Doris赋能小鹅通，直播数据分析再提速

小鹅通直播数据分析平台的优化实践：利用 Apache Doris 应对海量数据挑战

优化背景

随着互联网直播行业的蓬勃发展，小鹅通直播数据分析平台面临着海量数据写入、复杂查询和实时性要求高的挑战。为了克服这些困难，小鹅通团队决定采用 Apache Doris 进行优化，并取得了显著成效。

优化思路

小鹅通的优化主要集中在以下几个方面：

写入性能优化：

• 采用 Doris 的批量写入功能，将数据写入速度提升 10 倍以上。

查询性能优化：

• 利用 Doris 的索引机制，将查询速度提升 100 倍以上。

用户标签完善：

• 通过 Doris 的标签功能，对用户行为数据进行标签化，为商家提供更精细化的用户经营支持。

平台稳定性保障：

• 利用 Doris 的高可用架构，保障平台的稳定性，避免数据丢失或服务中断。

实践经验

在实践中，小鹅通团队积累了丰富的经验：

批量写入：

• 合理设置批次大小和提交间隔，以获得最佳性能。

索引优化：

• 选择合适的索引类型和索引列，提高查询效率。

标签功能应用：

• 对标签进行分级管理，方便后续数据分析和挖掘。

高可用架构保障：

• 选择合适的部署模式和高可用策略，确保平台稳定性。

优化效果

经过上述优化，小鹅通直播数据分析平台的性能得到显著提升：

• 写入速度提升 10 倍以上： 数据写入速度从每秒 10 万条提升到 100 万条以上。
• 查询速度提升 100 倍以上： 查询速度从每秒 100 次提升到 10000 次以上。
• 用户标签功能完善： 实现了对用户行为数据的标签化，为商家提供更精细化的用户经营支持。
• 平台稳定性保障： 利用 Doris 的高可用架构保障了平台稳定性，避免了数据丢失或服务中断。

代码示例

CREATE TABLE user_behavior (
    user_id BIGINT,
    event_type STRING,
    event_time DATETIME,
    tags ARRAY<STRING>
) ENGINE=OLAP
DISTRIBUTED BY HASH(user_id) BUCKETS 10
PROPERTIES (
    "replication_num" = "3"
);

结论

小鹅通基于 Apache Doris 进行优化，有效应对海量数据写入、复杂查询和实时性要求高的挑战，显著提升了直播数据分析平台的性能。小鹅通的实践经验为其他企业在使用 Doris 进行数据分析优化提供了宝贵的参考。

常见问题解答

1. 小鹅通为什么选择 Apache Doris 作为优化方案？

小鹅通选择 Doris 是因为其出色的写入和查询性能，以及其标签和高可用功能。

2. 小鹅通在优化过程中遇到的最大挑战是什么？

最大挑战是合理利用 Doris 的各种特性，例如批量写入、索引和标签功能，以获得最佳的性能。

3. 小鹅通的优化经验对其他企业有什么借鉴意义？

小鹅通的经验表明，企业可以通过利用 Doris 的特性，有效优化其数据分析平台，应对海量数据和复杂查询的挑战。

4. 小鹅通计划如何继续优化其数据分析平台？

小鹅通计划继续探索 Doris 的其他特性，例如物化视图和 UDF，以进一步提高平台的性能和功能。

5. 小鹅通对 Apache Doris 的未来发展有何期待？

小鹅通期待 Doris 未来能提供更多的特性和功能，例如流式处理和机器学习集成，以满足企业不断增长的数据分析需求。