如何实现数据流畅转换？火山引擎 ByteHouse 推出 ELT 能力

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在数据分析场景中，企业使用的数据通常具备来源多样化的特点，如支付交易记录、用户行为等，且数据格式各异，有的为行式存储结构，有的为列式存储结构。这就要求企业数仓具备一定的数据转换能力。

传统方式是采用 Extract-Transform-Load (ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型，然而，这依赖于独立于数仓外的 ETL 系统，导致维护成本较高。但随着云计算时代的到来，云数据仓库具备更强扩展性和计算能力，也要求改变传统的 ELT 流程。

火山引擎 ByteHouse 是一款基于开源 ClickHouse 推出的云原生数据仓库，为用户提供极速分析体验，能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析，同时还具备便捷的弹性扩缩容能力，极致分析性能和丰富的企业级特性。凭借其强大的计算能力，火山引擎 ByteHouse 目前已全面支持 Extract-Load-Transform (ELT)的能力，让用户免于维护多套异构系统，产品易用性实现飞跃。

通过 ByteHouse 的 ELT 能力，用户只需将数据导入，用自定义 SQL 语句在 ByteHouse 内部进行数据转换，无需依赖独立的 ETL 系统及资源。具体来说，ByteHouse 主要通过以下三个能力实现 ELT 能力：

首先，长任务管理。ByteHouse 的查询时间为秒级，一旦查询中出故障，系统会直接返回错误并重试。在 ETL 场景下，如果一个任务已经执行 50 分钟才发生故障，重试意味着浪费了前 50 分钟的资源，影响任务推进。在 ByteHouse 中，SQL 查询会被转化为一系列的算子，研发团队则通过提升算子的容错能力，来应对长时间查询下的系统故障问题，即当某个算子无法获得足够的内存时，系统允许该算子将一部分数据缓存在磁盘上，保证在资源紧张的情况下仍能够完成工作。

其次，异步提交能力。面对大量长耗时的 ETL 任务时，传统的同步执行方式需要客户端等待服务端返回，容易出现超时问题，影响后续任务执行，而 ByteHouse 提供的异步提交能力，通过客户端的间歇性轮训来获得用户任务的最终状态，由此保障任务在规定时间内完成。

最后，查询队列。当面临大量离线加工请求时，系统会出现超载。ByteHouse 为此提供了查询队列能力，允许用户从队列大小、总 CPU 占用率、总内存占用率三个维度定义一个队列。

具体来说，当用户向某队列提交查询时，ByteHouse 可以通过组件监听各个队列中的查询指标，如果队列未达到上限，则会将查询入队，否则拒绝。除此之外，ByteHouse 还会检查队列的资源利用率，当空闲资源高过某阈值时，自动将等待中的查询出队。利用查询队列，用户在编排 ETL 任务时无需担心底层资源过载，让开发更加便捷。

长任务管理、异步提交和查询队列是火山引擎 ByteHouse ELT 的核心能力。未来，ByteHouse 也会进一步迭代，支持转换函数、长任务容错、优先级队列等更丰富 ELT 功能，为用户提供更极致、更便捷的使用体验。

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