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深度解析LinkedIn大数据平台

[日期:2014-07-25] 来源:大数据邦  作者: [字体: ]

  我在六年前的一个令人兴奋的时刻加入到LinkedIn公司。从那个时候开始我们就破解单一的、集中式数据库的限制,并且启动到特殊的分布式系统套件的转换。这是一件令人兴奋的事情:我们构建、部署,而且直到今天仍然在运行的分布式图形数据库、分布式搜索后端、Hadoop安装以及第一代和第二代键值数据存储。

  从这一切里我们体会到的最有益的事情是我们构建的许多东西的核心里都包含一个简单的理念:日志。有时候也称作预先写入日志或者提交日志或者事务日志,日志几乎在计算机产生的时候就存在,同时它还是许多分布式数据系统和实时应用结构的核心。

  不懂得日志,你就不可能完全懂得数据库,NoSQL存储,键值存储,复制,paxos,Hadoop,版本控制以及几乎所有的软件系统;然而大多数软件工程师对它们不是很熟悉。我愿意改变这种现状。在这篇博客文章里,我将带你浏览你必须了解的有关日志的所有的东西,包括日志是什么,如何在数据集成、实时处理和系统构建中使用日志等。

  第一部分:日志是什么?

  

 

  日志是一种简单的不能再简单的存储抽象。它是一个只能增加的,完全按照时间排序的一系列记录。日志看起来如下:

  我们可以给日志的末尾添加记录,并且可以从左到右读取日志记录。每一条记录都指定了一个唯一的有一定顺序的日志记录编号。

  日志记录的排序是由“时间”来确定的,这是因为位于左边的日志记录比位于右边的要早些。日志记录编号可以看作是这条日志记录的“时间戳”。在一开始就把这种排序说成是按时间排序显得有点多余 ,不过 ,与任何一个具体的物理时钟相比,时间属性是非常便于使用的属性。在我们运行多个分布式系统的时候,这个属性就显得非常重要。

  对于这篇讨论的目标而言,日志记录的内容和格式不怎么重要。另外提醒一下,在完全耗尽存储空间的情况下,我们不可能再给日志添加记录。稍后我们将会提到这个问题。

  日志并不是完全不同于文件或者数据表的。文件是由一系列字节组成,表是由一系列记录组成,而日志实际上只是按照时间顺序存储记录的 一种数据表或者文件。

  此时,你可能奇怪为什么要讨论这么简单的事情呢?不同环境下的一个只可增加的有一定顺序的日志记录是怎样与数据系统关联起来的呢?答案是日志有其特定的应用目标:它记录了什么时间发生了什么事情。 而对分布式数据系统许多方面而言, 这才是问题的真正核心。

  不过,在我们进行更加深入的讨论之前,让我先澄清有些让人混淆的概念。每个编程人员都熟悉另一种日志记录——应用使用syslog或者log4j可能写入到本地文件里的没有结构的错误信息或者追踪信息。为了区分开来,我们把这种情形的日志记录称为“应用日志记录”。应用日志记录是我在这儿所说的日志的一种低级的变种。最大的区别是:文本日志意味着主要用来方便人们阅读,而我所说明的“日志”或者“数据日志”的建立是方便程序访问。

  (实际上,如果你对它进行深入的思考,那么人们读取某个机器上的日志这种理念有些不顺应时代潮流。当涉及到许多服务和服务器的时候,这种方法很快就变成一个难于管理的方式,而且为了认识多个机器的行为,日志的目标很快就变成查询和图形化这些行为的输入了——对多个机器的某些行为而言,文件里的英文形式的文本同这儿所描述的这种结构化的日志相比几乎就不适合了。)

  数据库日志

  我不知道日志概念起源于何处-可能它就像二进制搜索一样:发明者认为它太简单而不能当作一项发明。它早在IBM的系统R出现时候就出现了。数据库里的用法是在崩溃的时候用它来同步各种数据结构和索引。为了保证操作的原子性和持久性,在对数据库维护的所有各种数据结构做更改之前,数据库把即将修改的信息誊写到日志里。日志记录了发生了什么,而且其中的每个表或者索引都是一些数据结构或者索引的历史映射。由于日志是即刻永久化的,可以把它当作崩溃发生时用来恢复其他所有永久性结构的可信赖数据源。

  随着时间的推移,日志的用途从实现ACID细节成长为数据库间复制数据的一种方法。利用日志的结果就是发生在数据库上的更改顺序与远端复制数据库上的更改顺序需要保持完全同步。

  Oracle,MySQL 和PostgreSQL都包括用于给备用的复制数据库传输日志的日志传输协议。Oracle还把日志产品化为一个通用的数据订阅机制,这样非Oracle数据订阅用户就可以使用XStreams和GoldenGate订阅数据了,MySQL和PostgreSQL上的类似的实现则成为许多数据结构的关键组件。

  正是由于这样的起源,机器可识别的日志的概念大部分都被局限在数据库内部。日志用做数据订阅的机制似乎是偶然出现的,不过要把这种 抽象用于支持所有类型的消息传输、数据流和实时数据处理是不切实际的。

  分布式系统日志

  日志解决了两个问题:更改动作的排序和数据的分发,这两个问题在分布式数据系统里显得尤为重要。协商出一致的更改动作的顺序(或者说保持各个子系统本身的做法,但可以进行存在副作用的数据拷贝)是分布式系统设计的核心问题之一。

  以日志为中心实现分布式系统是受到了一个简单的经验常识的启发,我把这个经验常识称为状态机复制原理:如果两个相同的、确定性的进程从同一状态开始,并且以相同的顺序获得相同的输入,那么这两个进程将会生成相同的输出,并且结束在相同的状态。

  这也许有点难以理解,让我们更加深入的探讨,弄懂它的真正含义。

  确定性意味着处理过程是与时间无关的,而且任何其他“外部的“输入不会影响到处理结果。例如,如果一个程序的输出会受到线程执行的具体顺序影响,或者受到gettimeofday调用、或者其他一些非重复性事件的影响,那么这样的程序一般最有可能被认为是非确定性的。

  进程状态是进程保存在机器上的任何数据,在进程处理结束的时候,这些数据要么保存在内存里,要么保存在磁盘上。

  以相同的顺序获得相同输入的地方应当引起注意-这就是引入日志的地方。这儿有一个重要的常识:如果给两段确定性代码相同的日志输入,那么它们就会生成相同的输出。

  分布式计算这方面的应用就格外明显。你可以把用多台机器一起执行同一件事情的问题缩减为实现分布式一致性日志为这些进程输入的问题。这儿日志的目的是把所有非确定性的东西排除在输入流之外,来确保每个复制进程能够同步地处理输入。

  当你理解了这个以后,状态机复制原理就不再复杂或者说不再深奥了:这或多或少的意味着“确定性的处理过程就是确定性的”。不管怎样,我都认为它是分布式系统设计里较常用的工具之一。

  这种方式的一个美妙之处就在于索引日志的时间戳就像时钟状态的一个副本——你可以用一个单独的数字描述每一个副本,这就是经过处理的日志的时间戳。时间戳与日志一一对应着整个副本的状态。

  由于写进日志的内容的不同,也就有许多在系统中应用这个原则的不同方式。举个例子,我们记录一个服务的请求,或者服务从请求到响应的状态变化,或者它执行命令的转换。理论上来说,我们甚至可以为每一个副本记录一系列要执行的机器指令或者调用的方法名和参数。只要两个进程用相同的方式处理这些输入,这些进程就会保持副本的一致性。

  一千个人眼中有一千种日志的用法。数据库工作者通常区分物理日志和逻辑日志。物理日志就是记录每一行被改变的内容。逻辑日志记录的不是改变的行而是那些引起行的内容被改变的SQL语句(insert,update和delete语句)。

  分布式系统通常可以宽泛分为两种方法来处理数据和完成响应“状态机器模型”通常引用一个主动—主动的模型——也就是我们为之记录请求和响应的对象。对此进行一个细微的更改,称之为“预备份模型”,就是选出一个副本做为leader,并允许它按照请求到达的时间来进行处理并从处理过程中输出记录其状态改变的日志。其他的副本按照leader状态改变的顺序而应用那些改变,这样他们之间达到同步,并能够在leader失败的时候接替leader的工作。

  

 

  primary-Backup State Machine Replication

  为了理解两种方式的不同,我们来看一个不太严谨的例子。假定有一个算法服务的副本,保持一个独立的数字作为它的状态(初始值为0),并对这个值进行加法和乘法运算。主动—主动方式应该会输出所进行的变换,比如“+1”,“*2”等。每一个副本都会应用这些变换,从而得到同样的解集。主动—被动方式将会有一个独立的主体执行这些变换并输出结果日志,比如“1”,“3”,“6”等。这个例子也清楚的展示了为什么说顺序是保证各副本间一致性的关键:一次加法和乘法的顺序的改变将会导致不同的结果。

  分布式日志可以理解为一致性问题模型的数据结构。因为日志代表了后续追加值的一系列决策。你需要重新审视Paxos算法簇,尽管日志模块是他们最常见的应用。 在Paxos算法中,它通常通过使用称之为多paxos的协议,这种协议将日志建模为一系列的问题,在日志中每个问题都有对应的部分。在ZAB, RAFT等其它的协议中,日志的作用尤为突出,它直接对维护分布式的、一致性的日志的问题建模。

  我怀疑的是,我们就历史发展的观点是有偏差的,可能是由于过去的几十年中,分布式计算的理论远超过了其实际应用。在现实中,共识的问题是有点太简单了。计算机系统很少需要决定单个值,他们几乎总是处理成序列的请求。这样的记录,而不是一个简单的单值寄存器,自然是更加抽象。

  此外,专注于算法掩盖了 抽象系统需要的底层的日志。我怀疑,我们最终会把日志中更注重作为一个商品化的基石,不论其是否以同样的方式 实施的,我们经常谈论一个哈希表而不是纠结我们得到是不是具体某个细节的哈希表,例如线性或者带有什么什么其它变体哈希表。日志将成为一种大众化的接口,为大多数算法和其实现提升提供最好的保证和最佳的性能。

  变更日志101:表与事件的二相性

  让我们继续聊数据库。数据库中存在着大量变更日志和表之间的二相性。这些日志有点类似借贷清单和银行的流程,数据库表就是当前的盈余表。如果你有大量的变更日志,你就可以使用这些变更用以创建捕获当前状态的表。这张表将记录每个关键点(日志中一个特别的时间点)的状态信息。这就是为什么日志是非常基本的数据结构的意义所在:日志可用来创建基本表,也可以用来创建各类衍生表。同时意味着可以存储非关系型的对象。

  这个流程也是可逆的:如果你正在对一张表进行更新,你可以记录这些变更,并把所有更新的日志发布到表的状态信息中。这些变更日志就是你所需要的支持准实时的克隆。基于此,你就可以清楚的理解表与事件的二相性: 表支持了静态数据而日志捕获变更。日志的魅力就在于它是变更的完整记录,它不仅仅捕获了表的最终版本的内容,它还记录了曾经存在过的其它版本的信息。日志实质上是表历史状态的一系列备份。

  这可能会引起你对源代码的版本管理。源代码管理和数据库之间有密切关系。版本管理解决了一个大家非常熟悉的问题,那就是什么是分布式数据系统需要解决的——时时刻刻在变化着的分布式管理。版本管理系统通常以补丁的发布为基础,这实际上可能是一个日志。您可以直接对当前类似于表中的代码做出“快照”互动。你会注意到,与其他分布式状态化系统类似,版本控制系统 当你更新时会复制日志,你希望的只是更新补丁并将它们应用到你的当前快照中。

  最近,有些人从Datomic——一家销售日志数据库的公司得到了一些想法。这些想法使他们对如何在他们的系统应用这些想法有了开阔的认识。 当然这些想法不是只针对这个系统,他们会成为十多年分布式系统和数据库文献的一部分。

  这可能似乎有点过于理想化。但是不要悲观!我们会很快把它实现。

  接下来的内容

  在这篇文章的其余部分,我将试图说明日志除了可用在分布式计算或者抽象分布式计算模型内部之外,还可用在哪些方面。其中包括:

  数据集成-让机构的全部存储和处理系统里的所有数据很容易地得到访问。

  实时数据处理-计算生成的数据流。

  分布式系统设计-实际应用的系统是如何通过使用集中式日志来简化设计的。

  所有这些用法都是通过把日志用做单独服务来实现的。

  在上面任何一种用法里,日志的用途开始都是使用了日志所能提供的某个简单功能:生成永久的、可重现的历史记录。令人意外的是,问题的核心是可以让多少台机器以特定的方式,按照自身的速度重现历史记录的能力。

  第二部分:数据集成

  请让我首先解释 一下“数据集成”是什么意思,还有为什么我觉得它很重要,之后我们再来看看它和日志有什么关系。

  数据集成就是将数据组织起来,使得在与其有关的服务和系统中可以访问它们。“数据集成”(data integration)这个短语应该不止这么简单,但是我找不到一个更好的解释。而更常见的术语 ETL 通常只是覆盖了数据集成的一个有限子集(译注:ETL,Extraction-Transformation-Loading的缩写,即数据提取、转换和加载)——相对于关系型数据仓库。但我描述的东西很大程度上可以理解为,将ETL推广至实时系统和处理流程。

  

 

  你一定不会听到数据集成就兴趣盎然屏住呼吸,并且天花乱坠的想到关于大数据的概念,不过,我相信世俗的问题“让数据可被访问” 是一个组织应该关注的有价值的事情。

  对数据的高效使用遵循一种马斯洛的需要层次理论 。金字塔的基础部分包括捕获所有相关数据,能够将它们全部放到适当的处理环境(那个环境应该是一个奇妙的实时查询系统,或者仅仅是文本文件和python脚本)。这些数据需要以统一的方式建模,这样就可以方便读取和数据处理。如果这种以统一的方式捕获数据的基本需求得到满足,那么就可以在基础设施上以若干种方法处理这些数据——映射化简(MapReduce),实时查询系统,等等。

  很明显,有一点值得注意:如果没有可靠的、完整的数据流,Hadoop集群除了象昂贵的且难于安装的空间取暖器哪样外不会做更多事情了。一旦数据和处理可用,人们就会关心良好数据模型和一致地易于理解的语法哪些更细致的问题。最后,人们才会关注更加高级的处理——更好的可视化、报表以及处理和预测算法。

  以我的经验,大多数机构在数据金字塔的底部存在巨大的漏洞——它们缺乏可靠的、完整的数据流——而是打算直接跳到高级数据模型技术上。这样做完全是反着来做的。

  因此,问题是我们如何构建通过机构内所有数据系统的可靠的数据流。

  数据集成:两个并发症

  两种趋势使数据集成变得更困难。

  事件数据管道

  第一个趋势是增长的事件数据(event data)。事件数据记录的是发生的事情,而不是存在的东西。在web系统中,这就意味着用户活动日志,还有为了可靠的操作以及监控数据中心的机器的目的,所需要记录的机器级别的事件和统计数字。人们倾向称它们为“日志数据”,因为它们经常被写到应用的日志中,但是这混淆了形式与功能。这种数据位于现代web的中心:归根结底,Google的资产是由这样一些建立在点击和映像基础之上的相关管道所生成的——那也就是事件。

  这些东西并不是仅限于网络公司,只是网络公司已经完全数字化,所以它们更容易用设备记录。财务数据一直是面向事件的。RFID(无线射频识别)将这种跟踪能力赋予物理对象。我认为这种趋势仍将继续,伴随着这个过程的是传统商务活动的数字化。

  这种类型的事件数据记录下发生的事情,而且往往比传统数据库应用要大好几个数量级。这对于处理提出了重大挑战。

  专门的数据系统的爆发

  第二个趋势来自于专门的数据系统的爆发,通常这些数据系统在最近的五年中开始变得流行,并且可以免费获得。专门的数据系统是为OLAP,搜索, 简单在线存储, 批处理, 图像分析,等等而存在的。

  更多的不同类型数据的组合,以及将这些数据存放到更多的系统中的愿望,导致了一个巨大的数据集成问题。

  日志结构数据流

  为了处理系统之间的数据流,日志是最自然的数据结构。其中的秘诀很简单:

  将所有组织的数据提取出来,并将它们放到一个中心日志,以便实时查阅。

  每个逻辑数据源都可以建模为它自己的日志。一个数据源可以是一个应用程序的事件日志(如点击量或者页面浏览量),或者是一个接受修改的数据库表。每个订阅消息的系统都尽可能快的从日志读取信息,将每条新的记录保存到自己的存储,并且提升其在日志中的地位。订阅方可以是任意一种数据系统 —— 一个缓存,Hadoop,另一个网站中的另一个数据库,一个搜索系统,等等。

  

 

  

例如,日志针对每个更改给出了逻辑时钟的概念,这样所有的订阅方都可以被测量。推导不同的订阅系统的状态也因此变得相对简单的多,因为每个系统都有一个读取动作的“时间点”。

  为了让这个显得更具体,我们考虑一个简单的案例,有一个数据库和一组缓存服务器集群。日志提供了一种同步更新所有这些系统,并推导出每一个系统的接触时间点的方法。我们假设写了一条日志X,然后需要从缓存做一次读取。如果我们想保证看到的不是陈旧的数据,我们只需保证没有从任何尚未复制X的缓存中读取即可。

  日志也起到缓存的作用,使数据生产与数据消费相同步。由于许多原因这个功能很重要,特别是在多个订阅方消费数据的速度各不相同的时候。这意味着一个订阅数据系统可以宕机,或者下线维护,之后重新上线以后再赶上来:订阅方按照自己控制的节拍来消费数据。批处理系统,如Hadoop或者是一个数据仓库,或许只是每小时或者每天消费一次数据,而实时查询系统可能需要及时到秒。由于无论是原始数据源还是日志,都没有各种目标数据系统的相关知识,因此消费方系统可以被添加和删除,而无需传输管道的变化。

  

 

  “每个工作数据管道设计得就像是一个日志;每个损坏的数据管道以其自己的方式损坏。”—Count Leo Tolstoy (由作者翻译)

  特别重要的是:目标系统只知道日志,不知道数据源系统的任何细节。消费方系统自身无需考虑数据到底是来自于一个RDBMS(关系型数据库管理系统Relational Database Management System),一种新型的键值存储,或者它不是由任何形式的实时查询系统所生成的。这似乎是一个小问题,但实际上是至关重要的。

  这里我使用术语“日志”取代了“消息系统”或者“发布—订阅”,因为它在语义上更明确,并且对支持数据复制的实际实现这样的需求,有着更接近的描述。我发现“发布订阅”并不比间接寻址的消息具有更多的含义——如果你比较任何两个发布—订阅的消息传递系统的话,你会发现他们承诺的是完全不同的东西,而且大多数模型在这一领域都不是有用的。你可以认为日志是一种消息系统,它具有持久性保证和强大的订阅语义。在分布式系统中,这个通信模型有时有个(有些可怕的)名字叫做原子广播。

  值得强调的是,日志仍然只是基础设施。这并不是管理数据流这个故事的结束:故事的其余部分围绕着元数据,模式,兼容性,以及处理数据结构的所有细节及其演化。除非有一种可靠的,一般的方法来处理数据流运作,语义在其中总是次要的细节。

  在LinkefIn(SNS社交网站)

  在LinkedIn从集中式关系数据库向分布式系统集合转化的过程中,我看到这个数据集成问题迅速演变。

  现在主要的数据系统包括:

  搜索

  社交图谱

  Voldemort (键值存储)(译注:一种分布式数据库)

  Espresso (文档存储)

  推举引擎

  OLAP查询引擎(译注:OLAP联机分析技术)

  Hadoop

  Terradata

  Ingraphs (监控图表和指标服务)

  这些都是专门的分布式系统,在其专业领域提供先进的功能。

  这种使用日志作为数据流的思想,甚至在我到这里之前就已经与LinkedIn相伴了。我们开发的一个最早的基础设施之一,是一种称为databus 的服务,它在我们早期的Oracle表上提供了一种日志缓存抽象,可伸缩订阅数据库修改,这样我们就可以很好支持我们的社交网络和搜索索引。

  我会给出一些历史并交代一下上下文。我首次参与到这些大约是在2008年左右,在我们转移键值存储之后。我的下一个项目是让一个工作中的Hadoop配置演进,并给其增加一些我们的推荐流程。由于缺乏这方面的经验,我们自然而然的安排了数周计划在数据的导入导出方面,剩下的时间则用来实现奇妙的预测算法。这样我们就开始了长途跋涉。

  我们本来计划是仅仅将数据从现存的Oracle数据仓库中剖离。但是我们首先发现将数据从Oracle中迅速取出是一种黑暗艺术。更糟的是,数据仓库的处理过程与我们为Hadoop而计划的批处理生产过程不适合——其大部分处理都是不可逆转的,并且与即将生成的报告具体相关。最终我们采取的办法是,避免使用数据仓库,直接访问源数据库和日志文件。最后,我们为了加载数据到键值存储并生成结果,实现了另外一种管道。

  这种普通的数据复制最终成为原始开发项目的主要内容之一。糟糕的是,在任何时间任意管道都有一个问题,Hadoop系统很大程度上是无用的——在错误的数据基础上运行奇特的算法,只会产生更多的错误数据。

  虽然我们已经以一种通用的方式创建事物,但是每个数据源都需要自定义配置安装。这也被证明是巨量错误与失败的根源。我们在Hadoop上实现的网站功能已经开始流行起来,同时我们发现我们有一长串感兴趣的工程师。每个用户都有他们想要集成的一系列系统,他们想要的一系列新数据源。

  

 

  古希腊时代的 ETL(提取转换加载Extract Transform and Load)。并没有太多变化

  有些东西在我面前开始渐渐清晰起来。

  首先,我们已建成的通道虽然有一些杂乱,但实质上它们是很有价值的。在采用诸如Hadoop的新的处理系统生成可用数据的过程,它开启了大量的可能性。 基于这些数据过去很难实现的计算,如今变为可能。 许多新的产品和分析技术都来源于把分片的数据放在一起,这些数据过被锁定在特定的系统中。

  第二, 众所周知,可靠的数据加载需要数据通道的深度支持。如果我们可以捕获所有我们需要的结构,我就就可以使得Hadoop数据全自动的加载,这样就不需要额外的操作来增加新的数据源或者处理模式变更–数据就会自动的出现在HDFS,Hive表就会自动的生成对应于新数据源的恰当的列。

  第三,我们的数据覆盖率仍然非常低。如果你查看存储于Hadoop中的可用的Linked 数据的全部百分比,它仍然是不完整的。花费大量的努力去使得各个新的数据源运转起来,使得数据覆盖度完整不是一件容易的事情。

  我们正在推行的,为每个数据源和目标增建客户化数据加载,这种方式很显然是不可行的。我们有大量的数据系统和数据仓库。把这些系统和仓库联系起来,就会导致任意一对系统会产生如下所示的客户化通道。

  

 

  

 

  需要注意的是:数据是双向流动的:例如许多系统诸如数据库和Hadoop既是数据转化的来源又是数据转化的目的地。这就意味着我们我们不必为每个系统建立两个通道:一个用于数据输入,一个用于数据输出。

  这显然需要一大群人,而且也不具有可操作性。随着我们接近完全连接,最终我们将有差不多O(N2)条管道。

  替代的,我们需要像这样通用的东西:

  

 

  我们需要尽可能的将每个消费者与数据源隔离。理想情形下,它们应该只与一个单独的数据仓库集成,并由此让他们能访问到所有东西。

  这个思想是增加一个新的数据系统——或者它是一个数据源或者它是一个数据目的地——让集成工作只需连接到一个单独的管道,而无需连接到每个数据消费方。

  这种经历使得我关注创建Kafka来关联我们在消息系统所见的与数据库和分布式系统内核所发布的日志。我们希望一些实体作为中心的通道,首先用于所有的活动数据,逐步的扩展到其他用途,例如Hadoop外的数据实施,数据监控等。

  在相当长的时间内,Kafka是独一无二的底层产品,它既不是数据库,也不是日志文件收集系统,更不是传统的消息系统。但是最近Amazon提供了非常类似Kafka的服务,称之为Kinesis。相似度包括了分片处理的方式,数据的保持,甚至包括在Kafka API中,有点特别的高端和低端消费者分类。我很开心看到这些,这表明了你已经创建了很好的底层协议,AWS已经把它作为服务提供。他们对此的期待与我所描述的吻合:通道联通了所有的分布式系统,诸如DynamoDB,RedShift,S3等,它同时作为使用EC2进行分布式流处理的基础。

  与ETL和数据仓库的关系

  我们再来聊聊数据仓库。数据仓库是清洗和归一数据结构用于支撑数据分析的仓库。这是一个伟大的理念。对不熟悉数据仓库概念的人来说,数据仓库方法论包括了:周期性的从数据源抽取数据,把它们转化为可理解的形式,然后把它导入中心数据仓库。对于数据集中分析和处理,拥有高度集中的位置存放全部数据的原始副本是非常宝贵的资产。在高层级上,也许你抽取和加载数据的顺序略微调整,这个方法论不会有太多变化,无论你使用传统的数据仓库Oracle还是Teradata或者Hadoop。

  数据仓库是极其重要的资产,它包含了原始的和规整的数据,但是实现此目标的机制有点过时了。

  

 

  对以数据为中心的组织关键问题是把原始的归一数据联结到数据仓库。数据仓库是批处理的基础查询:它们适用于各类报表和临时性分析,特别是当查询包含了简单的计数、聚合和过滤。但是如果一个批处理系统仅仅包含了原始的完整的数据的数据仓库,这就意味着这些数据对于实时数据处理、搜索索引和系统监控等实时的查询是不可用的。

  依我之见,ETL包括两件事:首先,它是抽取和数据清洗过程–特别是释放被锁在组织的各类系统中的数据,移除系统专有的无用物。第二,依照数据仓库的查询重构数据。例如使其符合关系数据库类型系统,强制使用星号、雪花型模式,或者分解为高性能的柱状格式等。合并这两者是有困难的。这些规整的数据集应当可以在实时或低时延处理中可用,也可以在其它实施存储系统索引。

  在我看来,正是因为这个原因有了额外好处:使得数据仓库ETL更具了组织级的规模。数据仓库的精典问题是数据仓库负责收集和清洗组织中各个组所生成的全部数据。各组织的动机是不同的,数据的生产者并不知晓在数据仓库中数据的使用情况,最终产生的数据很难抽取,或者需要花费规模化的转化才可以转化为可用的形式。当然, 中心团队不可能恰到好处的掌握规模,使得这规模刚好与组织中其它团队相匹配,因此数据的覆盖率常常差别很大,数据流是脆弱的同时变更是缓慢的。

  较好的方法是有一个中心通道,日志和用于增加数据的定义良好的API。与通道集成的且提供良好的结构化的数据文件的职责依赖于数据的生产者所生成的数据文件。这意味着在设计和实施其它系统时应当考虑数据的输出以及输出的数据如何转化为结构良好的形式并传递给中心通道。增加新的存储系统倒是不必因为数据仓库团队有一个中心结点需要集成而关注数据仓库团队。数据仓库团队仅需处理简单的问题,例如从中心日志中加载结构化的数据,向其它周边系统实施个性化的数据转化等。

  

 

  如图所示:当考虑在传统的数据仓库之外增加额外的数据系统时,组织结构的可扩展性显得尤为重要。例如,可以考虑为组织的完整的数据集提供搜索功能。或者提供二级的数据流监控实时数据趋势和告警。无论是这两者中的哪一个,传统的数据仓库架构甚至于Hadoop聚簇都不再适用。更糟的是,ETL的流程通道的目的就是支持数据加载,然而ETL似乎无法输出到其它的各个系统,也无法通过引导程序,使得这些外围的系统的各个架构成为适用于数据仓库的重要资产。这就不难解释为什么组织很难轻松的使用它的全部数据。反之,如果组织已建立起了一套标准的、结构良好的数据,那么任何新的系统要使用这些数据仅仅需要与通道进行简单的集成就可以实现。

  这种架构引出了数据清理和转化在哪个阶段进行的不同观点:

  由数据的生产者在把数据增加到公司全局日志之前。

  在日志的实时转化阶段进行,这将会产生一个新的转化日志。

  在向目标系统加载数据时,做为加载过程的一部分进行。

  理想的模形是:由数据的生产者在把数据发布到日志之前对数据进行清理。这样可以确保数据的权威性,不需要维护其它的遗留物例如为数据产生的特殊处理代码或者维护这些数据的其它的存储系统。这些细节应当由产生数据的团队来处理,因为他们最了解他们自己的数据。这个阶段所使用的任何逻辑都应该是无损的和可逆的。

  任何可以实时完成的增值转化类型都应当基于原始日志进行后期处理。这一过程包括了事件数据的会话流程,或者增加大众感兴趣的衍生字段。原始的日志仍然是可用的,但是这种实时处理产生的衍生日志包含了参数数据。

  最终,只有针对目标系统的聚合需要做了加载流程的一部分。它包括了把数据转化成特定的星型或者雪花状模式,从而用于数据仓库的分析和报表。因为在这个阶段,大部分自然的映射到传统的ETL流程中,而现在它是在一个更加干净和规整的数据流集在进行的,它将会更加的简单。

  日志文件和事件

  我们再来聊聊这种架构的优势:它支持解耦和事件驱动的系统。

  在网络行业取得活动数据的典型方法是把它记为文本形式的日志,这些文本文件是可分解进入数据仓库或者Hadoop,用于聚合和查询处理的。由此产生的问题与所有批处理的ETL的问题是相同的:它耦合了数据流进入数据仓库系统的能力和流程的调度。

  在LinkedIn中,我们已经以中心日志的方式构建了事件数据处理。我们正在使用Kafka做为中心的、多订阅者事件日志。我们已经定义了数百种事件类型,每种类型都会捕获用于特定类型动作的独特的属性。这将会覆盖包括页面视图、表达式、搜索以及服务调用、应用异常等方方面面。

  为了进一步理解这一优势:设想一个简单的事务–在日志页面显示已发布的日志。这个日志页面应当只包括显示日志所需要的逻辑。然而,在相当多的动态站点中,日志页面常常变的添加了很多与显示日志无关的逻辑。例如,我们将对如下的系统进行集成:

  需要把数据传送到Hadoop和数据仓库中用于离线数据处理。

  需要对视图进行统计,确保视图订阅者不会攻击一些内容片段。

  需要聚合这些视图,视图将用于作业发布者的分析页面显示。

  需要记录视图以确保我们为作业推荐的使用者提供了恰当的印象覆盖,我们不想一次次的重复同样的事情。

  推荐系统需要记录日志用于正确的跟踪作业的普及度。

  等等。

  不久,简单的作业显示变得相当的复杂。我们增加了作业显示的其它终端——移动终端应用等——这些逻辑必须继续存在,复杂度不断的增加。更糟的是我们需要与之做接口交互的系统现在是错综复杂的–在为显示日作业而工作的工程师们需要知晓多个其它系统和它们的特征,才可以确保它们被正确的集成了。这仅仅是问题的简单版本,真实的的应用系统只会更加的复杂。

  “事件驱动”的模式提供了一种简化这类问题的机制。作业显示页面现在只显示作业并记录与正在显示的作业,作业订阅者相关的其它属性,和其它与作业显示相关的其它有价值的属性。每个与此相关的其它系统诸如推荐系统、安全系统、作业推送分析系统和数据仓库,所有这些只是订阅种子文件,并进行它们的操作。显示代码并不需要关注其它的系统,也不需要因为增加了数据的消费者而相应的进行变更。

  构建可伸缩的日志

  当然,把发布者与订阅者分离不再是什么新鲜事了。但是如果你想要确保提交日志的行为就像多个订阅者实时的分类日志那样记录网站发生的每件事时,可扩展性就会成为你所面临的首要挑战。如果我们不能创建快速、高性价比和可扩展性灵活的日志以满足实际的可扩展需求,把日志做为统一的集成机制不再是美好的想像,

  人们普遍认为分布式日志是缓慢的、重量经的概念(并且通常会把它仅仅与“原数据”类型的使用联系起来,对于这类使用Zookeeper可以适用)。但是深入实现并重点关注分类记录大规模的数据流,这种需求是不切实际的。在LinkedIn,我们现在每天通过Kafka运行着超过600亿个不同的消息写入点(如果统计镜相与数据中心之间的写入,那么这个数字会是数千亿)。

  我们在Kafk中使用了一些小技巧来支持这种可扩展性:

  日志分片

  通过批处理读出和写入优化吞吐力

  规避无用的数据复制。

  

 

  为了确保水平可扩展性,我们把日志进行切片:

 

  每个切片都是一篇有序的日志,但是各片之间没有全局的次序(这个有别于你可能包含在消息中的挂钟时间)。把消息分配到特定的日志片段这是由写入者控制的,大部分使用者会通过用户ID等键值来进行分片。分片可以把日志追加到不存在协作的片段之间,也可以使系统的吞吐量与Kafka聚簇大小成线性比例关系。

  每个分片都是通过可配置数量的复制品复制的,每个复制品都有分片的一份完全一致的拷贝。无论何时,它们中的任一个都可以做为主分片,如果主分片出错了,任何一个复制品都可以接管并做为主分片。

  缺少跨分片的全局顺序是这个机制的局限性,但是我们不认为它是最主要的。事实上,与日志的交互主要来源于成百上千个不同的流程,以致于对于它们的行为排一个总体的顺序是没什么意义的。相反,我们可以确保的是我们提供的每个分片都是按顺序保留的。Kafka保证了追加到由单一发送者送出的特定分片会按照发送的顺序依次处理。

  日志,就像文件系统一样,是容易优化成线性可读可写的样式的。日志可以把小的读入和写出组合成大的、高吞吐量的操作。Kafka一直至立于实现这一优化目标。批处理可以发生在由客户端向服务器端发送数据、写入磁盘;在服务器各端之间复制;数据传递给消费者和确认提交数据等诸多环节。

  最终,Kafka使用简单的二进制形式维护内存日志,磁盘日志和网络数据传送。这使得我们可以使用包括“0数据复制传送”在内的大量的优化机制。

  这些优化的积累效应是你常常进行的写出和读入数据的操作可以在磁盘和网络上得到支持,甚至于维护内存以外的大量数据集。

  这些详细记述并不意味着这是关于Kafka的主要内容,那么我就不需要了解细节了。你可阅读到更多的关于LinkedIn的方法在这个链接,和Kafka的设计总述在这个链接。

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