作者：王满，高级数据架构工程师
首汽约车（以下简称“首约”）是首汽集团为响应交通运输部号召，积极拥抱互联网，推动传统出租车行业转型升级，加强建设交通强国而打造的网约车出行平台。
在用车服务方面，包括了即时用车、预约用车、多日接送、包车业务、接送机、国际用车、城际拼车等用车服务场景，提供出租、畅享、舒适、商务、豪华、巴士等丰富车型。首汽约车还通过数据整合和智能科技陆续推出了学生用车、老人用车等产品来满足不同人群的出行需求。随着5G时代的到来，首汽约车还开启基于5G边缘计算的网约车移动业务试点项目，探索5G时代边缘计算在出行领域的应用和拓展，推动出行行业的发展升级，引领智慧交通时代。
多样的用户人群、丰富的服务场景、持续升级的智能出行技术，带来业务分析需求的持续增加，分析需求复杂度的持续增加，构建一个强大统一的基础数据层势在必行。
引入背景
2016 年到 2021 年期间，基于 Hadoop、Spark、Presto 等组件，首约构建了集离线实时并行的 Lambda 技术架构的大数据平台。离线计算基于 Hadoop+SparkSQL 进行数仓建设，实时计算基于 Kafka+Spark Streaming 开发实时数据特征，数据落地到 MongoDB、MySQL、Redis 等数据库，然后通过 PrestoDB+Tableau Server 提供可视化的自助分析和交互式报表服务。
但随着数据累积和数据量的增长，加之精细化的管理运营需求，当前架构日渐吃力，业务上呈现出以下痛点:
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多维分析受限：从2019年到2022年初，业务数据量日增长近10倍，数据不断积累，分析维度不断细化，数据分析所涉及的维度越来越多。BI 层基于 Tableau Server 的多维分析报表，更新和查询效率都在变差，维度多的报表每天光刷新就需要几小时。而且基于 PrestoDB 实现的自助 SQL 查询平台并发性能较低，导致出现用户排队等待的情况，对业务方的工作效率产生了影响。
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指标复用性差，一致性难以保障：在业务实践过程中，派单策略、定价策略、风控策略上对实时特征的依赖日渐增加。由于缺失合适的存储层，原来使用 MongoDB 作为实时数据的存储层，无法存储大批量明细数据，只能存储维度聚合后的统计数据。因此，对于数据需求只能采用烟囱式开发，导致实时计算服务存在很多重复性开发，且数据指标的一致性难以得到保障。
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时效性低：企业的精细化运营越来越重要，但由于当前数据处理时效性不足，很多明细数据无法直接使用，近线数据的价值无法被充分利用；
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运维成本高：没有统一的 OLAP 引擎能满足大部分的分析场景，需要不同的组件搭建适配不同的业务场景，组件众多运维压力大，技术栈深且杂，业务开发学习成本高；
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灵活性差：单纯业务宽表场景下，业务维度变化时无法快速响应，计算模式不足以支撑越来越多的自助分析诉求。
为了给业务增长提供更强的助力，选择一款可以支持更灵活的数据模型、具有较强的并发查询性能、易于运维和使用的实时 OLAP 数据库产品，成为我们的工作重点。
统一的 OLAP 实时数据库选型
选型过程中，我们针对 StarRocks、ClickHouse、TiDB 做了一些调研和对比：
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功能
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StarRocks
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ClickHouse
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TiDB、TiFlash
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标准 SQL
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支持标准 SQL，兼容 MySQL 协议
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不完全支持
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支持标准 SQL，兼容 MySQL 协议
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分布式 Join
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支持
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几乎不支持分布式 Join，推荐大宽表
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支持
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高并发查询
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全面向量化引擎，提高并发查询量
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不支持高并发，官方推荐 QPS 为 100
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支持
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运维
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标准版：支持自动扩容、故障恢复，需要自己实现自动化部署，扩缩容节点、升级等，有一定开发工作
企业版：管理界面，提供集群 DashBoard、SQL Profile、监控报警等功能
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依赖 Apache Zookeeper，运维成本高
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运维方便
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社区
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开源活跃度高，社区论坛回复快
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开源社区发展多年，但中文社区支持较少
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开源社区积极良好
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性能
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读写性能好
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单机性能强悍
读性能比 StarRocks 差一些
写性能好
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轻量级分析良好，数据量大时性能不如 StarRocks
写性能受限于 TiKV，一般
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场景
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纯分析场景
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纯分析场景
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使用 HTAP 场景
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其他
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生态组件丰富
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稳定性高
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TiDB 适用在一些轻量级的分析场景，但对于一些数据量大、复杂查询的性能不尽人意。所以我们主要在 ClickHouse 和 StarRocks 中做选择：
在 AP 业务中，不同于以点查为主的 TP 业务，事实表和维度表的关联操作不可避免。但在一些灵活度要求较高的场景，比如订单的状态需要频繁改变，或者说业务人员的自助 BI 分析，宽表往往无法满足我们的需求，我们还需要使用更为灵活的星型或者雪花模型进行建模。
ClickHouse 虽然提供了 Join 的语义，但使用上对大表关联的能力支撑较弱，复杂的关联查询经常会引起 OOM。所以如果使用 ClickHouse，需要在 ETL 的过程中就将事实表与维度表打平成宽表。而 StarRocks 提供了Shuffle Join、Colocate Join、Broadcast Join、Bucket Shuffle Join 等多种 Join 模式，对于提升联表查询场景性能有着非常大的优势。
通过以上产品能力上的初步对比，我们已经比较倾向于选择 StarRocks。从使用和未来规划角度，我们继续对 StarRocks 进行了评估，双方在以下几方面具有很好的契合度：
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能够支撑 PB 级别数据量，拥有灵活的建模方式，可以通过向量化引擎、物化视图、位图索引、稀疏索引等优化手段构建极速统一的分析层数据存储系统。
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兼容 MySQL 协议，支持标准 SQL 语法，易于对接使用，全系统无外部依赖，高可用，易于运维管理。可以轻松平稳地对接多种开源或者商业 BI ⼯具，⽐如 Tableau、FineBI。
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支持 MySQL、StarRocks、Elasticsearch、Apache Hive（以下简称 Hive）、Apache Hudi（以下简称 Hudi）、Apache Iceberg（以下简称 Iceberg） 等多种外部表查询数据，重构了数据基础设施，把复杂的分析架构变得简单⽽统⼀。
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支持 Stream Load、Spark Load、Broker Load、Routine Load、DataX 导入、CloudCanal导入、Spark-connectors、Flink-connectors 多种导入。在离线与实时场景下，可根据实际需要灵活选择各类导入方式，稳定且可靠。
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对于三方组件依赖少，可以极大减小运维范围和复杂度，并且企业版还提供了可视化的运维管理平台，极大方便了日常运维使用。
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社区活跃，问题能够较快获得反馈和解决。版本迭代快，产品能力和产品生态圈都可以看到提升迅速。
图注：StarRocks 把复杂的分析架构变得简单⽽统⼀
架构演进
目前主要是用 StarRocks 存储大量明细数据，利用时效性高的特点，替换了原有大数据架构分析层中依赖的 MongDB、MySQL、Redis 等数据库，从而避免了数据指标的重复开发，极大减少了快速变化业务下的复杂开发工作。未来，计划利用 StarRocks 强大的物化视图、多种数据 Load 方式、外表能力，全面完成 Presto 的替换，进一步提升大数据的 Ad-Hoc 性能。
基于 StarRocks 构建实时数仓
随着数据的增长速度越来越快，精细化运营的诉求不断增加，传统的 T+1 离线数仓构建模式，很难满足业务运营的增长需求。越早洞察数据，越早拿到分析指标结果，才能帮助业务把握先机。数仓时效性由此逐渐从天级提高到小时级、分钟级乃至秒级。
于是，我们采用 StarRocks 构建了实时数仓 :
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通过 FlinkCDC 从 Kafka 摄入业务数据写入 StarRocks，构建实时数仓 ODS 层；外部调度组件通过 SQL 完成 ETL 计算，然后通过微批方式写入 DWD 层；DWD 层进一步统计聚合写入 DWS，或者直接利用物化视图构建 DWS 层。
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流式系统兼容，Flink/Spark Streaming 从 Kafka 摄入数据，进行业务计算；通过 StarRocks 提供的 Connector 将实时计算结果写入 StarRocks 实时数仓 DWS 层，在实时场景中实现统一 OLAP 分析。
业务实践价值
引入 StarRocks 之后，我们已经对订单分析、司机分析、风控分析、算法策略等场景的数据生产过程进行了改造:
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在订单场景中，StarRocks 极速查询能力能够帮助将订单相关的明细数据全部导入并保存起来。数据按天分区，使用主键模型及其部分列更新的特性，将原来存储于多个系统、不同时间更新的数据写入到一张订单明细宽表，为订单业务的实时分析提供了统一的数据支撑。此外订单数据在很多场景的分析中都是需要的，因此未来可以通过在主键模型上构建物化视图，为订单分析业务拓展更多可能性，且能够保证相关数据的一致性。
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在司机运营分析场景中，通过 Spark/Flink Streaming 实时地将用于计算司机运营指标的数据写入到 StarRocks，然后利用其强大的多表 Join 能力，使得多维分析不再完全依赖预处理，让业务运营人员更加及时地掌握当前上线司机数量、上线时长等信息，为其精细化分析和运营提供了保障。与此同时，业务人员的查询性能体验有了至少 5 倍的提升：
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场景
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StarRocks
（40C、128G 、2T*3）
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Presto+ M ongoDB
（40C、128G 、2.5T*3）
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单表精确查询
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1-10(ms)
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5-10(ms)
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单表统计查询
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1-10(ms)
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20-60（s）
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单表范围+统计出查询
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1-10(ms)
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5-10(s)
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联表查询（10亿 Join 300万）
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3s
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7(min)
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在风控场景下，能否保障数据的实效性，对于企业损失控制具有重要意义。以司机运营活动的作弊识别为例，之前由于作弊识别滞后的时间较长，存在先发奖又扣走的情况，使得司机的体验变差，且有成本损失风险。将风控识别实时化后，能极大避免此类问题。再比如某些渠道待付率异常上涨，若能实时识别、及时干预，就可以减少不必要的损失。之前风控特征使用的是离线集群 T+1 产生的数据，且整个过程需要复杂代码才能实现。引入 StarRocks 后，我们将 Kafka 的数据通过 Flink CDC 的方式写入到 ODS 层，之后利用 SQL 以微批的方式构建 DWD 和 DWS 层。对于实时性高的数据，则通过 Spark Streaming/Flink 处理后，再利用 StarRocks 提供的 Connector 写入到 DWS 层，最终指标的计算直接通过 SQL 查询 DWS 层即可完成。这不仅使得风控预警更加及时，也对风控指标的快速调整提供了重要支撑，当维度变化或者增加新需求时，工作量从 5 天缩短到 2-3 天即可完成。
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在算法策略中，更实时的数据获取和更快速灵活的模型特征构建，可以帮助业务团队更快对市场和竞争上的变化做出响应。以动调策略模型迭代为例，动调是平衡供需的重要手段，动调实验结果时效性的提高，可以极大提升业务团队的开城效率。我们正在尝试和算法团队一起，利用 StarRocks 极速查询的能力来提升实时特征构建效率，加速模型的迭代速度，工期预计缩短 70% 以上，为业务团队更灵活应对业务变化提供助力。
基于 StarRocks 搭建实时数仓的过程中，我们也遇到了一些问题，和 StarRocks 沟通找到的解决和优化方案如下：
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在 Flink 中使用 StarRocks 维表做关联时，有时 QPS 过高导致整个集群查询性能下降。我们通过规避多条数据一次查询、合理设置分区等措施，提升了查询的并发数；
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实时数据导入时，有时写入频率过快，可能会导致版本过多/不健康副本的问题。我们通过设置 Spark 合并分区或者重新分区方式来控制写入，调整 Flink Sink 并行或者 Flink Connector 并发的方式控制写入，有效解决了问题；
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多表 Join 有时会出现内存过高的问题。一方面在可接受的查询性能范围内，设置查询并行度、查询调整内存参数等，另一方面，业务开发层面对查询任务进行分解，数据进行预计算，计算整合预计算结果，分而治之，减小了大查询对集群的压力；
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离线数据通过 Broker 导入时，会出现 BE 资源占有过高的问题。我们通过控制导入并发量等措施，保证了整个集群得以健康稳定运行。
未来规划
总体来说，StarRocks 拥有优秀的功能和性能，迭代快速，社区活跃，服务体系良好，能够很好支撑首约大数据部门未来的规划。下一步我们将从以下几方面继续推进：
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实时场景将全部迁入到 StarRocks，成为首约实时数仓统一的数据底座；
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接入部分离线数据，构建流批一体的数据仓库，实现极速统一的数据分析系统；
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加强StarRocks监控报警，包括数据接入、数据产出、任务监控等，及时干预，完善整体的运维体系。
未来，我们也更加期待 StarRocks 后续版本更加强大的功能特性：
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支持复杂数据类型，如 Map、Struct 等；
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RoutineLoad 支持自定义解析、单个任务可导入多张表数据；
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Spark-connector 支持 DataFrame 写入；
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部分列更新不需要指定，可自适应需要更新列。
