。
