数据湖探索DLI重磅发布 基于openLooKeng的交互式分析功能

在这个“信息爆炸”的时代，大数据已经成为这个时代的关键词之一！随着云计算、物联网、移动计算、智慧城市、人工智能等领域日新月异的发展，人类社会已经步入了“信息高速路”的行驶轨道，数据量增长迅速，各类应用对大数据处理的需求也发生着变化。

与此同时，“久经沙场”的数据仓库不再一统江湖，而以实时分析、离线分析、交互式分析等为代表的计算引擎势头迅猛。

华为云3年前发布的Serverless大数据分析服务 - 数据湖探索DLI，经过这几年的迭代升级，已经包含用于实时分析的Flink引擎，用于离线分析的Spark引擎。今年基于华为开源openLooKeng引擎的交互式分析功能，也将于Q4重磅发布，便于用户构建轻量级流、批、交互式全场景数据湖。

openLooKeng使用了业界著名的开源SQL引擎Presto来提供交互式查询分析基础能力，并继续在融合场景查询、跨数据中心/云、数据源扩展、性能、可靠性、安全性等方面发展，让数据治理、使用更简单。

关键特性

1.     毫秒级查询性能

DLI使用的openLooKeng引擎在内存计算框架的基础上，还利用许多查询优化技术来满足高性能毫秒级的交互式分析的需要。

1.1  索引

openLooKeng提供基于Bitmap Index、Bloom Filter以及Min-max Index等索引。通过在现有数据上创建索引，并且把索引结果存储在数据源外部，在查询计划编排时便利用索引信息过滤掉不匹配的文件，减少需要读取的数据规模，从而加速查询过程。

1.2  Cache

openLooKeng提供丰富多样的Cache，包括元数据cache、执行计划cache、ORC行数据cache等。通过这些多样的cache，可加速用户多次对同一SQL或者同一类型SQL的查询时延响应。

1.3  动态过滤

所谓的动态过滤是指是在运行时（run time）将join一侧表的过滤信息的结果应用到另一侧表的过滤器的优化方法，openLooKeng不仅提供了多种数据源的动态过滤优化特性，还将这一优化特性应用到了DataCenter Connector，从而加速不同场景关联查询的性能。

1.4  算子下推

openLooKeng通过Connector框架连接到RDBMS等数据源时，由于RDBMS具有较强的计算能力，一般情况下将算子下推到数据源进行计算可以获取到更好的性能。openLooKeng目前支持多种数据源的算子下推，包括Oracle、HANA等，特别地，针对DC Connector也实现了算子下推，从而实现了更快的查询时延响应。

2.     高可用

2.1  HA AA双活

openLooKeng引入了高可用的AA特性，支持coordinator AA双活机制，能够保持多个coordinator之间的负载均衡，同时也保证了openLooKeng在高并发下的可用性。

2.2  Auto-scaling

openLooKeng的弹性伸缩特性支持将正在执行任务的服务节点平稳退服，同时也能将处于不活跃状态的节点拉起并接受新的任务。openLooKeng通过提供“已隔离”与“隔离中”等状态接口供外部资源管理者（如Yarn、Kubernetes等）调用，从而实现对coordinator和worker节点的弹性扩缩容。

3.     融合场景

实时分析、离线分析、交互式分析这三种场景中在很多实际业务中都是同时存在的，DLI引入openLooKeng引擎之初就考虑了如何跟已有的Spark引擎进行元数据层面的互通，从而实现离线分析结果，免数据搬迁直接就可以用openLooKeng引擎进行交互式分析。Spark和openLooKeng都支持Hive的建表方式，通过这种方式，实现了元数据层面的互通。

4.     统一目录，跨域跨DC查询

DLI老用户使用比较多的功能是跨多种数据源的联合查询，用于更全面地对数据进行关联分析，释放数据价值。这次引入openLooKeng引擎将跨源查询的能力进一步延伸，开发了跨域跨DC查询的DataCenter Connector。通过这个新Connector可以连接到远端另外的openLooKeng集群，从而提供在不同数据中心间协同计算的能力。 其中的关键技术如下：

4.1  并行数据访问

worker可以并发访问数据源以提高访问效率， 客户端也可以并发从服务端获取数据以加快数据获取速度。

4.2  数据压缩

在数据传输期间进行序列化之前，先使用GZIP压缩算法对数据进行压缩，以减少通过网络传输的数据量。

4.3  跨DC动态过滤

过滤数据以减少从远端提取的数据量，从而确保网络稳定性并提高查询效率。

总结展望

       这次加入交互式查询能力，弥补了数据湖探索DLI在毫秒级场景下的短板，构建起从实时分析、到离线分析再到交互式分析整个链路完整的技术栈。未来，DLI还将探索如何根据业务场景自动识别计算引擎，用户只需要下发SQL，无需关心最终的计算引擎，让大数据真正变成“像使用数据库一样”，“会SQL就会大数据分析”。