贝壳OLAP平台架构的演进与优化

"肖赞在2020年10月分享的贝壳OLAP平台架构演进历程，从初期的Hive到MySQL，再到基于Kylin的OLAP平台建设，以及后续支持多种OLAP引擎的平台发展。" 贝壳OLAP平台的架构演进主要分为三个阶段： 1. 第0阶段 - Hive到MySQL的初期阶段： 在这个阶段，贝壳的数据分析平台从无到有，采用了Hive作为大数据处理工具，然后将数据存储在MySQL中。然而，由于MySQL的分析能力有限，无法有效支持大数据量的存储和快速查询。此外，由于缺乏共性能力的沉淀，每次解决问题都需要针对具体需求进行定制开发，导致开发周期较长。 2. 第1阶段 - 基于Kylin的OLAP平台架构： 针对第一阶段的问题，贝壳引入了Apache Kylin作为OLAP引擎，它能够处理大规模数据并支持高并发、亚秒级查询。Kylin的核心是预计算，通过预先计算好多维分析的结果，提高查询效率。同时，贝壳构建了指标平台，对外提供统一的API，实现了指标的统一定义和口径管理。应用层通过指标API获取数据，而不是直接访问Kylin，简化了数据获取流程。 3. 第2阶段 - 支持多种OLAP引擎的平台建设： 随着业务的复杂性和数据量的增长，贝壳可能需要支持更多类型的OLAP引擎，以满足不同的分析需求。这一阶段的平台建设旨在提高灵活性和可扩展性，可能包括对其他OLAP引擎如Hadoop、HBase、Presto或Spark SQL的集成，以应对不同场景下的性能和功能需求。 在这个过程中，贝壳构建了数据仓库体系，包括ODS（操作数据存储）、DWD（明细数据层）、DWS（数据服务层），以及维度建模，确保数据的标准化和一致性。指标平台则扮演了关键角色，它不仅管理指标的定义和口径，还处理复杂的查询逻辑，如同环比计算和指标间的运算。 Apache Kylin作为选择的OLAP引擎，其特点是开源、高性能、大容量，特别适合电商、互联网等行业的大数据分析。它的预计算模型减少了在线查询时的计算压力，提高了用户体验。 总结来说，贝壳OLAP平台的演进反映了数据处理技术的发展趋势，从单一工具到多元化引擎，从简单的数据存储到复杂的分析平台，不断优化以满足大数据时代的需求。通过架构的迭代，贝壳能够更高效地处理和分析海量数据，为决策提供强有力的支持。