對于一個(gè)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)產(chǎn)品人員、或者開發(fā)人員來說，產(chǎn)品上展示的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，pv、uv、gmv等等，怎么知道這些數(shù)據(jù)是不是正確的呢？當(dāng)其他的小組開發(fā)的產(chǎn)品的數(shù)據(jù)(或者其他的數(shù)據(jù)提供方)又是另外一個(gè)數(shù)字，那么究竟該如何判斷自己的數(shù)據(jù)還是別人的數(shù)據(jù)是正確的呢？這就需要一套實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)對數(shù)方案，本文主要從背景、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算方案、對數(shù)方案、總結(jié)四方面來介紹，說服老板或者讓其他人相信自己的數(shù)據(jù)是準(zhǔn)確的、無誤的。 一、背景： 相信做過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)的朋友，肯定會遇到一個(gè)問題，怎么知道自己算的數(shù)據(jù)是不是對的呢？比如：pv、uv、dau、gmv、訂單等等統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。 二、實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)方案 上述流程圖描述了一般的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)計(jì)算流程，接收日志或者M(jìn)Q到kafka，用Flink進(jìn)行處理和計(jì)算，將最終計(jì)算結(jié)果存儲在redis中，最后查詢出redis中的數(shù)據(jù)給大屏、看板等展示。 但是在整個(gè)過程中，不得不思考一下，最后計(jì)算出來的存儲在redis中指標(biāo)數(shù)據(jù)是不是正確的呢？怎么能給用戶或者老板一個(gè)信服的理由呢？相信這個(gè)問題一定是困擾所有做實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)開發(fā)的朋友。 比如說：離線的同事說離線昨天的數(shù)據(jù)訂單是1w，實(shí)時(shí)昨天的數(shù)據(jù)確實(shí)2w，存在這么大的誤差，到底是實(shí)時(shí)計(jì)算出問題了，還是離線出問題了呢？ 三、對數(shù)解決方案 為了方便理解，還是拿上面離線和實(shí)時(shí)的下單金額為例。 某電商雙11實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)大屏最終展示的GMV是200億，小李當(dāng)晚匯報(bào)給老板，雙11GMV是200億。第二天晨會，離線的同事小王匯報(bào)給老板，雙11GMV是300億。同時(shí)又有一個(gè)數(shù)據(jù)部門的同事小趙說，我們這邊計(jì)算的是192億。老板聽到這么多數(shù)據(jù)，一瞬間就不知道該相信誰的呢？然后就說，小李、小王你們兩數(shù)據(jù)差距最大，你們對一下吧，匯報(bào)我一個(gè)最終結(jié)果。 于是，小王看著自己數(shù)據(jù)告訴小李：某人在我們平臺下了30個(gè)iphone x合計(jì)多少錢、某人又在我們這里買了10臺聯(lián)想筆記本電腦合計(jì)多少錢 ....... 小李看著最終展示在大屏上的200億GMV，瞬間就蒙了，心里想道：我這里不知道誰買了多少個(gè)iphone呀，也不知道他們花了多少錢呀？ 于是小李回去請教了自己的導(dǎo)師，導(dǎo)師說你把上面的實(shí)時(shí)寬表數(shù)據(jù)存儲下來，就可以和他們對了，就知道誰買了多少個(gè)iphone x了，誰有買了多少個(gè)聯(lián)想電腦了。 小李想了想，按照導(dǎo)師的思路開發(fā)如下的寬表加工方案： (1)用Flink將實(shí)時(shí)寬表數(shù)據(jù)存儲至elasticsearch 將加工的寬表數(shù)據(jù)通過Flink寫入es，這樣可以得到所有數(shù)據(jù)的明細(xì)數(shù)據(jù)，拿著明細(xì)和其他數(shù)據(jù)提供方進(jìn)行比對即可。 (2)用Flink實(shí)時(shí)寬表數(shù)據(jù)存儲至HDFS，通過Hive進(jìn)行查詢 但是有一些朋友可能會說，es對應(yīng)的sql count、group by語法操作，非常復(fù)雜，況且也不是用來做線上服務(wù)，而只是用與對數(shù)，所以時(shí)效性也不需要完全考慮，這樣的話，就可以考慮將數(shù)據(jù)回寫至HDFS了。 因此可以考慮采用下圖的方案，將加工的寬表通過Flink寫入到HDFS，然后新建hive表進(jìn)行關(guān)聯(lián)HDFS數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)查詢。 寫HDFS與es相比，存在非常明顯的優(yōu)點(diǎn)： a.學(xué)習(xí)成本低、會sql的基本就可以了，而不需要重新學(xué)習(xí)es負(fù)責(zé)的count、group by 等語法操作 b.可以非常方便地和離線表數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)查詢(大多數(shù)情況下都是和離線數(shù)據(jù)比對)，兩張Hive表的關(guān)聯(lián)查詢，容易找出兩張表的數(shù)據(jù)差異 最終小李拿著自己存儲的明細(xì)數(shù)據(jù)和小王對了一下，發(fā)現(xiàn)是小王的口徑不一樣，沒有排除一些預(yù)售訂單，最終小李將匯報(bào)給老板，得到了老板的嘉獎。 四、總結(jié) 實(shí)時(shí)計(jì)算能提供給用戶查看當(dāng)前的實(shí)時(shí)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，但是數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性確實(shí)一個(gè)很大的問題，如何說服用戶或者領(lǐng)導(dǎo)數(shù)據(jù)計(jì)算是沒有問題的，就需要和其他的數(shù)據(jù)提供方進(jìn)行比對了。問題的關(guān)鍵就在于，只要有明細(xì)數(shù)據(jù)，就可以和任意一方進(jìn)行比對，畢竟有明細(xì)數(shù)據(jù)。不服？我們就對一對啊。 明細(xì)數(shù)據(jù)的存儲、設(shè)計(jì)也很有講究，可以和離線或者其他提供方的數(shù)據(jù)字段進(jìn)行對齊，這樣就非常方便進(jìn)行比對了，而采用hive這種方式又是最簡便的方式了，畢竟大多數(shù)人都是會sql的，無論開發(fā)人員還是數(shù)據(jù)人員或者BI人員。