（1）背景
随着每天万亿级别的业务数据流向数据湖，数据湖的弊端也逐渐凸显出来，例如：
l 数据入湖时效性差：数据湖主要依赖于离线批量计算，通常不支持实时数据更新，因此无法保证数据的强一致性，造成数据不及时、不准确；
l 查询性能差：在传统架构下，数据湖的查询速度较差，小时粒度的数据查询往往需要数分钟才能得到响应，在多个业务方同时执行数据湖查询任务时，查询响应慢的劣势更加明显；
l 查询体验差：数据存储在多个地方，在进行联邦分析时需要将数据从数据湖中搬迁到数据仓库平台，这会增加分析链路的长度，同时导致数据的冗余存储。在进行常规查询时，需要熟练查询多种数据库，学习成本极高；
l 场景融合不足：数据湖单一组件，无法满足目前的海量数据处理诉求，例如在批处理和流处理等场景下的融合能力有限。
（2）技术选型思考
在旧架构中，数据湖组件选择的是Hudi，查询层使用Hive on Spark进行查询，所有业务方的查询上层封装了Metabase，在Metabase平台上编写Hive SQL，即可通过Spark引擎执行计算，获取数据湖中的计算结果。
这个架构的缺点很明显：
l 数据湖和数据仓库是分开的两个东西，没有办法关联查询；
l 业务方需要同时掌握SparkSQL和MySQL两种能力，学习成本高；
l SparkSQL查询效率慢，稳定性差，资源占用高；
l Spark引擎在跑Hive SQL时，会偶发触发BUG导致查询失败，需要手工重试才能得到结果，用户体验较差。
白山云大数据团队在寻找新的架构方案时，主要关注以下几个方面：
l 在数据查询方面，查询效率、查询体验要显著高于传统的Spark引擎；
l 在资源利用上，查询数据使用的CPU和内存要远低于传统的Spark引擎；
l 可拓展性高，支持动态扩缩容；
l 在学习成本上，传统的Hive SQL相较MySQL语句有较高门槛，如果能兼容MySQL协议来检索数据湖的查询，可以极大降低数据湖的查询门槛。
基于以上需求，大数据团队选择了多个数据湖相关的查询组件，对性能、资源、稳定性等方面进行测试比对，最终选择了StarRocks作为数据湖的查询引擎。
（3）如何实现架构落地
在确定了技术选型后，接下来就要考虑如何平滑地将架构落地：
StarRocks 数据湖专用集群建设
白山云大数据团队有多个数据湖Hudi集群，并且数据湖Hudi组件使用HDFS作为底层存储。StarRocks 如果要连接数据湖，则需要将core-site.xml等配置文件放到conf目录，并且对文件名有强依赖，因此不能做到一个StarRocks集群连接多个HDFS集群。
所以在StarRocks建设时，大数据团队针对每一个Hudi集群都建设了一个单独的StarRocks集群作为查询引擎。在节点选择上，由于Hudi专用的StarRocks集群不存储数据，因此不挂载硬盘。为了提高资源利用率，并减少一些数据传输时网络IO的消耗，大数据团队选择了和HDFS的Data Node节点混合部署。
新旧架构并行运行
在StarRocks集群建设完成后，大数据团队基于以下考虑，选择了新旧架构并行运行的方案，来保障整个架构的平缓更替。
l 由于新旧架构并行，可以使用相同的查询语句分别在新旧架构中运行，从而精准得到新旧架构的性能和资源消耗对比；
l 有了充足的时间推广新架构，在内部开展新架构的使用培训，并在运行过程中让业务方充分感受到新架构的高性能优势，自主切换到新架构中；
l 并行运行期间，如果新架构发生了预期之外的问题导致故障，可以快速回退到旧架构中，保证了线上服务不受影响。
此时的架构如下：
在运行过程中，新架构的优点也集中展露：
l 用户无需再学习SparkSQL的语法，只需掌握MySQL协议即可访问两种数据源；
l 数据湖和数据仓库的连接更加紧密，通过StarRocks湖上物化视图的功能，数据湖的数据可以将聚合结果存入StarRocks进行物化加速；
l 提供了联邦分析能力，由于数据湖和数据仓库都是使用StarRocks进行查询，因此可以实现同一条语句将两种数据源的数据混合计算的联邦查询；
l StarRocks在查询Hudi时不论是性能、稳定性还是资源占用方面都有很大的优化；
l 一些StarRocks数据仓库写入、查询压力较大的表，可以挪到数据湖中存储，然后继续通过StarRocks对外提供查询，实现业务方无感知的平滑迁移。
我们使用相同的查询语句在不同架构中多次执行，性能对比结果十分明显：在环境内存资源占用上SparkSQL是StarRocks2.8倍，在环境CPU利用上SparkSQL是StarRocks3.78倍；对于SQL内存消耗、SQL CPU消耗时间上SparkSQL也要比StarRocks高出许多；对于SQL首次执行时间，StarRocks要比SparkSQL快近3倍，SQL再次执行时间StarRocks的速度也要比SparkSQL快近6-8倍。
| 引擎 | 环境内存 | 环境CPU | SQL首次执行时间 | SQL再次执行时间 | SQL内存消耗*时间 | SQL CPU消耗*时间 | 并发问题 | 稳定性问题 | 物化视图 | 存算分离 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| SparkSQL | 720G | 242c | 90s | 42s-77s | 32400G*s | 10890core*s | 单个SQL会拿走所有资源计算，后续SQL排队 | 如果SQL故障，会将Yarn任务打挂 | 无 | 无 |
| StarRocks | 256G | 64c | 31s | 7s-10s | 1742M*s | 0.139core*s | 支持多个SQL同时运行，无需排队 | 耽搁故障SQL不会影响服务 | 支持湖上物化视图，聚合结果自动落到高性能的StarRocks中 | 支持存算分离动态扩缩容 |
滚动裁撤旧架构资源
在新旧架构长达数周的并行运行后，新架构的性能、稳定性、资源消耗等方面优势已经体现出来了，此时开始滚动裁撤旧架构的资源，让业务方只能使用StarRocks这一种查询引擎查询Hudi集群。
新数据入湖
在StarRocks作为数据湖的查询引擎得到大范围推广后，下一步的操作就是进一步将湖仓一体的架构体现，将其他StarRocks集群中对延迟要求低或者数据体量大的表写入数据湖。
对于业务方，通过StarRocks进行数据查询的整个流程无需改变，依旧使用MySQL协议查询StarRocks数据库。
（4）带来的价值是什么
l 资源节约：我们有多个机房和多套Hudi集群，在全面使用StarRocks替代SparkSQL查询Hudi集群后，资源消耗节省70%；
l 查询性能提升：在无并发场景下，查询效率提升3-8倍；在并发执行场景下，查询效率提升10倍以上；
l 学习成本降低：旧架构查询数据湖需要掌握HiveSQL语法，新架构只需了解MySQL语法；
l 湖仓一体的深入融合：在旧架构中一些无法满足的业务需求可以得到满足，例如量级无法承接的数据可以转存到数据湖中，通过StarRocks集群进行查询；
l 联邦分析：通过StarRocks统一数据查询引擎，可以实现跨数据源的联邦分析场景，例如一半在Hudi一半在StarRocks中聚合到一起进行联邦分析。
（5）未来探索方向
在湖仓一体方案稳定运行后，大数据团队针对StarRocks数据库开始了新一步的探索：
统一StarRocks集群 ：前面提到了目前受限于配置文件问题，一个StarRocks集群只能连接一个Hudi集群。和StarRocks社区沟通后了解到，未来StarRocks 中Catalog的配置不再局限于物理机的配置文件，而是在Catalog的创建语句中动态传入，一旦这个方案上线，就可以实现一个StarRocks集群连接多个HDFS/Hudi集群，甚至可以实现跨Hudi集群的联邦查询。
存算分离探索： StarRocks 3.0正式发布了存算分离CN（Compute Node）节点，未来我们在湖仓一体的StarRocks集群中计划正式引入CN节点，在执行大查询时，快速扩容多个CN节点加速查询，在没有查询时将CN节点释放，减少资源占用。
湖上物化视图探索： StarRocks支持湖上物化视图功能，针对数据湖的数据可以做到原始数据存储在数据湖中，同时聚合结果存储在StarRocks中。当查询条件满足物化结果，可以直接将查询改写到物化视图中，实现极速查询。
更多数据源探索： StarRocks 的Catalog模块除了Hudi等数据湖组件外，在3.1版本正式接入了ES数据库。白山云大数据团队计划构建ES专用的StarRocks集群，来将StarRocks的极速查询能力赋能到更多数据库中。
