8 月 27 日，ChunJun 社区联合 OceanBase 社区举办开源线下 Meetup，围绕「构建新型的企业级数仓解决方案」主题，多位技术大牛和现场爱好者汇聚一堂，畅所欲言。

会上，袋鼠云大数据引擎开发专家莫问精心准备了一场主题为「袋鼠云开源框架基于数仓的一体化建设探索」的分享，通过“如何围绕数仓一体化建设进行探索”，“引进开源框架后如何解决建设难题”、“开源框架能够带来的收益”三个开发者极其关心的问题，助力快速了解袋鼠云开源框架在数仓一体化方面的能力。

秉持一直以来开源开放的初心，本文根据莫问演讲全文整理而来，欢迎分享给更多的开发者和爱好者共同学习、探讨。

开源框架诞生的背景

袋鼠云开源框架源于公司一站式数据服务产品-数栈。本着“取之开源，馈之开源”的决心，我们从基础设施、数据开发、任务运维三大方向分别开源了 Taier、ChunJun 以及 ChengYing 框架。

（开源框架事件时间线）

ChunJun——一种稳定、高效、易用的数据集成框架

• 稳定：接受过在上百家企业的生产环境下的长期考验

• 高效：大幅度降低用户的数据同步时常，使得每日 tb 级数据能够在数小时内同步完成

• 易用：开箱即用，无需额外的安装步骤

（ChunJun 系统架构图）

Taier——一种分布式可视化的 DAG 任务调度框架

• 稳定性：通过 HA+过载处理，降低了单点故障的同时增强了框架的高负载处理能力

• 易于扩展：从部署架构层面，可横向扩展集群增下框架调度能力；从引擎层面，支持自定义任务类型，满足非原生任务调度

• 界面可视化：可视化工作流配置以及任务监控管理

（Taier 系统架构图）

ChengYing——一种全自动化的大数据运维工具

• 快捷部署：支持服务的一键式部署，降低人工的重复操作以及失误率

• 统一资源管理：支持对集群中所有产品包、主机以及集群资源管理

• 服务监控以及告警：支持各服务实例运行状态、健康检查、服务性能等指标检测，并能够将结果进行可视化、告警通知等操作

（ChengYing 项目架构图）

数据仓库一体化探索之路

前期软硬件准备阶段

硬软件准备阶段是一个比较耗时的过程，而通过开源框架 ChengYing，我们可以添加对应的需要被 ChengYing 管控的主机以及将要安装在这些主机上相关服务的产品包。

随后通过 ChengYing 统一进行主机配置，并一键式快捷部署。当安装好对应的服务之后，可通过 Prometheus 以及 Granfan 监控各个主机的 cpu、io、memory 指标以及告警。

除此之外，还能够对所安装的服务进行滚动重启以及健康状态监控，从添加机器到软件安装完毕，整个过程大大降低了人工的投入成本以及失误操作。

建设阶段——实时

实时数据处理的需求在飞速增长，在各行各业均已得到证实。而我们同时也看到，各行业、企事业单位对于实时数据处理的需求，与其目前的项目开发方式和配套工具不适配的问题也在逐渐凸显。

因此，我们引入实时数仓理念，通过 ChunJun 的实时采集、数据还原以及实时关联计算功能对实时数据进行处理和分层计算来满足日常的实时业务场景。

建设阶段——离线

实时计算是为了让我们能够做更快的决策，而离线计算是为了对数据进行分析，挖掘出潜在的价值。因此将数据从业务数据库每日定时同步到 OLAP 数仓中进行清洗、转换以及计算是对数据进行挖掘的基础。

数据的按需同步以及容错性是我们更为关心的一点。

实施运行阶段

在数据仓库实施运行阶段，我们则选择 Taier 来支持我们数仓任务的调度。它能为我们提供任务的批量管理的同时，让我们对整个项目的任务运行情况了如指掌。对于失败的任务，我们能够按需配置任务的失败重试策略，减少我们对任务上线后的运维成本。

另外，考虑多会有不同的角色在不同的集群进行开发，我们正好可以利用 Taier 多租户多集群资源隔离的特性，来实现不同用户在一套 Taier 集群上分别运行不同的任务在各自 Hadoop 集群上。

业务规模

经过上述对数据仓库一体化的探索，目前的业务规模已经达到以下数字：

• 数仓相关任务数量：2000+个

• 单日任务最高实例数量：60000+个

• Tb 级数据同步：3 小时以内

• 每日处理增量数据：20 亿

• 统一管控的机器规模数量：40 台

开源框架在探索路上的演进过程

业务痛点

在数据仓库一体化的这条探索之路上，结合具体业务，我们也遇到了一些痛点亟待解决：

● Kerberos 认证

Kerberos 是 hadoop 安全的解决方案，越来越多的客户在 hadoop 集群中选择开启 kerberos。而 Kerberos 部署、配置过程的复杂性、client 的认证如何续期以及多 kdc 场景下是对接 hadoop 的第一道屏障。

● 数据读写性能

金融行业的历史行为数据通常是 tb 甚至 pb 级别的，即使每日的增量数据也有 10 亿行+。当通过 Chunjun 对数据进行全量/增量同步时，反馈运行时常达不到预期，以致影响对业务的决策时间。

● 批流一体

不论是基于 lambda 架构的流批独立还是基于 kappa 的纯实时架构在运行久了之后缺点也会逐渐暴露出来；比如 lambda 架构的开发维护成本日益增高以及 kappa 架构的实时计算任务因极端数据乱序导致计算数据不准确从而面临数据质量上的问题。

Kerberos 认证支持

通过 ChengYing 部署 Hadoop 服务以及 KDC 服务并配置好相关权限生成 Keytab 文件以及 Krb5 文件。用户只需要关心是否从以配置好 kerberos 的 hadoop 集群将用户对应权限的 keytab、krb5 文件一键上传到 Taier 集群中。

后面经过 Taier 调度的 ChunJun 任务都会从集群中下载上传的 kerberos 认证相关信息，随后进行 kerberos 认证以及自动续期。使得用户不用在写大量 kerberos 认证代码以及浪费更多的时间在 kerberos 上，既保证了数据的安全也保证了开发效率。

数据读写性能-自定义序列化格式

在经过我们多次对 ChunJun 性能的测试以及火焰图的分析之后，我们发现数据的序列化/以及反序列化是对读写性能损耗最大的一块，通过对 Kryo 序列化的研究，我们实现了自己的序列化格式：ColumnRowData。

相较于 kryo 序列化，ColumnRowData 具有更为密集的存储，兼容 null 值以及减少不必要的数据传输等优势。

批流一体支持

当数据被采集到指定的存储层后，会结合存储类型以及业务时效性对数据进行常规的业务计算。ChunJun Sql 能支持流批计算的能力来源于对元数据的统一管理以及在 DataStream API 上支持批执行模式。这样增强了作业的可复用性和可维护性，使得 ChunJun 作业可以在流和批两种执行模式之间自由进行切换并只需要维护一套代码，无需重新写任何代码。

除此之外，任务批流模式之间的切换计算也大幅度提升了数据最终的质量度以及准确性。

总结展望

引入开源框架后的收益

•引入 ChunJun 后业务开发周期缩短，开发人员只需专注于业务开发，无需关注底层的技术实现。大幅度降低了业务开发的整个生命周期

• 引入 Taier 后，技术同学专注业务开发，任务开发完毕后，不用关心任务错综复杂的依赖关系与底层的大数据平台的架构实现，将工作的重心更多地聚焦在业务之中

• 引入 ChengYing 后，运维部署成本降低，通过 ChengYing，我们能够将原来手动部署 Hadoop 的时间从数小时缩短至 6 分钟；并能够对各个服务进行界面化监控以及管理，降低运维部署成本。

开源框架未来的规划

ChunJun：领先、稳定、高效

• 多版本数据源共存

• 类型转换统一规范化

• 数据还原功能更加完善

• E2E 单测体系建立

• 全量 &增量实时采集

• 数据湖生态完善

• 存储层批流统一

Taier：部署多样化、功能完善、多系统对接

• 新增其他任务类型支持

• 同时支持 yarn/k8s

• 支持 Schedule/Worker 整合与分离部署

• 支持交易日历、事件驱动

• 外部系统对接（Azkban、Control-M、DS）等

ChengYing：自动化、简便易用、告警类型丰富

• 支持基于主机角色与服务类型自动编排

• 支持通过集群开启 Kerberos 认证以及票据的生成与下载

• 自定义部署产品包流水线顺序

• 支持基于 PromQL 的自定义告警设置，丰富告警类型

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