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在数据分析场景中，企业使用的数据通常具备来源多样化的特点，如支付交易记录、用户行为等，且数据格式各异，有的为行式存储结构，有的为列式存储结构。这就要求企业数仓具备一定的数据转换能力。传统方式是采用Extract-Transform-Load (ETL)来将业务数据转换为适合数仓的数据模型，然而，这依赖于独立于数仓外的ETL系统，导致维护成本较高。但随着云计算时代的到来，云数据仓库具备更强扩展性和计算能力，也要求改变传统的ELT流程。火山引擎ByteHouse是一款基于开源ClickHouse推出的云原生数据仓库，为用户提供极速分析体验，能够支撑实时数据分析和海量数据离线分析，同时还具备便捷的弹性扩缩容能力，极致分析性能和丰富的企业级特性。凭借其强大的计算能力，火山引擎ByteHouse目前已全面支持Extract-Load-Transform (ELT)的能力，让用户免于维护多套异构系统，产品易用性实现飞跃。通过ByteHouse的ELT能力，用户只需将数据导入，用自定义SQL语句在ByteHouse内部进行数据转换，无需依赖独立的ETL系统及资源。具体来说，ByteHouse主要通过以下三个能力实现ELT能力：首先，长任务管理。ByteHouse的查询时间为秒级，一旦查询中出故障，系统会直接返回错误并重试。在ETL场景下，如果一个任务已经执行50分钟才发生故障，重试意味着浪费了前50分钟的资源，影响任务推进。在ByteHouse中，SQL查询会被转化为一系列的算子，研发团队则通过提升算子的容错能力，来应对长时间查询下的系统故障问题，即当某个算子无法获得足够的内存时，系统允许该算子将一部分数据缓存在磁盘上，保证在资源紧张的情况下仍能够完成工作。其次，异步提交能力。面对大量长耗时的ETL任务时，传统的同步执行方式需要客户端等待服务端返回，容易出现超时问题，影响后续任务执行，而ByteHouse提供的异步提交能力，通过客户端的间歇性轮训来获得用户任务的最终状态，由此保障任务在规定时间内完成。最后，查询队列。当面临大量离线加工请求时，系统会出现超载。ByteHouse为此提供了查询队列能力，允许用户从队列大小、总CPU占用率、总内存占用率三个维度定义一个队列。具体来说，当用户向某队列提交查询时，ByteHouse可以通过组件监听各个队列中的查询指标，如果队列未达到上限，则会将查询入队，否则拒绝。除此之外，ByteHouse还会检查队列的资源利用率，当空闲资源高过某阈值时，自动将等待中的查询出队。利用查询队列，用户在编排ETL任务时无需担心底层资源过载，让开发更加便捷。长任务管理、异步提交和查询队列是火山引擎ByteHouse ELT的核心能力。未来，ByteHouse也会进一步迭代，支持转换函数、长任务容错、优先级队列等更丰富ELT功能，为用户提供更极致、更便捷的使用体验。(作者：郑敬兵) |
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