HDFS+Clickhouse+Spark：从0到1实现一款轻量级大数据分析系统

Posted 2021-04-14 云加社区

一、背景及问题

在产品矩阵业务中，通过仪表盘可以快速发现增长中遇到的问题。然而，如何快速洞悉问题背后的原因，是一个高频且复杂的数据分析诉求。

如果数据分析师通过人工计算分析，往往会占用0.5-1天时间才能找到原因。因此，人工计算分析方式，占用人力大，且数据分析效率低。

另外，产品版本迭代与业务运营活动，也需要对新版本、新功能、新活动进行快速数据分析，已验证效果。 因此，在产品矩阵业务精细化运营中，存在大量的数据分析诉求，且需要快速完成。

在传统的数据分析模式下，对于每个需求，一般需要经历3-5天才能解决问题。除此之外，该模式还需要大量数据分析师对接需求。因此，在数据分析师人力紧缺情况下，该模式无法满足产品增长的数据分析诉求。

二、解决办法

在传统数据分析模式失效情况下，急需开拓新的数据分析模式，以快速满足产品增长的数据分析诉求。

为此，笔者和项目小团队从0到1实现一款轻量级大数据分析系统——MVP，希望通过MVP数据分析，驱动产品从"Minimum Viable Product" to "Most Valuable Product"。

除此之外，通过MVP数据分析系统，一方面希望提升数据分析效率；另一方面希望节省数据分析人力。

MVP数据分析系统分为四个模块，在产品业务-经营指标模块，基于AARRR模型对产品增长指标分析，分析产品增长北极星指标；在指标异常-根因预警模块，对增长指标异动进行监控，并提供根因线索；在分析工具-增长分析模块，对用户行为进行深入分析，洞悉用户行为；在AB-Test实验评估模块，对业务决策方案进行实验，评估业务决策的合理性。通过四个模块，实现数据分析驱动产品精细化运营。

三、技术实现

一款轻量级大数据分析系统，至少需要从数据建模、技术选型、页面交互三方面实现。数据建模如水流，贯穿整个数据分析系统；技术选型是基础设施，支撑整个系统高效运转；页面交互是面向用户，用数据说话，对业务增长进行数据赋能。

1. 数据建模

在开发MVP之前，由于历史原因，现有的产品矩阵中产品与产品之间，存在数据建设分散、数据开发重复、数据隔离等问题，一个用户会存在多条信息记录。

这种数据格局，不仅会导致计算、存储、人力资源的浪费，更严重的是会很大程度影响上层数据应用的效率。因此，旧的数据模式行不通，需要开拓新的数据模式。

MVP数据分析系统底层数据建设，一方面基于“用户(User)+事件ID(Event)+配置(Config)”思路，对产品数据信息进行高度抽象整合，收敛产品矩阵业务数据；另一方面，基于Key-Value模型，生成用户大宽表，一个User_Id仅有一条记录信息。

2. 技术选型

在日常产品数据可视化中，通常会想到使用mysql进行页面交互式数据分析，但是MySQL数据库承载数据能力在百万级，适合对结果型数据进行分析，对于上亿级数据是无能为力。

在复杂的数据分析场景中，通常需要基于用户画像与用户行为，对用户进行OLAP多维自由交叉组合分析。因此，对于百万级以上的产品业务，使用MySQL是无法满足OLAP实时分析，需要尝试新的技术选型。

为了实现实时OLAP分析，对业界的大数据分析平台的技术方案我们进行了调研比较。业界存储引擎主要是HDFS与HBASE，计算引擎使用比较多的是Impala，Druid，Clickhouse，Spark。Druid系统维护成本高，无Join能力，且语法应用相对复杂。

从计算速度角度，Clickhouse比Presto快2倍+，比Impala快3倍+，比SparkSql快约4倍，计算性能比较如下。

实测数据，对2.2亿+条1.79GB记录数据，进行单表聚合0.095s，分析速度18.95GB/s。

和Impala相比，Clickhouse可以通过JDBC直接导入，数据导入成本低，Clickhouse系统维护成本相对低。另外，Clickhouse语法简单，易用性很强，对页面开发友好，可以快速开发出可视化页面。

基于上面这些因素，我们采用HDFS+Clickhouse+Spark技术方案。在这里，使用Spark补齐Clickhouse无法进行大规模Join操作短板，比如处理大规模复杂的关联分析任务。

另外，Spark可以无缝访问HDFS中Hive表数据，无需重新导数据，应用效率高。使用HDFS存储历史全量用户标签与用户行为数据（占比约80%），使用Clickhouse存储近期用户标签与用户行为数据（占比20%）。

3. 页面交互

MVP页面交互形式，80%数据分析诉求是可以直接通过页面实时分析完成，剩下约20%复杂分析任务，是通过提交任务式分析完成。

页面实时分析秒级返回分析结果，提交任务式分析需要5-15分钟返回结果。经营指标体系、事件模型分析、漏斗模型分析、留存模型分析等，是通过页面实时分析完成，用户人群画像洞察、用户兴趣偏好洞察是通过提交任务式分析完成。

4. 应用效果

按照传统数据分析模式，根据“提出需求->需求评审->写需求单->数据分析->输出结果”的规范流程，数据诉求需要经历3-5天才能解决问题，通过MVP系统可以快速完成数据分析诉求，大大缩短工期，对分析效率提升明显。目前MVP数据分析系统已经在内部使用，近期，使用MVP进行数据分析任务数达到1500+，高峰突破两千次。

从“人工数据分析 -> 工具化数据分析”的转变，对数据分析效率提升明显，更有利于数据驱动产品精细化运营。

5. 总结

本文尝试介绍从0到1实现一款轻量级大数据分析系统——MVP。目前MVP数据分析系统已经在内部使用，对于提升数据分析效率明显，为数据驱动产品业务增长赋能。同时，节省了数据分析师的人力投入。后期，基于产品矩阵业务，在完善现有模块情况下，还将对各个增长工具进行进一步打磨，提升MVP使用体验。

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参考文章：

[1] https://zhuanlan.zhihu.com/p/54907288

[2] https://clickhouse.tech/docs/en/sql-reference/statements/create/

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