在2016Hadoop技術峰會的主題演講上，星環科技創始人孫元浩深入淺出的闡述了Hadoop是如何推動數據倉庫技術進行深刻變革。
一、數據庫技術進入戰略轉折點
今年大會的主題是Hadoop十年。2006年雅虎等團隊開始研發Hadoop技術至今已整整十年。在此之間技術發展迅速，Hadoop上的生態系統逐漸擴大。各個行業的用戶逐漸開始基于這一新的技術來開發全新的應用，甚至將原先的應用向Hadoop之上進行遷移。未來，Hadoop會成為企業數據中心的核心。經過這10年的發展，今年開始進入一個戰略轉折點(strategic inflection point)。這意味著新的技術開始逐漸取代和超越老的技術，并在各個行業迅速發展。未來的若干年之內，取代過程會不斷加速。星環近3年的發展，經過持續的研發、投入以及大量的案例積累，達到新的高度。去年12月份Gartner分析師把星環科技(Transwarp)列為了國際主流的Hadoop發行版廠商之一，其他幾家包括Cloudera、Hortonworks、MapR。另外還有兩家公司分別是IBM和Pivotal，他們采用Open data Platform。全球共有6家公司上榜，星環也很榮幸能成為其中一家。
圖1 Hadoop十年
今年2月份Gartner發布的數據倉庫魔力象限當中，星環科技也被放入了遠見者(Visionaries)象限當中。這個象限里基本上都是采用Hadoop技術的創業公司。這些公司采用全新的技術，逐漸替代傳統數據庫來構造新的數據平臺。另外雖然目前領導者象限(Leaders)仍是大廠商，如Oracle、Teradata等，但是經過這10年的經驗技術的積累，逐漸達到戰略轉折點，技術的取代過程明顯加速。如果關注這些領導者公司股票在過去一年的價格變化，就會發現市場預期在2016至2017年技術會發生非常大的變化。在企業客戶中，使用新技術的步伐會明顯加速。
二、中美Hadoop應用統計對比
今天我演講的題目是介紹Hadoop是如何推動數據倉庫技術進行深刻變革的。這里有一組統計數據：
圖2 Hadoop應用統計
左邊的數據是Wikibon的分析師做的美國市場中Hadoop新技術的應用場景統計。他采訪了上千名Hadoop的用戶，這其中有60%的用戶使用Hadoop技術來做數據倉庫，有25%的用戶是按照交互式BI的，在Hadoop之上用報表工具、可視化工具來做交互式分析數據報表。同時有6%的用戶是在用HBase、Cassandra來做OLAP的簡單輕量級Key-Value查詢。有4%用戶使用MongoDB、Couchbase文檔式數據庫進行文檔存儲，還有5%的用戶使用流處理來做實時數據研判，由此構成一個完整的100%的應用分類。當然還有可能有一些其他的應用漏掉了，但這幾個是主要的應用產品。
在中國市場，根據我們的樣本中幾百名企業用戶進行統計，結果跟美國稍微有點差異。分析結果顯示，有56%的客戶是做數據倉庫的，包括ODS、ETL、數據清洗等，如在我們的客戶中，用于取代關系型數據庫提供完整的數據倉庫支持，來建構各種主題模型。這個比例是比較接近美國用戶的。但是我們只有8%的用戶在做交互式BI。自主BI這一塊在國內也開始興起。注意到和美國市場相比，顯著不一樣的地方在于我們有24%的客戶是用來做輕量級查詢的，這個百分比指的是客戶數量占比而不是客戶集群規模(構成的集群節點數量)。這個比較有趣的現象說明，實際上在中國，應用比較簡單，因為客戶的數據量非常巨大，才會使用新技術解決問題。實際上中國客戶的數據量，跟美國同類型客戶的數據量相比是要大一個數量級(10倍)的，簡單的查詢對中國的客戶來說是有巨大的困難的。所以我們可以看到有24%的客戶在用Hyperbase(HBase)組件進行簡單查詢。還有2%的客戶是用我們的產品來進行文檔的搜索和圖檢索。另外還有個很大的不同是有10%的用戶是用流處理的。從圖中就可以發現，我們國家的工業4.0制造業傳感器的網絡建設速度是快于美國的。我們的用戶群中比例明顯就超過了美國的市場比例。
三、傳統數據倉庫面臨的四大挑戰
實際上大家可以看到，Hadoop技術在過去一段時間之內，至少在2015年逐漸開始往數據倉庫方向轉變。當然，Hadoop在早年剛開始創建的時候，主要也是作為數據倉庫的，所以現在越來越多的行業也開始用Hadoop技術做數據倉庫。那么什么是數據倉庫？Gartner的解釋是：數據倉庫不僅是一個單一的數據庫，它是一整套的數據管理系統，包含很多的輔助工具、一些設計理念和管理方法。傳統的數據倉庫技術，經過快20年或者更長時間的發展，已經面臨了一些瓶頸。
圖3 傳統數據倉庫技術面臨的挑戰
第一個問題，我們看到隨著數據量增大，包括復雜程序應用的增多，傳統數據倉庫越來越不堪重負。我們有一個客戶在數據倉庫建立了5000個統計報表應用。我們也有客戶使用著數據量近20個PB的商業系統。對于大部分的企業用戶，數據量一般在幾十個TB或者幾百個TB左右。這么大的數據量對傳統的倉庫系統來說是非常大的負擔。單一的數據倉庫無法處理這么大量的數據，所以在這一塊需要新的技術，特別是利用分布式計算來取代原本單一的計算方式來進行橫向擴展。我們認為Hadoop技術能成功的最根本的原因是它是從單機的集中式運算變成了分布式計算，這是它最大的計算模式的演變。把集中計算變成分布計算是一個必然趨勢，這是碰到的第一個困難，一是需要一些新型的分布式數據庫技術進行性能的加速，來處理這種幾百TB或者上PB的數據量。二是隨著數據源的不斷增多，訪問數據的方式變得非常復雜。我們很多客戶有幾百個庫表，有幾千上萬張表，這樣復雜的數據模型通常很難把所有數據存儲到一個數據庫當中，只能分攤到很多個庫當中。對數據的使用者帶來了很大的困難，因為他們需要把多種數據全部存儲起來。這個是第一個大的困難。
第二個問題是數據的類型發生變化，過去是以結構化數據為主，80%是結構化數據。現在非結構化數據逐漸增多，這個值開始反過來，80%是非結構化數據和半結構化數據。但是從價值度來講，80%的價值密度仍然是來自于結構化數據。而對于企業來講，需要這些非結構化數據，進行存儲分析。另外在數據源變多以后，用戶和業務部門也變多。這些部門之間如何進行資源有效管理和隔離，變成一個非常嚴重的問題。例如過去有些銀行客戶是采用行政處罰措施，如果有人寫一條SQL，把數據倉庫資源耗盡，導致其他人不能使用，那么這個人今年的獎勵就沒有了。采用這種方式是沒有效果的，因為用戶根本就不知道他寫的這個SQL，會不會把數據倉庫跑掛掉。另外做訪問控制也是很痛苦的，為了使不同的分支機構只能訪問自己的數據，需要創建視圖。如果用戶有1000張表，同時還有幾十個分支機構，那么久需要創建上萬個視圖，這對數據的視圖管理會帶來巨大的挑戰。所以在幾年前，分析機構就提出要建邏輯數據倉庫。邏輯數據倉庫就是在過去幾年當中一直被數據倉庫領導者反復強調，我們需要去建一個邏輯上大的數據倉庫，他底下可以包括多個數據源—-通過database federation(數據聯邦)功能，同時它可以跨多種數據源，可以把結構化數據和非結構化數據統一處理。Michael Stonebraker在前段時間講過，未來不管是傳統數據庫技術還是大數據技術，大家都會統一到使用SQL接口，包括結構化數據與非機構化數據，非結構化數據也會被結構化后進行處理。所以邏輯數據倉庫適應于這種變化，通過統一接口統一方式訪問數據源，完成跨各種數據源的訪問，同時也會建造一個有多租戶管理、資源管控的環境，能夠被很多部門、用戶進行使用。這從理論上來講是區別于傳統數據倉庫的應用場景。
第三個挑戰是數據處理的延時太長。過去整個數據架構前面是OLTP系統，中間是ODS，后面是數據倉庫層，再往后是數據集市。那么在數據倉庫這一層，數據是T+1的，意味著第二天才訪問前一天的數據。但是很多行業需要更實時的數據，為了了解當前的生產運營狀況，它們需要基于T+0、準實時的，甚至是實時的幾分鐘幾秒鐘之內的數據。這種需求就演變成第三種數據倉庫運營模式——Operational Data Warehouse。這種業務模式的設計初衷是希望把數據實時或準實時的導入到數據倉庫當中，能夠對實時數據進行快速的分析和挖掘。傳統的數據倉庫是每天晚上數據導入，花7-8個小時進行批處理計算，第二天才能看到報表。所以傳統技術面臨一個普遍的問題：不能實現實時處理。
第四個挑戰是原先的邏輯數據模型不能有效支撐數據快速分析和價值發現。過去大家做統計是對數據做一些常見的聚合以及連接關聯操作。遵循關系數據庫的模式，有很多模型和各種范式，像很多廠商在相關行業設計了十大主題模型、八大主題模型，中間數據的關聯程度是非常高的。一個有幾千個數據源表的業務系統，中間層需要用上萬張數據表來滿足它的模型。這樣一個復雜的模型所帶來的弊端就是數據結構一旦發生變化或者增加時，模型就不堪重負。預先設定的模型沒法適應業務的快速變化，所以我們經常能看到銀行花幾年時間建立一個數據倉庫，反復投入，每年在改造它。近期了解到一家銀行科技部門，前后10年投入十幾億來建數據倉庫。而今天一方面大量數據在產生，同時新的數據也在增加，有些來自內部的數據，有些來自新的外部數據。數據處理方法的確到了應該變革的時候。通過利用新的機器學習的統計方法，不僅做傳統SQL的統計，還希望能夠從數據關聯上面發現規律、關聯模式、時序上的特征。通過對它進行一些預測分析，能夠發現統計學意義上的因果關系。這就變得對企業更加重要。這一塊是第四種數據倉庫新的設計模式，叫context independent data warehouse，也就是說拋棄這些邏輯關聯模型，在不知道這些模型的情況下，也能通過機器學習的方法找到數據之間的關聯關系，能夠找到他們之間統計學的因果關系。
四、全新的數據倉庫設計模式
這四個應用模式，這四個困境引出了新的數據倉庫的設計模式。意味著這四種應用模式需要全新的技術支撐，這也是我們看到新的技術，特別是Hadoop產生以后，衍生出來新的技術演進逐步在滿足這些需求。
現在講第一個，傳統數據倉庫為了應對數據量的增加，需要采用新的方式。我們看到計算模式在過去的十幾年里發生了非常明顯的變化，從單機開始，首先是第一步計算并行化。計算并行化就是我們稱為并行數據庫——數據庫引擎并行化，但是對存儲無法有效擴展，所以就演變出了第二代計算和存儲的分布式化，產生了第二代分布式技術，大規模并行數據庫就是MPP數據庫，這個數據庫解決了一部分問題——幾個TB級別的數據的高速處理問題。但是在數量增加的時候，又遇到一個瓶頸，它需要一個新一代的技術。新一代的計算模式發生了變化，這個是Google在2003、2004年中發布的兩篇論文中，解釋了MapReduce的計算模式。大家發現，經過這么多年發展，MapReduce計算模式仍然是最佳的分布式計算模式，它把計算和存儲有效地結合了起來，它仍然是現在最具有擴展性、最具容錯性，現在隨著我們星環新的技術實現，它甚至是性能最好的計算模式。這樣一個演變使得新的數據倉庫技術能夠處理從幾個TB到幾十個PB的數據量，能夠線性擴展，而且在每個數量級上都可以比傳統的數據處理技術快若干倍甚至一個數量級(10倍)。這里有一組數據，是我們在春節前測試的數據結果，今天的演講也是為了介紹我們在TPC-DS標準測試集上的最新進展。去年的時候我們已經做到了基于TPC-DS benchmark從1TB到100TB都能有效地處理，而且處理的性能是，我們用29臺機器，能夠在40個小時內完成100TB總共99個報表處理。我們測試使用的是普通的兩路的服務器，CPU還是比較弱的，今天能夠在TPC-DS benchmark上跑過100TB的數據倉庫，應該是屈指可數的。大家可以發現新的技術，在處理100TB上是沒有壓力的。
第一個問題我們可以通過分布式計算來解決，第二個是通過數據聯邦技術處理多數據源以及解決多租戶的問題，這個是Gartner分析師在幾年之前提出來的，叫邏輯數據倉庫。邏輯data warehouse能夠比較有效地解決這個問題。分析師認為，邏輯數倉應該有三個部分。第一個部分是中心的Repository，所有數據全部集中放在這個上面。第二個是需要有一個數據庫虛擬化，或者叫數據庫聯邦技術，能夠把多種數據源融合起來，從應用角度來看使用更加方便。第三個是在邏輯數倉之上，最核心的就是分布式計算。同時其中有兩個特性是需要滿足的，一個就是能不能按需對數據倉庫進行擴張、能不能實現多個用戶共享一個平臺。這個是邏輯數據倉庫必須要解決的問題。第二個是對于元數據的管理、對數據質量管理的有效方法、對數據訪問要有審計，這也是邏輯數據庫核心設計的原則。當然我們這里介紹的兩個技術，是星環用來支撐邏輯數據庫建設的。我們在SQL層也支持傳統數據庫的數據聯邦的概念，可以支持DBlink的語法。我們把這個計算分散開，劃到多個數據源上面。這里有兩種實現方式，一種是傳統關系型數據庫的方式，把Hadoop作為另外備用的計算引擎。
另外一種，星環是建造SQL翻譯層，把源數據放到Hadoop上的執行計劃里，但是如果數據在關系型數據庫上，我們會把SQL給到關系型數據庫執行，執行的時候實際上計算仍然是分布式的，仍然在Hadoop上進行運算，只不過數據源在關系型數據庫里。這里面有兩個優化技術，一個優化是把數據抽取到多個節點上進行分布式計算，同時把SQL中的一些過濾條件下推(pushdown)到關系型數據庫。這種方式的變化就是關系型數據庫以及傳統上現在處于領導者象限的廠商實際上希望是以他們的數據庫為主，而我們是希望以Hadoop為主，來構造這樣一個數據聯邦的實現方案。今天看來，這種技術是最佳的，因為我們的計算是全部分布式化的，所以我們的性能比他們更有優勢。第二個，為了構造邏輯數倉引入了微服務的概念，那微服務的實現是用容器來實現的。我們有個產品，也有相應的演講是介紹新的產品TOS(Transwarp Operating System)，這個產品是基于Docker和kubernetes來構造彈性的基于容器化的計算環境。在這之上我們把傳統的數據倉庫的應用，即剛才我們講的上千個應用，全部容器化，放在我們的應用商店當中。應用商店里面的每一項應用都是標準的服務，這些服務在實例化的時候可能會由幾百個上千個容器組成。那么我們會把這個應用打包成一個服務，作為整體進行調度。通過這種方式，我們可以有效地實現把數據庫本身的服務當成平臺服務，能夠一件一件部署，能夠進行靈活地擴張，同時我們也可以把上層應用像蘋果的apple store安裝應用一樣，在我們的應用商店中快速地部署。同時，不同應用之間可以通過容器技術進行有效的隔離。
圖4 基于Docker/星環TOS的微服務多租戶架構
第三種就是實現實時數據倉庫。我們需要有一種新的方法把數據實時導入到數倉當中，一種方法是把傳統的OLTP數據庫通過ETL抽入到一個operational database當中。過去，這就是關系型數據庫，現在，很多人是用HBase或Cassandra來實現。但是有一個普遍的問題就是數據進入這個operational database以后，大家需要對數據進行復雜的分析，因為數據倉庫是用來做分析的。數據分析的復雜程度可能是在上面跑幾十萬行SQL統計。同時，它的一個復雜分析可能就有上萬行，需要快速地完成。這樣的一個要求實際上是很難滿足的，因為它的特點是要對數據進行實時的寫入，同時也要對它進行復雜的分析，目前沒有一項數據庫技術能夠同時滿足這兩個需求。當然有的廠商號稱既能支持OLTP又能支持OLAP。有一個新的類別叫Hybrid Transactional &AnalyticalDatabase，這種數據庫也有相關分析報告，但目前好像沒有技術能比較成熟地來解決這個問題。那我們在實現該設計模式的時候，底層采用的技術其實就是基于Hadoop，我們是在HDFS上構造自己的分布數據庫，存儲格式改進了ORC的存儲格式，可以支持增刪查改，也可以支持分布式事務處理。我們前面開發了一個ETL的工具，可以把數據庫的日志進行重放，直接插入到ORC事務表里面去。這是一個準實時的操作，通常是幾分鐘內能完成從交易型數據庫實時同步到Hadoop當中，然后在這個上面的做復雜關系，這個分析是非常高效的。這是一種實現方式，但是他的延時還不夠快，因為它是分鐘級別的，比如是業務數據庫，如DB2借助IBM Datastage把操作日志放出來之后，再解讀這個日志，寫到倉庫中去。
但是還有一些客戶希望是更實時的，他希望在幾秒鐘之內能夠完成計算，這個時候我們采用第二種方法是把數據與復雜計算前推到流處理框架中去。前置的交易系統通常是采用這種方式，今天有很多金融機構的應用，特別是網銀，像互聯網金融，全部的交易訂單都在消息隊列中，如RabbitMQ、Kafka，這個時候我們天生的優勢，就是可以直接從交易隊列中把數據取出來，在流上進行運算。流上的計算實際上也是在數據倉庫中的一個復雜的運算，也有大量存儲過程和SQL，這方面星環做了大量的工作，我們能夠在流上進行復雜的SQL運算，支持標準SQL2003和存儲過程，包括DB2和Oracle存儲過程，也就意味著你可以把原來在后端的復雜的SQL運算前置到流上面來做，例如時間窗口中的數據構成一張表，這張表跟普通表不一樣的地方是，它是一直處于變化流動當中。這種方式適合對計算延時要求很高的，我們有一個客戶要在一秒鐘之內對市場行情進行運算，他有160個復雜模型，有些復雜模型其實是用存儲過程來寫得偏微分方程的構成。這就意味著我們需要在流上面做復雜計算，然后延時要在幾秒鐘內完成，新型的高頻交易的場合就非常需要這種模式。
第四種數據倉庫設計模式指的是，叫context independent Data warehouse，一種上下文無關的數據倉庫設計架構。這個架構通常需要完成幾項重要的工作。首先就是說，這個數據倉庫應該能夠支持關聯分析，對于數據和表，能夠通過相關性找到它們之間的關聯關系，同時也能發現一些統計學上的因果關系。這一塊我們是借助R語言來實現的。只不過我們把R語言的很多算法分布式化了，但是對用戶來講，體驗是跟R語言一模一樣的。如果用戶有熟悉R語言的專家，可以很快上手，能夠用R語言來做復雜的關聯分析和機器學習。其實這一塊，也就意味著是不需要復雜模型模式，對數據特征抽取以后就可以進行機器學習，也不需要太多的專家來幫你設計規則，它是通過機器學習方法自動幫你補充的。這是第一大功能，第二是網絡分析、圖分析的能力。現在特別是社交網絡分析、通訊網絡分析，又比如銀行資金轉賬鏈、擔保關系、企業投資關系，都要用圖的技術來實現。圖技術就廣泛地運用到金融機構的反欺詐當中。在這樣一個數據倉庫中，圖的分析能力也是一個重要的關鍵能力。第三塊是需要文本的分析挖掘能力，也需要文本制作能力。第四個就是我們希望能摒棄過去設計復雜的邏輯模型，有幾萬張中間表，這種模型代價非常高，而且固定下來就很難變化。我們希望能自由地進行探索，我們希望能有一個自主的工具對它進行數據挖掘分析，這一塊也需要工具上的支撐。所以我們今天在實現這種數據倉庫架構的時候，綜合使用了我們的絕大部分組件，我們使用了Inceptor分析型數據庫，對數據特征進行清洗，甚至SQL能直接用圖的算法進行分析。同時，我們在Hyperbase上還能支持文檔搜索、文本搜索，也支持大規模圖的并發查詢，我們對外提供DataFrame的抽象，就是R語言的DataFrame的抽象，和R語言的原始DataFrame是一樣的，可以用R的算法去訪問這些DataFrame，同時我們也提供幾十種分布式機器學習算法，讓用戶來做大規模的機器學習。中間演變出幾種應用模式，有風險分析、有精準營銷的，也有反欺詐、文本分析。當然我們也綜合了傳統的R的單機算法包，也提供傳統的R的體驗。
這些技術組件構建出一個完整的數據倉庫。如果把這些數據倉庫全部放在一張紙上的話，那我們就能看到整個架構的底層其實是用TOS實現資源管理多租戶的能力，用容器來隔離，中間層是一個邏輯數據倉庫，把結構化以及非結構化數據全部放到這個邏輯層當中，同時上層是借助TOS創建邏輯集群來構建如自由探索的應用，也可以用來構建傳統數據倉庫、構造數據集市、構造實時數據倉庫。整體來說就是可以用全新的技術來打造一個新的企業數據平臺，這也是為什么我們被Gartner選為數據倉庫中在遠見象限中是最右邊的廠商，是因為我們的技術在支持這四類新的數據倉庫中是最領先的而且是最完備的廠商。
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