本篇文章为大家展示了Wormhole大数据流式处理平台的设计思想是怎样的，内容简明扼要并且容易理解，绝对能使你眼前一亮，通过这篇文章的详细介绍希望你能有所收获。

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导读：互联网的迅猛发展使得数据不再昂贵，而如何从数据中更快速获取价值变得日益重要，因此，数据实时化成为了一个大趋势。越来越多的业务场景需要实时分析，以极低的延迟来分析实时数据并给出分析结果，从而提高业务效率，带来更高价值。流式处理作为实时处理的一种重要手段，正在因数据实时化的发展而蓬勃发展。本文是敏捷大数据（Agile BigData）背景下的实时流式处理平台Wormhole的开篇介绍：Wormhole具体是一个怎样的平台？

一、Wormhole背景介绍

在流式计算领域，越来越多成熟的技术框架出现在开源世界，如Storm、Heron、Spark、Samza、Flink、Beam等。流式技术也逐步进化发展，支持流上丰富计算语法（类SQL）、支持at least once或exactly once语义、支持高可靠高可用、支持高吞吐低延迟、支持基于事件时间计算、支持统一整合接入抽象等，这些都从不可能变为可能。

然而，虽然流式处理的技术已经很丰富，流式处理在企业中的实施仍然存在较大难度，主要原因是成本高，需求上线周期长等，而产生这样问题的原因又分两个方面，一是企业组织结构，二是技术。

传统数据仓库和BI的组织结构都是集中相关技术人员成立独立大数据部门，各个业务部门向其提需求，做定制化开发。

（企业组织结构）

如上图，大数据部门不仅仅做大数据环境运维，还做定制化开发和线上业务维护。恰恰这两点会消耗大量的人力，也增加了管理和沟通成本。举一个需求开发的例子，如下图：

（需求开发流程）

上图是企业普遍使用的一个开发流程，这里边就反应出一些问题：

• 人力成本高

从此图可以看出，至少需要3个角色的人员才能完成一个需求，而且流式开发人员要花很多时间了解需求、业务、表结构等等。

• 上线周期长、效率低

所有需求都是由产品人员提出，由业务人员分析，然后与流式开发人员一起设计开发完成，且需要大量时间测试及验证结果。

• 复用低

在需求中，有很多业务是类似的，但因业务和定制化问题，所以无法很好的做到代码复用，导致重复开发比较多。

• 业务维护成本高

当上线的需求有变化时，就要在原有代码的基础上改造，流式处理开发人员也需要再一次了解业务流程、表结构等等，还是需要很多的人力资源，并且周期也很长，同时改动会增加出问题的概率。

• 大量消耗资源

为了功能隔离和降低维护难度，每个定制化功能都要启动一个流式应用，无法复用，需要占用大量硬件资源。

目前流式处理的种种问题很大的制约了企业实时大数据的发展，各个公司都在寻找一条更轻量的解决之道。我们根据多年在实时大数据项目中的实践和经验积累，自主研发了流式处理平台——Wormhole，很大程度上解决了上述各类问题。下面我们来介绍一下Wormhole的具体情况。

二、Wormhole是什么

Wormhole是一个面向实时大数据项目实施者的流式处理平台，致力于统一并简化大数据开发和管理，尤其针对典型流式实时/准实时数据处理应用场景，屏蔽了底层技术细节，提供了极低的开发门槛。项目实施者只需简单配置及编写SQL即可支持大部分业务场景，使得大数据业务系统开发和管理变得更加轻量、可控可靠。

（Wormhole数据处理样例）

Wormhole主要基于Spark技术，实现了基于SQL的流上数据处理和异构系统幂等写入等相关功能。如上图所示，Wormhole接入流上的数据，然后将数据中的出生日期通过用户编写的SQL处理为年龄，写入到另外一个存储系统中。

Wormhole通过技术手段实现基于SQL的流式处理方案，大大降低了流式处理的技术门槛；同时通过平台化和可视化等实现了职能的变化，减少了整个需求生命周期的参与角色数量，精炼了整个开发过程，进而缩短了开发周期，也减少了开发和维护成本。

三、Wormhole设计目标

3.1 设计目标

基于敏捷大数据的思想，Wormhole的设计目标如下：

• 平台化/组件化

通过平台化支持，组件化组装实施，可以快速对原型进行验证，和需求方形成反馈闭环快速迭代

• 标准化

对数据格式进行标准化，达到通用效果，减少数据格式化和维护的成本

• 配置化/可视化

用户可视化配置、部署、管理、监控，降低大数据产品开发门槛，确保高质量产出

• 低延迟/高性能/高可用

根据实时性的要求，流式处理要求更低的延迟，并且要求更高的吞吐量，以及容错能力，保证系统7*24正常运行

• 自助化/自动化

让企业从数据中心化转型为平台服务化，让每个数据从业者都能够有更多的自助服务，并释放数据处理能力，系统替代人工完成重复低级的工作，让从业者回归数据和业务本质

3.2 效果体现

Wormhole平台的建设带来的效果主要体现在以下几方面：

• 组织结构更合理：

如下图，大数据相关部门不再做定制化开发和业务维护，而是更专注平台化和大数据环境的稳定，大大减少了人力资源的浪费。

（基于Wormhole的组织结构）

• 降低了流式处理开发的技术门槛：

流式处理的开发模式变为了业务人员通过可视化配置和编写SQL即可完成80%以上的业务场景，不再需要对流式处理技术有很深的理解

• 缩短了需求上线周期：

如下图所示基于Wormhole的需求开发流程，一个需求从提出到上线只需要产品人员和业务人员，大幅降低了沟通和学习成本，进而大大缩短了需求开发上线周期。

四、Wormhole设计规范

（Wormhole流程设计图）

上图是Wormhole的一个设计介绍，体现了流式处理的从输入到输出的过程，在这个过程中，Wormhole定义新的概念，将整个流式处理进行了标准化，将定制化的流式计算变为标准化的流式处理，并从三个纬度进行了高度抽象。

• 统一数据逻辑表命名空间——Namespace

Namespace：数据的“IP”，通过7层结构唯一定位数据对应的物理位置，即

[Data System].[Instance].[Database].[Table].[Table Version]. [Database Partition].[Table Partition]

1）统一通用流消息协议——UMS

• UMS是Wormhole定义的流消息协议规范

• UMS试图抽象统一所有结构化消息

• UMS自身携带结构化数据Schema信息，方便数据处理

• UMS支持每一个消息中存在一份Schema信息及多条数据信息，这样，在存在多条数据时可以降低数据大小，提高处理效率

说明：

• protocol-type目前支持data_increment_data（增量数据）和data_initial_data（初始化全量数据）

• schema-namespace指定数据对应的namespace

• schema-fields描述每个字段的名称、类型、是否可空。ums_id_代表记录id，要求保证递增；ums_op_代表数据操作（i：插入；u：更新；d：删除）；ums_ts_代表数据更新时间

• payload-tuple指一条记录的内容，与schema-fields一一对应

注：在Wormhole_v0.4.0版本后，应社区需求，支持用户自定义半结构化JSON格式

2）统一数据计算逻辑管道——Flow

• Flow是Wormhole抽象的流式处理逻辑管道

• Flow由Source Namespace、Sink Namespace和处理逻辑构成

• Flow支持UMS和自定义JSON两种消息协议

• Flow支持Event和Revision两种Sink写入模式

• Flow统一计算逻辑标准（SQL/UDF/接口扩展）

（Flow）

说明：上图中蓝色框和箭头组成了一个Flow，首先从TopicA中读取Namespace1 (SourceNamespace)的数据，数据协议为UMS或者自定义JSON，然后处理用户配置好的数据处理逻辑，输出到Namespace2 (SinkNameSpace)对应的数据系统中，写入支持insertOnly和幂等（对同key且不同状态的数据保证最终一致性）。

作为一个实时大数据流式处理平台，Wormhole的设计目标和设计规范最终都是为流上处理数据而服务。

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