Spark大数据博客 - https://www.iteblog.com 所得的应用场景，美团平台使用Kylin作为公司的主要MOLAP引擎。MOLAP是预计算生产，在增 量业务，预设维度分析场景下表现良好，但在变化维的场景下生产成本巨大。例如，如果使用最 新商家类型回溯商家近三个月的表现，需要重新计算三个月的Cube，需花费几个小时，来计算近 TB的历史数据。另外，应对非预设维度分析，MOLAP模型需要重新进行适配计算，也需要一定的 ”为单元，服务于“商圈”内的商家。“商圈”是一个组织机构维度中的最小层级，源于外卖组织的特 点，“商圈”及其上层组织机构是一个变化维度，当“商圈”边界发生变化时，就导致在往常日增量的 业务生产方式中，历史数据的回溯失去了参考意义。在所有展现组织机构数据的业务场景中，组 织机构的变化是一个绕不开的技术问题。此外，商家品类、类型等其它维度也存在变化维的问题 。如下图所示： 数据生产面临的挑战 数据爆炸，每日使用最新维度对历史数据进行 预计算的大量历史数据实际使用率低下，实际工作中对历史的回溯80%集中在近1个月左 右，但为了应对所有需求场景，业务要求计算近半年以上的历史。 不支持明细数据的查询。 解决方案：引入MPP引擎，数据现用现算 既然变化维的历史数据预计算成本巨大，最好的办法就是现用现算，但现用现算需要强大的并行 计算能力。OLAP的实现有MOLAP、ROLAP、HOLAP三种形式，MOLAP以Cube为表现形式，但计 算与管理成本

引擎出现负载较 高的情况，无法通过降低用户查询避免集群负载过高报错的问题。 数据架构 3.0 针对指标和标签定义口径不统一，数据使用和管理难度较高的问题，我们继续对架构进行升 级。数据架构 3.0 主要的变化是引入了专门的语义层，语义层的主要作用是将技术语言转 换为业务部门更容易理解的概念，目的是将标签 (tag)与指标(metric)变为“一等公民”，作为 数据定义与管理的基本对象。 引入语义层的优势有： 中，我们 将语义层变为架构的中枢节点，目标是对所有的指标和标签统一定义，从计算-加速-查询实 现中心化、标准化管理，解决数据管理机制割裂的问题。 5 语义层作为架构中枢节点所带来的变化：  数仓层：语义层接收 SQL 触发计算或查询任务。数仓从 DWD 到 DWS 的计算逻 辑将在语义层中进行定义，且以单个指标和标签的形式进行定义，之后由语义层来 发送命令，生成 SQL 命令给数仓层执行计算。 为了实现标签灵活上下架，我们通过统计标签的使用情况来分析标签的价值，将低 价值的标签进入下架流程。下架指的是对元信息进行状态标注，在下架标签重新上 架之前，不会继续导入其数据，元信息中数据可用时间也不会发生变化。  对于实时新增标签/指标，我们基于名称 ID 的映射在 Doris 表中预先创建适量 ID 列，当标签/指标完成元信息录入后，直接将预留的 ID 分配给新录入的标签/指标， 避免在查询高峰期因新增标签/指标所引起的

Load 异步 HDFS、BOS对象存储 MySQL Routine Load 异步 Kafka MySQL Stream load 同步 本地文件，数据流 HTTP Insert into 同步 命令行 MySQL Spark Load 异步 Spark MySQL 最佳实践 04 使用案例 • 根据数据源所在位置选择导入方式。 选择合适的导入方式 • 使用 MySQL 协议定期提交和查看导入作业。

右操作数组成的表达式中。 +和-：可以作为单元或2元操作符。当其作为单元操作符时，如+1, -2.5 或者-col_name， 表达的意思是该值乘以+1或者- 1。因此单元操作符+返回的是未发生变化的值，单元操作符-改变了该值的符号位。用户可以将两个单元操作符叠加起来， 比如++5(返回的是正值)，-+2 或者+-2（这两种情况返回的是负值），但是用户不能使用连续的两个-号，因为--被解释为后 Keywords Keywords 最佳实践 最佳实践 1. 观察导入作业进度。 可以通过返回结果中的如下字段来观察导入作业的消费进度。 1. 观察 Statistic 中 和 两个数值的变化。如果 在持续增长， 说明作业在正常消费。如果 在持续增长，则说明可能 Kafka 中已经没有需要消费的数据；或者无 法消费到 Kafka 的数据；或者遇到其他错误。 2. 观察每个 99% 如果所有导入表均完成导入，此时 LOAD 的进度为 99% 导入进入到最后生效阶段，整个导入完成后，LOAD 的进度才会改为 100%。 导入进度并不是线性的。所以如果一段时间内进度没有变化，并不代表导入没有在执行。 导入任务的类型。Broker load 的 type 取值只有 BROKER。 主要显示了导入的数据量指标 , 和 。用户可以根据第一个数值判断 where