菜鸟实时数仓架构升级：从混乱到高效

本文主要探讨了菜鸟实时数仓技术架构的演进过程，面对物流供应链对时效性的高要求，原有的离线数仓架构已经无法满足快速发展需求。文章详细分析了以前的实时数据技术架构存在的问题，包括： 1. 数据模型方面：业务线内部数据模型层次复杂，导致数据使用成本高且复用性差，计算成本居高不下。数据一致性难以保证，BI（商业智能）使用面临挑战。 2. 计算引擎：早期使用阿里云的JStorm和Spark Streaming进行实时计算，但难以在物流供应链场景中实现功能、性能、稳定性和快速故障恢复的平衡。 3. 数据服务：实时数据存储在MySQL和HBase等数据库中，查询和保障灵活性不足，BI权限管理和全链路保障存在缺陷。 为了提升效率和稳定性，文章提出了数据模型的升级策略： - 模型分层：借鉴离线数仓的做法，采用TT消息中间件和HBase构建事实明细宽表，生成轻度和高度汇总层，满足不同场景的需求。 - 预置分流：将公共数据和业务数据分离，左侧为整合后的公共数据中间层，右侧为根据业务需求个性化的数据中间层，如区分进口和出口供应链，减少了计算资源的消耗。 - 菜鸟供应链实时数据模型：构建基于公共数据的大盘订单和物流详情的通用模型，然后在此基础上根据不同业务进行个性化处理，如国内、进口和出口供应链。 本文还可能探讨了新技术工具的探索和创新，以及未来发展趋势和思考，包括如何更好地利用分布式计算、流处理技术、实时数据分析平台等，以应对不断增长的订单量和实时性要求，提高数据处理的准确性和效率。此外，文中可能还会提及如何优化运维管理、提升数据安全性、降低延迟等方面的内容，以确保实时数仓系统的高效运行和持续改进。