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Delta Lake在Soul的应用实践

简介: 传统离线数仓模式下,日志入库前首要阶段便是ETL,我们面临如下问题:天级ETL任务耗时久,影响下游依赖的产出时间;凌晨占用资源庞大,任务高峰期抢占大量集群资源;ETL任务稳定性不佳且出错需凌晨解决、影响范围大。为了解决天级ETL逐渐尖锐的问题,所以这次我们选择了近来逐渐进入大家视野的数据湖架构,基于阿里云EMR的Delta Lake,我们进一步打造优化实时数仓结构,提升部分业务指标实时性,满足更多更实时的业务需求。 一、背景介绍 (一)业务场景 传统离线数仓模式下,日志入库前首要阶段便是ETL,Soul的埋点日志数据量庞大且需动态分区入库,在按day分区的基础上,每天的动态分区1200+,分区数据量大小不均,数万条到数十亿条不等。下图为我们之前的ETL过程,埋点日志输入Kafka,由Flume采集到HDFS,再经由天级Spark ETL任务,落表入Hive。任务凌晨开始运行,数据处理阶段约1h,Load阶段1h+,整体执行时间为2-3h。 (二)存在的问题 在上面的架构下,我们面临如下问题: 1.天级ETL任务耗时久,影响下游依赖的产出时间。 2.凌晨占用资源庞大,任务高峰期...

256变4096:分库分表扩容如何实现平滑数据迁移?

一 背景 2020年,笔者负责的一个高德打车弹外订单系统进行了一次扩分库分表和数据库迁移。该订单系统整体部署在阿里云上,服务使用阿里云ECS部署,数据库采用阿里云RDS,配置中心基于阿里云ACM自研,数据同步基于阿里云DTS自研以及自研分库分表组件、分布式ID组件等等。 此次进行扩分库分表的背景是,原4实例4库、每个库64张表一共256张表,部分单表已超千万量级,按当前每日单量量级,一年内单表会达到上亿条记录,单表数据量过大会带来数据库性能问题。 注:【弹内弹外】弹是指弹性计算,弹内与弹外其实是指两套独立的弹性计算网络环境。弹内主要是指部署在阿里生产网的弹性计算环境,最早是基于原有淘宝技术构建的,主要用于支撑淘宝业务。弹外主要是指部署在阿里公有云的弹性计算环境,支撑了阿里云计算业务。 二 容量规划 1 当前分库分表情况 4实例(16C/64G/3T SSD),4库(每个实例一个库),每库64张表,共256张表。 通过RDS后台一键诊断功能,来计算表空间使用情况(这里拿测试环境数据库举例)。 2 容量计算 实例数 数据库的瓶颈主要体现在:磁盘、CPU、内存、网络、连接数,而连接数主要是受...

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