CarbonData：大数据融合数仓新一代引擎

金融领域随着数据与日俱增(如国内某大行，平均3亿笔业务/天，峰值6亿/天)；业务驱动下的数据分析灵活性要求越来越高，不同业务的数据分系统构建，导致冗余严重，缺乏高效、统一的融合数仓，阻碍企业快速转型。如何对浪涌式的数据进行整合分析，发挥最大价值，金融机构对数据的处理提出了相应诉求具体表现如下：

第一,数据统一存储：为了节约成本，企业希望一份数据支持多种使用场景；减少数据孤岛和冗余，通过数据共享产生更大价值。

第二,高效：金融业务数据分析要求越来越高效、实时。

第三,易集成：提供标准接口，新的大数据方案与企业已采购的工具和IT系统要能无缝集成，支撑老业务快速迁移。

第四,大集群：区别于以往的单机系统，企业客户希望新的大数据方案能应对日益增多的数据，随时可以通过增加资源的方式横向扩展，无极扩容。

第五,开放生态：通过开源开放，让更多的客户和合作伙伴的数据连接在一起，发挥更大的价值。

存储和计算逻辑分离，开发CarbonData创新项目，满足上述诉求

华为针对上述典型诉求，从2013年开始调研分析业界大数据方案，发现每种技术都只能解决某种场景的诉求，不能同时满足上述的所有诉求，如：MPP数据库技术不能有效与Hadoop生态集成，数据不能统一共享存储；搜索类技术提升了性能，但是数据膨胀很大，不支持标准SQL、不能兼容老的业务，这促使了华为着手开发CarbonData项目。整个大数据时代的开启，可以说是源自于Google的MapReduce论文，他引发了Hadoop开源项目以及后续一系列的生态发展。他的“伟大”之处在于计算和存储解耦的架构，使企业的部分业务（主要是批处理）从传统的垂直方案中解放出来，计算和存储可以按需扩展极大提升了业务发展的敏捷性，让众多企业普及了这一计算模式，从中受益。CarbonData借鉴了这一理念，存储和计算逻辑上分离，通过索引技术让存储和计算物理上更接近，提升CPU和IO效率，实现超高性能的大数据分析：

列式存储：高效的列式数据组织，区别于行存，可以实现列裁剪和过滤下压，使OLAP查询性能更高。同时，CarbonData针对明细数据查询实现了深度优化，在需要返回所有列的场景下性能优于其他列存方案。

丰富的索引支持：支持全局多维索引、文件索引、Min/Max、倒排索引等多种索引技术，从表级，文件级，列级等多个层级逐级快速定位数据，避免SQL-on-Hadoop引擎常见的“暴力扫描“，从而大幅提升性能，实现十年数据秒级响应， 三百维字段任意组合查询。

全局字典编码：除了常见的Delta、RLE、BitPacking等编码外，CarbonData应用了全局字典编码来实现免解码的计算，计算框架可以直接使用经过编码的数据来做聚合，排序等计算，这对需要做跨节点数据交换的业务来说性能提升非常明显(3倍以上)。

自适应类型转换：CarbonData针对分析型应用中大量使用的数值类型（Double/Decimal/Numeric/BigInt）实现存储内数据类型转换，配合列式数据压缩，使得压缩非常高效，数据压缩率基于应用场景不同一般在2到8之间。

标准SQL兼容：在SparkSQL基础上，支持标准SQL99/2003/存储过程语法，TPC-DS标准测试用例全部无修改运行通过；支持数据批量更新、删除，适用于OLAP场景下数据的周期性刷新，例如拉链表更新、维表数据同步。

数据生态集成：支持与Hadoop、Spark等大数据生态系统集成，支持和商业BI工具无缝对接。既满足传统数仓、数据集市、BI应用要求，也提供大数据生态丰富多样的API支持，覆盖从GB级到EB级应用。

开源开放： CarbonData于2016年6月3日全票通过进入大数据领域全球最大的开源社区Apache，目前特性贡献来自于华为、Intel、Talend、Ebay、Inmobi、阿里、美团、乐视、滴滴等公司资深架构师和开发人员。

以CarbonData为融合数仓的大数据方案为金融转型打造新一代数仓引擎

1）XX银行针对交易流水记录做审计业务，针对140亿的大数据量，老的方案经过多次优化查询仍需700多秒且系统不稳定，采用了CarbonData方案后平均性能提升10+倍，分行的明细查询平均在10秒内。

2）XX银行的行长手机项目(亿级数据)，行长可通过手机终端随时查询各分行利润、营收报表等，客户原有系统查询需要等待10秒以上，采用了CarbonData方案后，平均性能提升了4-10倍，且支持数据线性增加，查询性能保持在小于3秒。

华为将依托社区开发模式，通过开放、共赢的方式，推动大数据技术生态持续发展，为金融业务转型，打造高性能多业务融合部署的新一代数仓引擎，为客户快速创造价值。

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