EMR OLAP 建设实时数仓大数据分析新范式 应对多类型实时计算场景

背景

随着大数据时代的到来，数据量呈爆炸式增长，对实时数据分析的需求也越来越强烈。传统的数据仓库解决方案难以满足实时数据分析的需求，因为它们通常无法提供足够高的吞吐量和低延迟。

为了解决这个问题，阿里云 EMR OLAP 与 Flink 团队深度合作，支持了 Flink 到 ClickHouse 的 Exactly-Once 写入来保证整个实时数仓数据的准确性。本文介绍了基于 EMR OLAP 的开源实时数仓解决方案之 ClickHouse 事务实现，探讨了该方案的架构、原理和应用场景，并给出了详细的部署步骤和配置指南。

架构

基于 EMR OLAP 的开源实时数仓解决方案之 ClickHouse 事务实现的架构如下图所示：

该方案主要由以下组件组成：

• Flink: Flink 是一个分布式流处理框架，可以用来构建实时数据处理应用程序。
• ClickHouse: ClickHouse 是一个专为在线分析处理（OLAP）而设计的开源分布式列式数据库管理系统。
• EMR OLAP: EMR OLAP 是阿里云提供的一款基于 Apache Kylin 的实时数仓服务，可以提供低延迟、高吞吐量的数据查询服务。

原理

基于 EMR OLAP 的开源实时数仓解决方案之 ClickHouse 事务实现的原理如下：

1. Flink 从数据源读取数据，并将其写入到 ClickHouse 的临时表中。
2. ClickHouse 将临时表中的数据聚合，并将其写入到永久表中。
3. EMR OLAP 从 ClickHouse 的永久表中读取数据，并将其提供给用户查询。

这种方案可以保证数据的 Exactly-Once 写入，即每条数据只会被写入到 ClickHouse 的永久表中一次。这是因为 Flink 和 ClickHouse 都支持事务，并且 EMR OLAP 会在读取 ClickHouse 的永久表数据之前，先检查该表是否有未提交的事务。如果有未提交的事务，则 EMR OLAP 会等待该事务提交后再读取数据。

应用场景

基于 EMR OLAP 的开源实时数仓解决方案之 ClickHouse 事务实现可以应用于以下场景：

• 实时数据分析: 该方案可以提供低延迟、高吞吐量的数据查询服务，非常适合构建实时数据分析系统。
• 数据仓库: 该方案可以作为数据仓库的补充，用于存储和分析实时数据。
• 机器学习: 该方案可以为机器学习模型提供实时数据，从而提高模型的准确性和实时性。

部署步骤

1. 部署 Flink 集群。
2. 部署 ClickHouse 集群。
3. 部署 EMR OLAP 服务。
4. 配置 Flink 和 ClickHouse 的连接信息。
5. 创建 Flink 任务，并将其提交到 Flink 集群。

配置指南

1. 配置 Flink 的连接信息。
2. 配置 ClickHouse 的连接信息。
3. 配置 EMR OLAP 的连接信息。

总结

基于 EMR OLAP 的开源实时数仓解决方案之 ClickHouse 事务实现是一种低延迟、高吞吐量、高可用的实时数仓解决方案。该方案非常适合构建实时数据分析系统、数据仓库和机器学习系统。