传统大数据团队如何做多维数据分析3-OLAP云原生验证方案架构

OLAP 可持续 云原生 架构演进

一、现状痛点

当前大数据 OLAP 体系采用存算一体架构（计算与存储混合部署），随着业务数据量激增、核心场景查询并发提升（核心业务峰值 QPS 达 x+），架构瓶颈逐渐凸显，具体痛点及业务影响如下：

1. 1 存储与计算资源相互干扰，核心业务稳定性受冲击

● 计算侧：当核心业务执行复杂聚合查询时，CPU 利用率达 90%+，会导致存储侧的实时数据写入延迟从正常的 10s 升高至 120s+，影响实时看板的准确性。

● 存储侧：高频次的物化视图（MV）刷新（日均 x + 次）会占用 30%+ 的 IO 资源，导致非核心业务（如区域数据报表查询）响应时间从 5s 延长至 25s，用户体验下降。

1.2 集群存储容量与均衡能力受限，扩展性不足

● 单集群存储依赖 SSD/NVMe 本地盘，当前单集群容量有限，需频繁拆分集群，运维成本增加 30%。

● 本地盘数据均衡依赖手动迁移，当单节点存储使用率超 85% 时，均衡过程会占用 20%+ 的网络带宽，导致查询性能波动超 15%。

1.3 多业务共享集群，资源抢占问题突出

● 核心业务与非核心业务（如历史数据回溯查询）共享同一集群资源，非核心业务的大表扫描（如近 3 年房源历史数据查询）会导致核心业务查询超时率从 0.1% 上升至 2%，违反 SLA（服务等级协议）要求。

1.4 高可用集群新增时，数据搬迁风险高

● 新增高可用集群需从旧集群迁移历史数据，单集群迁移周期长达 数天，影响线上业务，期间数据一致性校验成本增加 50%。

二、解决方案

针对存算一体架构的痛点，引入 StarRocks 3.3.13-8.0-release作为核心 OLAP 引擎，基于其存算分离能力构建 Multi Warehouse 架构，通过 “资源隔离 + 灵活调度 + 湖仓协同” 解决资源冲突与扩展性问题，具体方案如下：

2.1 核心设计思路

以 “业务按需分配资源，数据统一湖仓管理” 为核心，将计算资源封装为独立 Warehouse（资源单元），存储层统一对接湖仓存储，实现 “计算弹性扩缩、存储无限扩展、业务互不干扰”。

2.2 能力与场景落地

StarRocks 通过CREATE WAREHOUSE语法定义独立资源单元，支持 CPU / 内存 / IO 资源精细化配置，结合Resource Group（资源组）实现业务与 Warehouse 的绑定，核心能力及落地场景如下：

2.3 解决方案核心价值

资源利用率、业务稳定性、集群扩缩容效率、湖仓生态

三、整体架构

架构采用 “统一湖仓存储层 + 弹性 Multi Warehouse 计算层 + 全局管控层” 三层设计，实现 “存储无限扩展、计算按需分配、全局统一调度”，具体架构如下：

3.1 架构分层设计

3.1.1 存储层：湖仓存储一体

以 “HDFS 为基础存储，多湖格式协同” 为核心，实现数据统一存储与管理，具体设计：

湖仓元数据管理：External Database

● 元数据同步：支持 Paimon/Hive/Iceberg 的元数据自动同步，同步延迟 < 1min，保障数据一致性；

● 双向映射：StarRocks 表结构变更（如新增字段）自动同步至数据湖，数据湖表结构变更也自动同步至 StarRocks，无需手动维护。

3.1.2 计算层：Multi Warehouse 弹性资源池

基于 StarRocks CN 节点构建独立 Warehouse，每个 Warehouse 对应一类业务场景，核心配置如下：

核心特性：

● 资源硬隔离：每个 Warehouse 的 CN 节点仅服务绑定的业务，不会被其他 Warehouse 占用；

● 独立扩缩容

● 用户级权限控制：支持指定表的查询权限绑定至特定 Warehouse（如房源核心表仅允许 WH_CORE_xxx 查询）。

3.1.3 管控层：全局调度与监控

● 调度中心：基于 StarRocks Resource Group，将业务查询自动路由至对应 Warehouse（如核心查询路由至 WH_CORE_xxx），路由规则支持按用户、按 SQL 标签配置；

● 监控平台：集成 Prometheus+Grafana，监控每个 Warehouse 的 CPU / 内存 / IO 利用率、查询 QPS / 延迟 / 超时率，设置阈值告警（如 CPU>90% 触发告警）；

● 运维工具：通过 StarRocks Manager 实现 Warehouse 创建、扩缩容、数据迁移的可视化操作，运维效率提升 60%。

3.2 关键业务场景实现

一 单集群

场景1-1: 存算分离-标签集群 物理隔离 写/物化/合并/查询

场景1-2: 存算分离-湖仓加速 user1/user2 物理隔离

场景1-3: 存算分离 单table 多用户 user1/user2 查询同一张表

二 多集群

场景2-1: 所有集群 统一数据湖仓 降级方案

场景2-2: 跨集群读写分离

场景2-3: 所有集群统一存算分离降级方案

场景2-4: 所有集群 多层级方案

四、架构核心优势

1. 资源效率最大化：通过 Warehouse 资源隔离与动态扩缩容，CPU 利用率从 50% 提升至 75%，存储成本降低 50%；

2. 业务稳定性提升：核心业务查询超时率从 2% 降至 0.05%，满足 99.5% SLA 要求，多业务互不干扰；

3. 扩展性无上限：存储层基于 HDFS 支持 PB 级扩展，计算层支持 Warehouse 按需新增，应对业务增长；

4. 高可用保障：统一降级方案与跨集群读写分离，业务中断时间从 1h 缩短至 5min，可用性达 99.99%；

5. 运维成本降低：可视化运维工具 + 自动扩缩容，运维工作量减少 60%，数据迁移周期从 2 个月缩短至 1 周。

五、实施步骤

阶段 1：准备阶段（1 个月）

● 梳理业务场景，划分 Warehouse 类型（如核心、标签计算），确定资源配置；

阶段 2：试点部署（2 个月）

● 选取非核心业务（如区域报表查询）试点，部署 WH_COMMON_QUERY Warehouse，验证资源隔离效果；

● 试点湖仓加速场景（装修业务），部署 WH_LAKE_ACCELERATE Warehouse，验证湖仓协同性能；

● 完善监控平台与告警规则，确保关键指标可监控、可告警。

阶段 3：全面推广（3 个月）

● 部署核心业务 Warehouse（WH_CORE_xx、WH_TAG_PROCESS），迁移核心业务查询至新架构；

● 落地跨集群读写分离与统一降级方案，完成全业务场景迁移；

● 优化资源配置（如调整自动扩缩容阈值），提升资源利用率。

阶段 4：运维优化（持续）

● 每月分析 Warehouse 资源使用情况，优化资源配置；

● 跟进 StarRocks 新版本特性，迭代架构功能（如支持更多湖格式）；

● 定期演练降级方案，确保高可用能力。

六、风险预案

7 代码调研

warehouse已有代码：

Warehouse 抽象类：

DefaultWarehouse：继承warehouse，实现了默认配置

IdleStatus&WarehouseStatus：记录warehouse的idle状态及sql,task,load等数量统计信息

WarehouseIdleChecker：后台进程，监控 （可能一些job/task信息会关联warehouseId）

WarehouseInfo：主要统计未完成的job数量

WarehouseInfosBuilder：WarehouseInfo的builder

LoadJobWithWarehouse：接口，被各种load类实现(broker,stream...)

WarehouseLoadInfoBuilder：记录warehouse对应的loadStatusInfo

WarehouseLoadStatusInfo：记录未完成的job数量以及上次完成job 的时间

WarehouseProcDir：warehouse持久化信息

WarehouseManager：warehouse管理类，负载管理所有warehouse。

参考

snowflake Overview of warehouses | Snowflake Documentation

阿里e-mapreduce平台 计算组使用指南_开源大数据平台 E-MapReduce(EMR)-阿里云帮助中心

8 零侵入代码落地

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基础代码结构