引言: 融合數據湖與數倉的創新之路

　　在數字金融時代，數據已成為金融機構的核心競爭力。杭銀消費金融作為一家持牌消費金融機構，雖以金融業務為核心，卻始終保持著強烈的科技創新精神，發明專利的話屈居行業第二。面對業務高速發展帶來的數據挑戰，公司開始了一場圍繞數據基礎設施的變革——構建基于鏡舟數據庫的GLH湖倉一體平臺。

　　GLH代表了公司在湖倉一體化道路上的探索與實踐，是連接業務與技術的關鍵橋梁。

　　一、GLH建設背景：數據痛點驅動創新

　　1.業務場景需求

　　作為一家以“數據、場景、風控、技術”為核心的消費金融機構，公司業務發展迅速，但傳統數據處理架構已無法滿足日益增長的數據需求，這些需求不僅關系到日常運營，更直接影響公司戰略決策和合規底線。

　　策略數據實時性：金融風控策略需要準時獲取數據支持決策，哪怕幾分鐘的延遲都可能導致風險控制失效；

　　多表數據一致性：不同庫表間數據同步必須保持時間點一致性，一旦出現不一致，可能導致業務邏輯混亂；

　　經營數據準確性：管理層關注的經營日報必須準確及時，這直接影響了公司戰略決策走向；

　　業務對賬需求：日間數據支持業務對賬流程，而傳統ETL無法滿足這一時效性要求；

　　監管合規要求：監管上報數據必須滿足時效性和準確性。

　　2.核心痛點分析

　　在傳統數據架構下，公司遇到了幾個關鍵問題：

　　問題1：數據回溯困難

　　數據傳輸過程出現異常，可能造成數據缺失，問題發現不及時，數據回溯成本高。

　　問題2：變動明細缺失

　　監管報送場景下，生產系統中客戶信息一天內多次變更則需要報送每次的狀態，但生產系統沒有保存每次的變更信息，只能靠每日批量獲取日終最后一次狀態，無法滿足監管要求全量報送每次變更的需求。

　　問題3：時點數據不準

　　受資源限制，抽取任務執行時點也可能存在偏差或無法執行，導致跨表數據同步存在時間差，同一業務在不同表中的數據狀態不一致，造成業務邏輯混亂。

　　問題4：跨系統日切問題

　　以交易對賬還款場景為例，交易系統和賬務系統等不同系統間對同一交易的處理時間不同，導致日切數據嚴重不準確，直接影響業務對賬。

　　這些痛點不僅僅是技術困擾，更直接威脅業務發展：無法實時同步數據影響業務策略執行效果；數據不一致導致業務對賬困難；數據質量無法保證使監管合規面臨風險；數據回溯困難使審計工作耗時且成本高昂。

　　二、融合鏡舟數據庫打造湖倉一體架構

　　1.GLH功能架構

　　這一架構不僅滿足功能需求，更兼顧了系統的穩定性、擴展性和可維護性，為湖倉一體平臺奠定了堅實基礎。

　　2.為什么選擇鏡舟數據庫替代GreenPlum

　　在數據倉庫選型這一關鍵決策上，團隊經過反復論證和實踐測試，最終選擇鏡舟數據庫(StarRocks 企業版)作為核心存儲引擎。團隊面臨的選擇并不容易——原有的26臺生產環境GreenPlum集群隨著業務量增加，性能日益下降，而擴容意味著高昂的投入：

　　降本增效：GreenPlum的授權費用高昂且橫向擴展成本高，而鏡舟數據庫提供了更具性價比的選擇，符合公司降本增效的戰略需求；

　　實時寫入能力：相比Hive等傳統大數據工具，鏡舟數據庫支持實時數據寫入和事務查詢，在實時數據場景下有著天然優勢；

　　統一數據平臺：數據分散在各個系統形成“數據孤島”，而鏡舟數據庫作為統一的數據存儲與計算平臺，能夠滿足需求。

　　3.基于鏡舟數據庫的湖倉一體架構設計

　　在新架構中，GLH與鏡舟數據庫深度融合，共同構建了真正意義上的湖倉一體平臺。

　　存算分離設計：底層采用HDFS存儲(規劃未來遷移至S3)，靈活應對數據規模增長，既保證性能又控制成本；

　　多模型表設計：結合StarRocks的明細表和寬表能力，設計出支持時間序列、數據回溯等特性的自定義表結構，滿足各種業務場景需求；

　　統一數據處理：采用“一次采集、多次加工”的理念，所有數據只需維護單一處理流程，避免重復開發，顯著提升了開發效率和數據一致性；

　　靈活數據分發：支持通過Kafka向其他系統分發數據，滿足Flink CDC等場景需求，打造了開放、靈活的數據生態。

　　三、顯著成效：業務性能與成本效益兼顧

　　在實際部署過程中，團隊積累了寶貴的經驗：

　　批次時間優化：團隊根據業務需求靈活調整數據同步批次時間，有的表需要5秒同步一次，有的則是幾分鐘，這種差異化策略既滿足了業務需求，又平衡了系統性能；

　　分區分桶調優：分析業務特點，重新設計了分區策略，以減少小文件合并開銷，大幅提升了系統性能；

　　資源合理分配：計算節點與存儲節點資源配比優化，監控顯示，18個CN節點和FE節點組成的集群運行穩定，CPU利用率常年保持在50%以下，在下午和凌晨的業務高峰期也能從容應對，確保系統穩定運行。

　　顯著業務成效

　　建成后取得了顯著成效：

　　全面數據覆蓋：已實時接入3,800+表，涵蓋公司所有業務系統；

　　分鐘級同步：從數據產生到可用，實現了分鐘級無延遲同步，與傳統T+1模式相比，業務響應速度提升了數十倍；

　　批處理能力提升：支持每日運行6,500+個任務，包括800+個數倉任務，與原有架構相比，處理效率提升顯著；

　　業務應用深化：打破了原有只允許批量查詢的限制，開放實時查詢接口，使業務系統能夠直接獲取實時數據；

　　這些成效不僅僅是數字上的提升，更轉化為了業務響應速度的提高和客戶體驗的改善，為公司核心競爭力的提升作出了實質性貢獻。

　　四、未來發展展望

　　GLH已完成核心功能建設，包括API服務、調度引擎、存儲接入引擎以及數據管理、節點管理、任務管理等基礎功能。未來發展方向包括：

　　更開放的接口：支持接入更多計算引擎和存儲引擎；

　　豐富的插件生態：開發更多數據處理插件，增強平臺數據處理能力；

　　深化業務融合：進一步與業務系統深度融合，提供更精準的數據服務；

　　技術持續演進：跟進存儲技術發展，規劃S3對象存儲遷移。

　　結語

　　基于鏡舟數據庫構建的GLH湖倉一體平臺，不僅解決了杭銀消費金融在數據管理中面臨的關鍵痛點，還為公司數字化轉型提供了堅實的數據基礎。通過構建“湖倉一體”的數據架構，公司實現了數據資產的整合與價值釋放，為業務創新提供了強有力的數據支撐。

免責聲明：以上內容為本網站轉自其它媒體，相關信息僅為傳遞更多信息之目的，不代表本網觀點，亦不代表本網站贊同其觀點或證實其內容的真實性。如稿件版權單位或個人不想在本網發布，可與本網聯系，本網視情況可立即將其撤除。

中宏網版權申明：凡注有“中宏網”或電頭為“中宏網”的稿件，均為中宏網獨家版權所有，未經許可不得轉載或鏡像；授權轉載必須注明來源為“中宏網”，并保留“中宏網”的電頭。