随着软硬件各方面条件的成熟，数据湖(Data Lake)已经越来越受到各大企业的青睐, 与传统的数仓实践不一样的是，数据湖不需要专门的“入仓”的过程，数据在哪里，我们就从哪里读取数据进行分析。这样的好处在于：一来数据可以保存在很便宜的存储上面(比如阿里云的OSS 上面), 给企业节省预算，而需要分析的时候又可以分析；另一方面，因为省去了入仓的流程，对于中小型企业来说人员投入更少，更容易上手。
今天我们就给大家介绍一下，如何基于阿里云的数据湖分析引擎: DataLake Analytics(后面简称DLA) 对用户保存在 OSS 里面的数据建立数据湖，对数据进行各个维度的分析，分析完成得到业务洞见之后再把这些产生的结果再回流到的 RDS 里面供前台业务决策使用。
开通DLA
在开始之前我们要有一个 DLA 的账号，目前 DLA 正在公测，直接申请试用就好了。试用审批成功之后，你会获得一个用户名和密码, 然后在控制台登录就可以使用:
或者如果你是极客，更偏爱命令行，你也可以使用普通的 MySQL 客户端就可以连接 DLA 了:
mysql -hservice.cn-shanghai.datalakeanalytics.aliyuncs.com
-P10000
-u<your-user-name>
-p<your-password>
在这篇文章里面，我会使用 MySQL 命令行给大家演示 DLA 的功能。
另外你还需要在您的OSS上准备一些测试数据, 我这里准备的是著名的 TPCH 测试数据集:
用DLA分析OSS上的数据
DLA 是一个以 SQL 作为查询语言的数据湖引擎，为了能够让 DLA 能够对 OSS 上的数据进行查询，我们需要以某种方式告诉 DLA 我们 OSS 数据的结构。为了让用户使用更方便，DLA 使用了传统的数据库, 表 的概念来维护这些数据的元信息，也就说，OSS的文件结构的数据映射到 DLA 变成了一个数据库和一堆表。
以 TPCH 数据集来举个例子，我们知道 TPCH 数据集里面包含了如下几块信息: 用户(customer), 订单(orders), 订单的详情(lineitem) 等等，这些数据整体属于一块业务，我们建立一个数据库来对应:
CREATE SCHEMA oss_tpch with DBPROPERTIES(
CATALOG = 'oss',
LOCATION = 'oss://public-datasets-cn-hangzhou/tpch/1x/'
);
这每块数据对应到OSS上一个目录的多个文件，拿 订单 来说，它对应的是 orders_text 目录下面的 1 个文件(这个例子里面只有一个文件，实际使用中，这里可以有多个文件):
我们把这个 orders_text 目录映射到我们的数据库 oss_tpch 下面的一张表:
use oss_tpch;
CREATE EXTERNAL TABLE IF NOT EXISTS orders (
O_ORDERKEY INT,
O_CUSTKEY INT,
O_ORDERSTATUS STRING,
O_TOTALPRICE DOUBLE,
O_ORDERDATE DATE,
O_ORDERPRIORITY STRING,
O_CLERK STRING,
O_SHIPPRIORITY INT,
O_COMMENT STRING
)
ROW FORMAT DELIMITED FIELDS TERMINATED BY '|'
STORED AS TEXTFILE
LOCATION 'oss://public-datasets-cn-hangzhou/tpch/1x/orders_text/';
这样我们就可以通过 DLA 对OSS上的进行数据分析了, 比如我们先来查个前十条看看:
mysql> select * from orders limit 10;
+------------+-----------+---------------+--------------+-------------+-----------------+-----------------+----------------+---------------------------------------------------------------------------+
| o_orderkey | o_custkey | o_orderstatus | o_totalprice | o_orderdate | o_orderpriority | o_clerk | o_shippriority | o_comment |
+------------+-----------+---------------+--------------+-------------+-----------------+-----------------+----------------+---------------------------------------------------------------------------+
| 1 | 3689999 | O | 224560.83 | 1996-01-02 | 5-LOW | Clerk#000095055 | 0 | nstructions sleep furiously among |
| 2 | 7800163 | O | 75388.65 | 1996-12-01 | 1-URGENT | Clerk#000087916 | 0 | foxes. pending accounts at the pending, silent asymptot |
| 3 | 12331391 | F | 255287.36 | 1993-10-14 | 5-LOW | Clerk#000095426 | 0 | sly final accounts boost. carefully regular ideas cajole carefully. depos |
| 4 | 13677602 | O | 43119.84 | 1995-10-11 | 5-LOW | Clerk#000012340 | 0 | sits. slyly regular warthogs cajole. regular, regular theodolites acro |
| 5 | 4448479 | F | 125809.76 | 1994-07-30 | 5-LOW | Clerk#000092480 | 0 | quickly. bold deposits sleep slyly. packages use slyly |
| 6 | 5562202 | F | 56408.2 | 1992-02-21 | 4-NOT SPECIFIED | Clerk#000005798 | 0 | ggle. special, final requests are against the furiously specia |
| 7 | 3913430 | O | 240358.24 | 1996-01-10 | 2-HIGH | Clerk#000046961 | 0 | ly special requests |
| 32 | 13005694 | O | 136666.23 | 1995-07-16 | 2-HIGH | Clerk#000061561 | 0 | ise blithely bold, regular requests. quickly unusual dep |
| 33 | 6695788 | F | 183460.23 | 1993-10-27 | 3-MEDIUM | Clerk#000040860 | 0 | uriously. furiously final request |
| 34 | 6100004 | O | 52842.63 | 1998-07-21 | 3-MEDIUM | Clerk#000022278 | 0 | ly final packages. fluffily final deposits wake blithely ideas. spe |
+------------+-----------+---------------+--------------+-------------+-----------------+-----------------+----------------+---------------------------------------------------------------------------+
10 rows in set (0.21 sec)
我们再来看看用户 36901 的前十条订单:
mysql> select * from orders where o_custkey= '36901' limit 10;
+------------+-----------+---------------+--------------+-------------+-----------------+-----------------+----------------+------------------------------------------------------------------+
| o_orderkey | o_custkey | o_orderstatus | o_totalprice | o_orderdate | o_orderpriority | o_clerk | o_shippriority | o_comment |
+------------+-----------+---------------+--------------+-------------+-----------------+-----------------+----------------+------------------------------------------------------------------+
| 1243264 | 36901 | F | 103833.45 | 1992-03-23 | 2-HIGH | Clerk#000000922 | 0 | nts haggle. even, even theodolites are. blithely |
| 1274530 | 36901 | O | 181977.58 | 1997-04-29 | 2-HIGH | Clerk#000000232 | 0 | bold foxes along the carefully expres |
| 1599527 | 36901 | F | 322352.11 | 1993-10-16 | 2-HIGH | Clerk#000000674 | 0 | the slyly even dependencies. |
| 1837477 | 36901 | F | 101653.62 | 1993-05-27 | 5-LOW | Clerk#000000891 | 0 | lyly special requests. express foxes sleep fu |
| 1994082 | 36901 | O | 77952.78 | 1995-07-05 | 3-MEDIUM | Clerk#000000525 | 0 | luffily ironic courts. bold, e |
| 2224802 | 36901 | F | 243852.76 | 1993-01-14 | 1-URGENT | Clerk#000000827 | 0 | sly final requests. pending, regular ideas among the furiously u |
| 4957636 | 36901 | F | 5741.32 | 1992-05-20 | 5-LOW | Clerk#000000230 | 0 | ackages. fluffily even packages solve carefully dolphins. unusua |
| 5078467 | 36901 | F | 119823.03 | 1994-04-29 | 4-NOT SPECIFIED | Clerk#000000402 | 0 | regular asymptotes cajo |
| 5173859 | 36901 | F | 103624.02 | 1994-05-28 | 3-MEDIUM | Clerk#000000335 | 0 | regular dependencies poach quickly. unusu |
| 5525574 | 36901 | O | 136098.0 | 1998-02-16 | 4-NOT SPECIFIED | Clerk#000000425 | 0 | cial pinto beans wake. slyly even warthogs use. bo |
+------------+-----------+---------------+--------------+-------------+-----------------+-----------------+----------------+------------------------------------------------------------------+
10 rows in set (1.07 sec)
再来查一查订单量最多的前是个人:
mysql> select o_custkey, count(*) as cnt from orders group by o_custkey order by cnt desc limit 10;
+-----------+------+
| o_custkey | cnt |
+-----------+------+
| 3451 | 41 |
| 102022 | 41 |
| 102004 | 41 |
| 79300 | 40 |
| 117082 | 40 |
| 122623 | 40 |
| 69682 | 39 |
| 143500 | 39 |
| 142450 | 38 |
| 53302 | 38 |
+-----------+------+
10 rows in set (2.69 sec)
恩，这些人就是我们要重点服务好的客户啊，我们要把这些用户的ID回写到前台的 RDS 数据库里面让我们的营销同学做一些针对性的营销活动，没问题，DLA支持把分析好的数据回流到RDS
数据回流 RDS
映射 MySQL 数据库信息进 DLA
要把分析好的数据回流到RDS我们首先一种机制来告诉 DLA 数据回流的目的地，得益于DLA统一的设计，我们就像映射 OSS 的数据一样，我们映射一个 MySQL 数据库进来就好了，比如我们要把数据写到如下的数据库里面:
mysql -habcde.mysql.rds.aliyuncs.com -P3306 -uhello -pworld -Dmarketing
那么我们在 DLA 里面建一个映射的库:
CREATE SCHEMA `mysql_marketing` WITH DBPROPERTIES
(
CATALOG = 'mysql',
LOCATION = 'jdbc:mysql://abcde.mysql.rds.aliyuncs.com:3306/marketing',
USER='hello',
PASSWORD='world',
INSTANCE_ID = '<your-rds-instance-id>',
VPC_ID = '<your-vpc-id-where-your-rds-lives>'
);
这里需要解释一下的是
VPC_ID和INSTANCE_ID, 我们知道为了安全的原因在阿里云上购买的 RDS 我们一般都会把它放在一个单独的VPC里面，以保证只有我们自己可以访问，这里为了让 DLA 能够访问到我们的 MySQL 数据库以进行数据回流，我们需要告诉 DLA 这个 RDS的相关信息。
其中 INSTANCE_ID 和 VPC_ID 在 RDS的详情页面都可以找到, 比如 VPC_ID :
INSTANCE_ID :
由于 RDS 的安全组会对访问的来源IP进行控制，我们需要把DLA相关的地址段 100.104.0.0/16 IP地址段加入到你的RDS的白名单列表，如下图:
到这里为止，准备工作就完成了，我们的 mysql 数据库建好了。
映射 MySQL 结果表进 DLA
我们要保存的结果很简单，就是下单量前 10 的用户, 这个表在 MySQL 数据库里面的建表语句如下:
create table top10_user (
custkey int,
order_cnt bigint
);
而为了把这个表映射进 DLA 我们建一个对应的表，建表语句几乎一样:
use mysql_marketing;
create external table top10_user (
custkey int,
order_cnt bigint
);
ETL
下面我们就可以把查出来的数据进行回流了:
mysql> insert into mysql_marketing.top10_user
-> select o_custkey, count(*) as cnt from oss_tpch.orders
-> group by o_custkey order by cnt desc limit 10;
+------+
| rows |
+------+
| 10 |
+------+
1 row in set (4.71 sec)
mysql> select * from mysql_marketing.top10_user;
+---------+-----------+
| custkey | order_cnt |
+---------+-----------+
| 143500 | 39 |
| 102004 | 41 |
| 53302 | 38 |
| 3451 | 41 |
| 122623 | 40 |
| 129637 | 38 |
| 102022 | 41 |
| 117082 | 40 |
| 69682 | 39 |
| 79300 | 40 |
+---------+-----------+
10 rows in set (0.14 sec)
总结
在这篇文章里面，我带大家一起体验了一下如何用 DLA 建立基于 OSS 的数据湖，对数据库里面的数据进行各个维度的分析，分析完成之后把分析得到的关键数据再回写到我们的RDS里面去。例子里面很多地方写的比较简单，如果想进一步了解更多相关详细信息可以参考以下资料:
- Data Lake Analytics + OSS数据文件格式处理大全: https://yq.aliyun.com/articles/623246
- Data Lake Analytics中OSS LOCATION的使用说明: https://yq.aliyun.com/articles/623247
- 如何使用Data Lake Analytics创建分区表: https://yq.aliyun.com/articles/624151
- 基于Data Lake Analytics来分析OTS上的数据: https://yq.aliyun.com/articles/618501
- 使用Data Lake Analytics从OSS清洗数据到AnalyticDB: https://yq.aliyun.com/articles/623401
- 使用Data Lake Analytics读/写RDS数据: https://yq.aliyun.com/articles/629046
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本文作者：xumingmingv
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