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火山引擎ByteHouse上線ELT能力，進(jìn)一步降低企業(yè)數(shù)字化維護(hù)成本

來源：中關(guān)村在線　2023-09-08 17:07:49

(相關(guān)資料圖)

在數(shù)據(jù)分析場景中，企業(yè)使用的數(shù)據(jù)通常具備來源多樣化的特點，如支付交易記錄、用戶行為等，且數(shù)據(jù)格式各異，有的為行式存儲結(jié)構(gòu)，有的為列式存儲結(jié)構(gòu)。這就要求企業(yè)數(shù)倉具備一定的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換能力。

傳統(tǒng)方式是采用Extract-Transform-Load (ETL)來將業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為適合數(shù)倉的數(shù)據(jù)模型，然而，這依賴于獨立于數(shù)倉外的ETL系統(tǒng)，導(dǎo)致維護(hù)成本較高。但隨著云計算時代的到來，云數(shù)據(jù)倉庫具備更強擴展性和計算能力，也要求改變傳統(tǒng)的ELT流程。

火山引擎ByteHouse是一款基于開源ClickHouse推出的云原生數(shù)據(jù)倉庫，為用戶提供極速分析體驗，能夠支撐實時數(shù)據(jù)分析和海量數(shù)據(jù)離線分析，同時還具備便捷的彈性擴縮容能力，極致分析性能和豐富的企業(yè)級特性。憑借其強大的計算能力，火山引擎ByteHouse目前已全面支持Extract-Load-Transform (ELT)的能力，讓用戶免于維護(hù)多套異構(gòu)系統(tǒng)，產(chǎn)品易用性實現(xiàn)飛躍。

通過ByteHouse的ELT能力，用戶只需將數(shù)據(jù)導(dǎo)入，用自定義SQL語句在ByteHouse內(nèi)部進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換，無需依賴獨立的ETL系統(tǒng)及資源。具體來說，ByteHouse主要通過以下三個能力實現(xiàn)ELT能力：

首先，長任務(wù)管理。ByteHouse的查詢時間為秒級，一旦查詢中出故障，系統(tǒng)會直接返回錯誤并重試。在ETL場景下，如果一個任務(wù)已經(jīng)執(zhí)行50分鐘才發(fā)生故障，重試意味著浪費了前50分鐘的資源，影響任務(wù)推進(jìn)。在ByteHouse中，SQL查詢會被轉(zhuǎn)化為一系列的算子，研發(fā)團(tuán)隊則通過提升算子的容錯能力，來應(yīng)對長時間查詢下的系統(tǒng)故障問題，即當(dāng)某個算子無法獲得足夠的內(nèi)存時，系統(tǒng)允許該算子將一部分?jǐn)?shù)據(jù)緩存在磁盤上，保證在資源緊張的情況下仍能夠完成工作。

其次，異步提交能力。面對大量長耗時的ETL任務(wù)時，傳統(tǒng)的同步執(zhí)行方式需要客戶端等待服務(wù)端返回，容易出現(xiàn)超時問題，影響后續(xù)任務(wù)執(zhí)行，而ByteHouse提供的異步提交能力，通過客戶端的間歇性輪訓(xùn)來獲得用戶任務(wù)的最終狀態(tài)，由此保障任務(wù)在規(guī)定時間內(nèi)完成。

最后，查詢隊列。當(dāng)面臨大量離線加工請求時，系統(tǒng)會出現(xiàn)超載。ByteHouse為此提供了查詢隊列能力，允許用戶從隊列大小、總CPU占用率、總內(nèi)存占用率三個維度定義一個隊列。

具體來說，當(dāng)用戶向某隊列提交查詢時，ByteHouse可以通過組件監(jiān)聽各個隊列中的查詢指標(biāo)，如果隊列未達(dá)到上限，則會將查詢?nèi)腙?，否則拒絕。除此之外，ByteHouse還會檢查隊列的資源利用率，當(dāng)空閑資源高過某閾值時，自動將等待中的查詢出隊。利用查詢隊列，用戶在編排ETL任務(wù)時無需擔(dān)心底層資源過載，讓開發(fā)更加便捷。

長任務(wù)管理、異步提交和查詢隊列是火山引擎ByteHouse ELT的核心能力。未來，ByteHouse也會進(jìn)一步迭代，支持轉(zhuǎn)換函數(shù)、長任務(wù)容錯、優(yōu)先級隊列等更豐富ELT功能，為用戶提供更極致、更便捷的使用體驗。（作者：何雅逸）

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