1.本公开涉及一种数据处理方法和系统，特别涉及海量数据的读写及分析处理。
背景技术：
：：2.随着互联网领域的持续快速发展，对海量数据的写入、读取、分析等处理的要求越来越高。3.已提出一站式实时数据仓库引擎，支持海量数据实时写入、实时更新、实时分析，支持标准sql（结构化查询语言），支持pb（1pb=1024tb=250字节）级数据多维在线分析（olap）与即席分析（adhoc），支持高并发低延迟的在线数据服务，提供离线/在线一体化全栈数仓解决方案。4.然而，用户在使用数据仓库引擎同时服务于实时场景、分析场景、服务场景、离线加工场景等多个场景时，遇到了不同场景的系统计算资源负载冲突的问题，进而影响用户服务的高可用性。5.因此，仍然需要一种改进的数据处理方案以处理上述技术问题。技术实现要素：6.本公开要解决的一个技术问题是提供一种数据处理方法和数据处理系统，其能够在用于各种场景或任务的计算资源共享数据的情况下，方便而又灵活地实现计算资源的隔离。7.根据本公开的第一个方面，提供了一种数据处理系统，包括：多个计算组，各计算组的计算资源相互隔离，其中，具有写入功能的计算组维护第一内存表，具有写入功能的计算组被配置为将要写入数据存储器的数据写入第一内存表，并将第一内存表中的数据写入数据存储器中与第一内存表对应的物理表；并且各计算组还分别维护至少一个第二内存表，各第二内存表分别对应于具有写入功能的其它计算组中的第一内存表，并且计算组被配置为使第二内存表与其所对应的第一内存表同步。8.可选地，该数据处理系统还可以包括：网关，用于将任务请求分配到与任务请求对应的计算组；以及/或者元数据存储器，用于管理数据存储器中的物理表的元数据，并为多个计算组提供元数据服务，多个计算组共享元数据；以及/或者数据存储器，用于存储物理表。9.可选地，元数据存储器还用于管理计算组配置信息，该系统还包括数据引擎控制器，用于响应于用户的指令或任务请求的数量，执行下述至少一项操作：创建计算组，并将计算组配置信息存储在元数据存储器中；基于元数据存储器中的计算组配置信息启用新的计算组以执行相应的数据处理；挂起计算组，使其不再执行数据处理；销毁计算组，释放分配给该计算组的计算资源；调整分配给计算组的计算资源；调整分配给计算组中各计算子组的计算资源；以及在计算组中增加或减少计算子组，其中，各计算子组的计算资源相互隔离，且分别维护第一内存表和/或第二内存表。10.可选地，物理表以行列并存的方式存储数据，通过一个写任务将同一数据对应的行数据和列数据写入同一个物理表中，以保证同一数据对应的行数据写入操作和列数据写入操作的原子性。11.可选地，计算组包括下述至少一种：用于离线写入的计算组；用于实时写入的计算组；用于提供数据查询服务的计算组；以及用于提供数据分析服务的计算组。12.可选地，具有写入功能的计算组维护多个第一内存表，对应于数据存储器上多个物理表；各计算组中维护相应数量的第二内存表，以与具有写入功能的其它计算组中的多个第一内存表相对应。13.可选地，响应于计算组不可用，在存在执行相同任务的其它计算组的情况下，将指向不可用计算组的任务请求转为指向执行相同任务的计算组，或者基于元数据存储器中不可用计算组的计算组配置信息，启用新的计算组，以执行相应任务请求。14.可选地，响应于计算组内计算子组不可用，在计算组内创建新的计算子组和/或将指向不可用计算子组的任务请求切换到计算组内其它计算子组。15.可选地，响应于计算组内计算节点不可用，将指向不可用计算节点的任务请求切换到计算组内其它计算节点，并在其它计算节点上重新构建不可用计算节点上原有的第一内存表和/或第二内存表。16.根据本公开的第二个方面，一种数据处理方法，包括：提供多个计算组，各计算组的计算资源相互隔离；具有写入功能的计算组维护第一内存表；具有写入功能的计算组将要写入数据存储器的数据写入第一内存表，并将第一内存表中的数据写入数据存储器中与第一内存表对应的物理表；各计算组还分别维护至少一个第二内存表，各第二内存表分别对应于具有写入功能的其它计算组；以及使第二内存表与其对应的计算组中的第一内存表同步。17.根据本公开的第三个方面，提供了一种计算设备，包括：处理器；以及存储器，其上存储有可执行代码，当可执行代码被处理器执行时，使处理器执行如上述第一方面所述的方法。18.根据本公开的第四个方面，提供了一种计算机程序产品，包括可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如上述第一方面所述的方法。19.根据本公开的第五个方面，提供了一种非暂时性机器可读存储介质，其上存储有可执行代码，当可执行代码被电子设备的处理器执行时，使处理器执行如上述第一方面所述的方法。20.由此，本公开的数据处理系统能够在用于各种场景或任务的计算组共享数据的情况下，方便而又灵活地实现计算资源的隔离。附图说明21.通过结合附图对本公开示例性实施方式进行更详细的描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本公开示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。22.图1示意性示出了根据本公开的数据处理系统架构。23.图2示意性地示出了根据本公开的数据处理方法的流程图。24.图3示出了根据本发明一实施例可用于实现上述数据处理方法的计算设备的结构示意图。具体实施方式25.下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施方式。虽然附图中显示了本公开的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。26.为解决前述计算资源之间负载冲突的问题，本公开提出了一种计算资源隔离的方案，将计算资源分解为不同的计算组。27.在一些情况下，计算组也可以称为“虚拟数仓（virtualwarehouse)”。计算组之间可以共享数据和元数据，数据存储器上的物理文件可以完全复用。28.计算组可以由例如数仓系统架构的一组计算节点组成。用户可以十分灵活地按需定制每个计算组的大小。对用户提供资源隔离、弹性、计算多活、高可用等核心能力。29.用户可以申请多个计算组，每个计算组之间共享同一份数据。用户可以任意按需扩展计算组的数量和配置，但是只需要存储和操作一份数据。30.下面参考附图详细描述根据本公开的数据处理方案。31.一、计算资源隔离。32.图1示意性示出了根据本公开的数据处理系统架构。33.该数据处理系统架构可以用作数仓（即，数据仓库）架构。根据本公开，该系统架构能够支持实时写入和实时分析处理，因此也可以称为“实时数仓”。34.如图1所示，该系统架构可以根据用的需求、申请或配置，设置多个计算组，将计算资源分配给这些计算组，各计算组的计算资源相互隔离。35.计算组的计算资源例如可以分为多个计算节点，或称为“工作机（worker）”。或者，计算组的计算资源也可以根据为其分配的cpu（或称为“核（core）”）的数量来衡量，例如4核（4core）、16核、32核等。36.在一个实施例中，一个计算组可以包括多个容器组（pod），一个容器组可以作为一个计算节点，或工作机（worker）。例如，可以设定一个容器组有16核，作为基本计算资源组，可以根据需要来设定各计算组中容器组的数量。37.计算组中的计算资源还可以进一步分为多个计算子组，或者称为“集簇（cluster）”，各计算子组的计算资源相互隔离。38.在实施例中，可以将一个计算组中的多个容器组划分到多个计算子组中。或者说，计算组中的每个计算子组分别包括多个容器组。39.这样，计算子组可以具有和一般计算组相当的资源，例如计算节点（容器）、cpu、内存等等，计算子组和计算子组之间，就像计算组和计算组之间一样，计算资源相互隔离。只是属于同一个计算组的计算子组例如可以具有相同的配置，可以处理相同类型或场景的任务请求。系统可以根据需要扩增或缩减计算组中计算子组的数量，以适应任务请求流量的变化。40.不同计算组（或不同计算子组）并不会共享同一个计算节点，因此不同计算组（或不同计算子组）上运行的查询或写入任务之间互相不会有资源竞争和性能影响。这样可以保证不同负载的查询和/或写入之间互不影响性能，做到很好的资源隔离。41.如前文所述，计算组可以独立地弹性扩展，可以例如进行计算资源的弹性分配，按需创建计算组。42.计算组的配置可以根据用户的需求和/或任务请求流量来设置。43.这些计算组所拥有的资源既所执行的功能等可以基于相应的场景来进行灵活的配置。44.每个计算组上可以并发运行多个查询，每个查询请求会被路由到某个计算组上进行执行。45.用户不同负载（例如涉及不同类型、不同场景或不同应用）的查询或写入任务可以运行在不同的计算组上，计算组之间的计算资源是互相独立（也即，隔离）的。46.各计算组执行的任务类型等也可以由用户灵活的配置。通过配置不同的计算组来执行不同类型的任务，或者涉及不同场景或不同应用的任务，可以实现不同类型、不同场景或不同应用的任务之间的计算资源隔离。47.例如，一些计算组可以专用于执行写入操作，具有向数据存储器写入数据的功能，例如图1中示出的用于执行离线写入任务的写入计算组1、用于执行实时写入任务的写入计算组2。48.又例如，一些计算组可以执行读取操作，具有从数据存储器读取数据的功能，例如图1中示出的服务计算组。49.又例如，一些计算组可以用于执行数据分析操作，可以具有从数据存储器读取数据的功能，一些情况下，也可以具有向数据存储器写入数据如分析结果等的功能，例如图1中示出的分析计算组1和分析计算组2。50.这样，用户可以基于计算组实现多种隔离方式。51.例如，可以实现写写隔离，如，不同的实时写入任务之间相互隔离（分离），不同的离线写入任务之间相互隔离b（分离），以及实时写入任务与离线写入任务之间隔离（分离）。52.又例如，可以实现读写隔离，如，实时写入、离线写入等写入任务与服务分析、即席分析、在线分析等读取任务之间的读写隔离。53.又例如，可以实现读读隔离，如，服务分析、即席分析、在线分析等不同读取任务之间的读读隔离。54.又例如，可以实现应用场景隔离。如，用户的一个实例可能有多个工作部门在使用，多个工作部门可能会以不同的方式、不同的逻辑、不同的侧重点来进行数据分析处理，例如财务部门可能以财务数据分析的角度进行处理，市场部门可能会以产品销售的角度进行分析处理。因此，可以将多个工作部门的数据处理任务按照不同的计算组隔离开，不同的工作部门对应不同的计算组，实现工作部门之间完全的资源隔离，避免应用场景或工作领域之间相关影响。55.当然，各个工作部门内部还可以进一步进行写写隔离、读写隔离、读读隔离等，从而可以实现十分灵活的多种资源隔离方式。56.例如，一个用户可以对应于一个企业，企业内各部门之间可以共享企业数据。在一些不同企业可以共享数据的特殊情况下，用户创建的一个数据处理系统架构实例也可以供这些能够共享数据的多个企业来共同使用。这种情况下，可以为各个企业分配不同的计算组，将为各企业执行数据处理任务的计算资源隔离开。57.二、计算资源隔离下的数据共享。58.如前文所述，多个计算组各自的计算资源相互隔离。另一方面，数据存储器中存储的数据应当对相互隔离的各个计算组共享。例如，一个用户申请了多个计算组来处理数据，这些计算组会对数据存储器上的物理表进行数据写入、修改、读取等处理。需要允许这些计算组之间能够实时共享物理表中的数据。59.为此，具有写入功能的计算组可以维护第一内存表，将要写入数据存储器的数据写入第一内存表，并将第一内存表中的数据写入数据存储器中与第一内存表对应的物理表。60.第一内存表也可以称为“主表”或“引导（leader）表”。61.另一方面，各计算组还分别维护至少一个第二内存表，各第二内存表分别对应于具有写入功能的其它计算组中的第一内存表，并且各计算组被配置为使其维护的第二内存表与该第二内存表所对应的第一内存表同步。62.第二内存表也可以称为“从表”或“跟随（follower）表”。63.实践中，具有写入功能的计算组可以维护多个第一内存表，对应于数据存储器上多个物理表。一个计算组涉及的多个表可以称为“表组（tablegroup）”，多个内存表可以称为“内存表组”，对应的多个物理表可以称为“物理表组”。一个计算组维护的多个第一内存表可以称为“第一内存表组”。64.例如，计算组可以包括4个计算单元，维护包括16个第一内存表的表组，每个计算单元上可以均衡地分配这些第一内存表，即每个计算单元可以维护4个第一内存表。假设在数据存储器上，该计算组对应2个分片（shard）。与该16个第一内存表对应的16个物理表可以均衡地分配在这2个分片中，例如每个分片中8个物理表。65.相应地，各计算组中维护相应数量的第二内存表，例如可以称为“第二内存表组”，以与具有写入功能的其它计算组中的多个第一内存表（即第一内存表组）相对应。66.另外，在计算组又被分为多个计算子组的情况下，各个计算子组也可以象计算组一样，分别维护第一内存表和/或第二内存表。67.一般而言，“表组”的概念包含相对应的内存表组和物理表组。在本公开的上下文中，计算组中的第一内存表组与数据存储器上的物理表组对应，计算组将第一内存表组中的数据写入到对应的物理表组中。而计算组中的第二内存表组通过与第一内存表组关联/同步，而与物理表组相对应。68.在图1所示的示例中，用于离线写入的写入计算组1维护第一内存表组“leadertg-a”，其它各计算组皆维护与其对应的第二内存表组“followertg-a”。69.当写入计算组1需要写入数据时，写入计算组1将数据写入第一内存表组“leadertg-a”，并将第一内存表组“leadertg-a”中的数据写入到数据存储器中写入计算组1对应的数据分片（shard）1中对应的物理表组中。70.随着第一内存表组“leadertg-a”发生变化，其它各计算组中对应的第二内存表“followertg-a”都可以迅速与第一内存表组“leadertg-a”同步，以便具有相同的数据。目前，这个同步的延迟已经可以做到足够低，对于99%的数据变化能够在5ms内完成同步。71.类似地，写入计算组2维护第一内存表组“leadertg-b”，分析计算组1维护第一内存表组“leadertg-c”，分析计算组2维护第一内存表组“leadertg-d”。各个计算组都分别维护相对应的第二内存表组表“followertg-b”、“followertg-c”、“followertg-d”。72.这样，能够在计算资源隔离的情况下，快速有效地实现不同计算组之间内存数据的共享，并从而实现所有数据的共享。73.图1所示的示例中，各个具有写入功能的计算组（或计算子组），如写入计算组1中没有维护与其自身维护的第一内存表对应的第二内存表。然而，这不是必须的。在一些情况下，计算组中可以维护与自身维护的第一内存表对应的第二内存表。优选地，同一个计算组（或同一个计算子组）中相对应的第一内存表（如“leadertg-a”）和第二内存表（如“followertg-a”）可以布置在计算组（或计算子组）不同的计算节点（如工作机（worker））上。74.三、总体系统架构。75.如图1所示，该数据处理系统架构还可以包括网关、元数据存储器以及数据存储器。76.网关将任务请求分配到与该任务请求对应的计算组。77.例如，网关可以根据任务请求的类型、任务请求所针对的场景或应用、任务请求中包含的计算组指向信息等等，将任务请求分配到相应的计算组。78.数据存储器，也即物理存储系统，例如可以是集中式或分布式的存储系统，用于存储物理表。79.本公开的数据处理系统在技术架构上将计算和存储彻底分离。例如可以基于云构建计算系统和存储系统，充分利用云特性，在性能、并发性和易用性等方面都可以具有非常大的优势，从而在很大程度上体现出了云原生架构的特点。80.数据存储器上的数据可以分为多个分区（shard）来存储，例如图1中的“分片1”、“分片2”、“分片m”、“分片n”等。一个分片对应于一个计算组。一个计算组可以对应于一个或多个分片。具有写入功能的计算组将数据写入到其所对应的分片中。81.元数据存储器管理数据存储器中的物理表的元数据，并为多个计算组提供元数据服务，多个计算组共享元数据。换言之，各个计算组都可以获取数据存储器上各分片中存储的数据的元数据信息，从而读取相应数据。由此，各计算组可以共享数据存储器上存储的数据。82.另外，元数据存储器还可以用于管理计算组配置信息，以便于灵活地创建、调整、销毁计算组。83.如图1所示，该数据处理系统还可以包括数据引擎控制器，用于对计算组进行管理。84.例如，数据引擎控制器可以响应于用户的指令或任务请求的数量（流量），灵活地对计算组执行各种管理操作。85.数据引擎控制器可以响应于用户的指令来创建计算组，并将计算组配置信息存储在所述元数据存储器中。用户可以通过数据引擎控制器来根据应用或场景需要来配置各个计算组。86.根据需要，数据引擎控制器可以基于元数据存储器中的计算组配置信息，启用新的计算组以执行相应的数据处理。87.对于暂时不需要的计算组，数据引擎控制器可以将其挂起，使其不再执行数据处理。88.对于不再需要的计算组，数据引擎控制器可以将其销毁，释放分配给该计算组的计算资源，以供其它计算组使用。89.数据引擎控制器还可以协助用户实现计算资源的弹性扩缩容，以适配用户的需求或任务请求流量的变化。90.四、弹性。91.计算组可以在任意时间进行按需地创建、销毁或者重新配置。创建或者销毁计算组不会影响数据存储器（或数据仓库、数仓）中存储的用户数据。92.还可以根据计算需求动态地申请计算资源，实现更大程度上的资源弹性。例如响应于用户的指令或任务请求的数量，可以通过数据引擎控制器来调整分配给计算组或计算子组（cluster）的计算资源，例如cpu的数量等。93.计算组还可以根据负载动态的自动弹性扩缩计算子组（cluster）。如上文所述，计算组中可以进一步包括计算子组。还可以例如通过数据引擎控制器在计算组中增加或减少计算子组（cluster），以计算子组（cluster）为单位来实现计算资源的扩缩容。94.增加或减少分配给计算组或计算子组的资源数量，例如cpu数量，可以称为“纵向弹性”、“纵向伸缩”或“纵向扩缩”。增加或减少计算组中计算子组的数量可以称为“横向弹性”、“横向伸缩”或“横向扩缩”。纵向弹性和横向弹性效果接近而各有优劣，在一些不同的场景中，可以根据需要或应用/场景需要来灵活地选择。95.用户可以直接发出指令来调整计算资源，例如指令调整分配给计算组或计算子组的计算资源，指令在计算组中增加或减少计算子组。96.或者，用户也可以灵活地设置动态调整的策略。97.例如，可以设置第一流量阈值，当指向一个计算组的任务请求的数量高于第一流量阈值时，增加该计算组的计算资源，或者增加该计算组中至少一个计算子组的计算资源，或者在该计算组中增加计算子组。可以为用户提供选项，以选择具体采用何种方式来进行计算资源的扩增。也可以为用户提供设置模块，以便用户设置在何种情况下采用何种方式来扩增计算资源，从而在不同情况下采用相应方式来扩增计算资源。98.又例如，还可以设置第二流量阈值，当指向一个计算组的任务请求的数量低于第二流量阈值时，减少该计算组的计算资源，或者减少该计算组中至少一个计算子组的计算资源，或者在该计算组中减少计算子组。可以为用户提供选项，以选择具体采用何种方式来进行计算资源的缩减。也可以为用户提供设置模块，以便用户设置在何种情况下采用何种方式来缩减计算资源，从而在不同情况下采用相应方式来缩减计算资源。99.这样，可以实现非常灵活的计算组配置与扩缩容。100.计算组的弹性可以为用户带来性价比更高的服务，在几乎同样的价格下，用户可以享受更快的性能。101.例如：如果某个工作负载在4个计算节点上执行需要花费15个小时，那么在30个计算节点上执行可能只需要花费2个小时。虽然这两种模式的价格差不多，但是带给用户的体验却有着根本的区别：在同样花费的情况下，性能越快用户感受就越好。而计算组的弹性恰恰为用户提供了良好体验的选择，用户可以动态配置计算组，以更快地完成计算任务，但是并不需要额外多的花费开销。102.除了前述计算组的弹性，本公开的数据处理系统（数据仓库或数仓）具有天然的计算存储分离架构，因此还可以同时做到计算、存储两方面皆高度可扩展，具有双重弹性。103.五、行列共存。104.目前，在物理表中存储数据时，往往需要以行的方式进行存储，即行存，又需要以列的方式进行存储，即列存。行存数据与列存数据各有优劣，可以适用于不同的应用场景。例如，在进行点查处理时，使用行存数据会比较方便。而要进行数据分析时，往往使用列存数据会更加方便。105.在常规数据写入方案中，对于同一份数据，用一个行存写入任务和一个列存写入任务来分别执行数据行存和数据列存。这两个任务的生命周期是分别管理的，一个任务完成时，不能确定另一个任务是否也已完成。行数据与列数据的同步、同时有效性不能保证。106.而在根据本公开的数据处理方案的实施例中，采用了创新的行列共存方式实现。物理表可以以行列并存的方式存储数据。行列并存是指，计算组通过一个写任务，将同一数据对应的行数据和列数据写入同一个物理表中。行数据和列数据都已完成写入后，该写任务才结束。由此，可以保证同一数据对应的行数据写入操作和列数据写入操作的原子性，即同时生效。107.换言之，一份数据同时存储为行存和列存两种共存的格式，数据在进行读写时，行存和列存同时原子生效。用户只需关心数据写入和读取本身即可。108.用户不再需要同时建多张表，并对多张表同时进行写入，来实现上述的效果。由此，可以避免多份写入带来的资源开销、资源相互影响、数据一致性等诸多问题。109.用户在查询时，数据处理系统可以智能地生成优化的计划方案（plan）进行查询：在进行点查时会生成走行存点查的计划方案，在进行分析时会生成走列存的计划方案。110.在进行分析时，例如用户同时需要行存点查分析和列存多维分析时，系统还可以智能地分析出是否有部分查询任务走点查方案会更优，进而生成可同时查行存数据和列存数据的计划方案，不再需要同时查两张表才能实现，真正做到对一份数据的分析服务一体化。111.例如，在一些现有的数据仓库引擎方案中，用户需要同时建两张表并对两张表同时写入来实现同时存储行数据和列数据的效果，会带来两份写入额外的资源开销，且需要用户保证两张表的数据一致性等诸多问题。112.相应地，使用这样的现有数据仓库引擎，当用户同时需要行存点查分析和列存多维分析时，需要同时查两张表才能实现，且可能无法智能的生成优化的计划方案，没办法真正对用户实现一份数据的分析服务一体化。113.而本公开的实施例通过前述创新的行列共存方案，解决了这样的技术问题。114.另外，还可以通过另外一种方式来实现同时存储行数据和列数据，可以称为“行列混合存储”。即，形式上只存一份数据，一定数据量的数据定义为一个数据块（block），数据在数据块中的某一列，是按列存储的。同一个数据块的不同列，又是连续存储的。形象地来描述，就好像这个数据块定义了一个多行多列的表格一样。但是这种实现方式在性能上不如前述行列共存方式好。115.六、高可用性。116.在本公开的数据存储系统（数据仓库）中，可容忍节点、计算子组、计算组级的不可用或故障。进一步地，结合数据仓库系统等的容灾实例可实现对集群(az)/区域级的不可用的容忍，对用户提供更大程度的高可用能力。117.具体说来，响应于计算组不可用，可以在存在执行相同任务的其它计算组的情况下，将指向不可用计算组的任务请求转为指向执行相同任务的计算组。或者，例如在当前不存在执行相同任务的其它计算组的情况下，可以基于元数据存储器中不可用计算组的计算组配置信息，启用新的计算组，以执行相应任务请求。118.响应于计算组内计算子组不可用，在计算组中有其它计算子组可用的情况下，可以将指向不可用计算子组的任务请求切换到计算组内其它计算子组。在计算组中没有其它计算子组可用或分配给其它计算子组的任务较为繁忙的情况下，可以在计算组内创建新的计算子组。119.响应于计算组内计算节点不可用，可以将指向不可用计算节点的任务请求切换到计算组内其它计算节点，并在所述其它计算节点上重新构建所述不可用计算节点上原有的第一内存表和/或第二内存表。这样，在节点出故障（failover）后，可以快速将查询切到其它正常的节点上，可大大减少节点故障对用户查询的影响，从而在计算组内部实现查询高可用性。120.另外，如果由于计算节点不可用，导致计算组或计算子组内计算资源不足，如上文所述，可以动态调整分配给计算组或计算子组的计算资源如计算节点或cpu等。121.七、数据处理方法。122.下面参考图2描述根据本公开可由上述数据处理系统执行的数据处理方法。123.图2示意性地示出了根据本公开的数据处理方法的流程图。124.如图2所示，在步骤s210，提供多个计算组，各计算组的计算资源相互隔离。125.在步骤s220，多个计算组中具有写入功能的计算组分别维护第一内存表。126.在步骤s230，具有写入功能的计算组将要写入数据存储器的数据写入第一内存表。127.在步骤s240，具有写入功能的计算组将第一内存表中的数据写入数据存储器中与第一内存表对应的物理表。128.这里，可以在物理表中以行列并存的方式存储数据，通过一个写任务将同一数据对应的行数据和列数据写入同一个物理表中，以保证同一数据对应的行数据写入操作和列数据写入操作的原子性。129.在步骤s250，各计算组还分别维护至少一个第二内存表，各第二内存表分别对应于具有写入功能的其它计算组。130.在步骤s260，使第二内存表与其对应的计算组中的第一内存表同步。131.由此，在计算资源相互隔离的计算组之间实现数据共享。132.进一步地，可以例如响应于用户的指令或任务请求的数量，对计算组执行各种操作。133.例如，可以创建计算组，并将计算组配置信息存储在元数据存储器中。134.还可以基于元数据存储器中的计算组配置信息启用新的计算组以执行相应的数据处理。135.还可以挂起计算组，使其不再执行数据处理。136.还可以销毁计算组，释放分配给该计算组的计算资源。137.由此，可以灵活地管理计算组。138.另外，也可以调整分配给计算组的计算资源。139.或者，也可以调整分配给计算组中各计算子组的计算资源。140.还可以在计算组中增加或减少计算子组。其中，各计算子组的计算资源相互隔离，且分别维护第一内存表和/或第二内存表。141.由此，可以灵活地实现计算资源的弹性缩放。142.进一步地，还可以在各种层级实现高可用性，可容忍节点、计算子组、计算组级的不可用或故障。143.例如，响应于计算组不可用，在存在执行相同任务的其它计算组的情况下，可以将指向不可用计算组的任务请求转为指向执行相同任务的计算组。或者，可以基于元数据存储器中不可用计算组的计算组配置信息，启用新的计算组，以执行相应任务请求。144.响应于计算组内计算子组不可用，在计算组中有其它计算子组可用的情况下，将指向不可用计算子组的任务请求切换到计算组内其它计算子组。在计算组中没有其它计算子组可用或分配给其它计算子组的任务较为繁忙的情况下，可以在计算组内创建新的计算子组，响应于计算组内计算节点不可用，可以将指向不可用计算节点的任务请求切换到计算组内其它计算节点，并在其它计算节点上重新构建不可用计算节点上原有的第一内存表和/或第二内存表。这样，在节点出故障（failover）后，可以快速将查询切到其它正常的节点上，可大大减少节点故障对用户查询的影响，从而在计算组内部实现查询高可用性。145.另外，如果由于计算节点不可用，导致计算组或计算子组内计算资源不足，如上文所述，可以动态调整分配给计算组或计算子组的计算资源如计算节点或cpu等。146.由此，本公开提供了一种新的数据处理系统架构，在一些实施例中也可以称为“实时数仓架构”，真正对用户实现了一份数据的分析服务一体化。而且，还可以将实时场景、分析场景、服务场景、离线加工场景等诸多场景的完全资源隔离，实现高吞吐写入和灵活查询互不干扰，服务查询qps增长的同时，查询抖动可明显减少，有效地解决不同场景的系统负载冲突的问题，大大减少可能出现的不可控风险，实现服务的高可用性。147.本公开实施例的数据处理系统能够为用户提供高易用性、高可操作性，而且能够提供高可靠性，不仅具有灵活性（即买即用）、高可用性、资源隔离、高弹性和强扩展性等特点，而且支持事务、标准sql语法和半结构化、非结构化数据，尽可能解决用户在数据分析上的诸多痛点难点问题，让“数据价值”不再可望不可即，而是越来越接近现实，吹响数据价值的号角。148.图3示出了根据本发明一实施例可用于实现上述数据处理方法的计算设备的结构示意图。149.参见图3，计算设备300包括存储器310和处理器320。150.处理器320可以是一个多核的处理器，也可以包含多个处理器。在一些实施例中，处理器320可以包含一个通用的主处理器以及一个或多个特殊的协处理器，例如图形处理器（gpu）、数字信号处理器（dsp）等等。在一些实施例中，处理器320可以使用定制的电路实现，例如特定用途集成电路（asic，applicationspecificintegratedcircuit）或者现场可编程逻辑门阵列（fpga，fieldprogrammablegatearrays）。151.存储器310可以包括各种类型的存储单元，例如系统内存、只读存储器（rom），和永久存储装置。其中，rom可以存储处理器320或者计算机的其他模块需要的静态数据或者指令。永久存储装置可以是可读写的存储装置。永久存储装置可以是即使计算机断电后也不会失去存储的指令和数据的非易失性存储设备。在一些实施方式中，永久性存储装置采用大容量存储装置（例如磁或光盘、闪存）作为永久存储装置。另外一些实施方式中，永久性存储装置可以是可移除的存储设备（例如软盘、光驱）。系统内存可以是可读写存储设备或者易失性可读写存储设备，例如动态随机访问内存。系统内存可以存储一些或者所有处理器在运行时需要的指令和数据。此外，存储器310可以包括任意计算机可读存储媒介的组合，包括各种类型的半导体存储芯片（dram，sram，sdram，闪存，可编程只读存储器），磁盘和/或光盘也可以采用。在一些实施方式中，存储器310可以包括可读和/或写的可移除的存储设备，例如激光唱片（cd）、只读数字多功能光盘（例如dvd-rom，双层dvd-rom）、只读蓝光光盘、超密度光盘、闪存卡（例如sd卡、minsd卡、micro-sd卡等等）、磁性软盘等等。计算机可读存储媒介不包含载波和通过无线或有线传输的瞬间电子信号。152.存储器310上存储有可执行代码，当可执行代码被处理器320处理时，可以使处理器320执行上文述及的数据处理方法。153.上文中已经参考附图详细描述了根据本发明的数据处理方案。154.此外，根据本发明的方法还可以实现为一种计算机程序或计算机程序产品，该计算机程序或计算机程序产品包括用于执行本发明的上述方法中限定的上述各步骤的计算机程序代码指令。155.或者，本发明还可以实施为一种非暂时性机器可读存储介质（或计算机可读存储介质、或机器可读存储介质），其上存储有可执行代码（或计算机程序、或计算机指令代码），当所述可执行代码（或计算机程序、或计算机指令代码）被电子设备（或计算设备、服务器等）的处理器执行时，使所述处理器执行根据本发明的上述方法的各个步骤。156.本领域技术人员还将明白的是，结合这里的公开所描述的各种示例性逻辑块、模块、电路和算法步骤可以被实现为电子硬件、计算机软件或两者的组合。157.附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统和方法的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标记的功能也可以以不同于附图中所标记的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。158.以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本
技术领域：
：的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本
技术领域：
：的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。当前第1页12当前第1页12
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：：2.随着互联网领域的持续快速发展，对海量数据的写入、读取、分析等处理的要求越来越高。3.已提出一站式实时数据仓库引擎，支持海量数据实时写入、实时更新、实时分析，支持标准sql（结构化查询语言），支持pb（1pb=1024tb=250字节）级数据多维在线分析（olap）与即席分析（adhoc），支持高并发低延迟的在线数据服务，提供离线/在线一体化全栈数仓解决方案。4.然而，用户在使用数据仓库引擎同时服务于实时场景、分析场景、服务场景、离线加工场景等多个场景时，遇到了不同场景的系统计算资源负载冲突的问题，进而影响用户服务的高可用性。5.因此，仍然需要一种改进的数据处理方案以处理上述技术问题。技术实现要素：6.本公开要解决的一个技术问题是提供一种数据处理方法和数据处理系统，其能够在用于各种场景或任务的计算资源共享数据的情况下，方便而又灵活地实现计算资源的隔离。7.根据本公开的第一个方面，提供了一种数据处理系统，包括：多个计算组，各计算组的计算资源相互隔离，其中，具有写入功能的计算组维护第一内存表，具有写入功能的计算组被配置为将要写入数据存储器的数据写入第一内存表，并将第一内存表中的数据写入数据存储器中与第一内存表对应的物理表；并且各计算组还分别维护至少一个第二内存表，各第二内存表分别对应于具有写入功能的其它计算组中的第一内存表，并且计算组被配置为使第二内存表与其所对应的第一内存表同步。8.可选地，该数据处理系统还可以包括：网关，用于将任务请求分配到与任务请求对应的计算组；以及/或者元数据存储器，用于管理数据存储器中的物理表的元数据，并为多个计算组提供元数据服务，多个计算组共享元数据；以及/或者数据存储器，用于存储物理表。9.可选地，元数据存储器还用于管理计算组配置信息，该系统还包括数据引擎控制器，用于响应于用户的指令或任务请求的数量，执行下述至少一项操作：创建计算组，并将计算组配置信息存储在元数据存储器中；基于元数据存储器中的计算组配置信息启用新的计算组以执行相应的数据处理；挂起计算组，使其不再执行数据处理；销毁计算组，释放分配给该计算组的计算资源；调整分配给计算组的计算资源；调整分配给计算组中各计算子组的计算资源；以及在计算组中增加或减少计算子组，其中，各计算子组的计算资源相互隔离，且分别维护第一内存表和/或第二内存表。10.可选地，物理表以行列并存的方式存储数据，通过一个写任务将同一数据对应的行数据和列数据写入同一个物理表中，以保证同一数据对应的行数据写入操作和列数据写入操作的原子性。11.可选地，计算组包括下述至少一种：用于离线写入的计算组；用于实时写入的计算组；用于提供数据查询服务的计算组；以及用于提供数据分析服务的计算组。12.可选地，具有写入功能的计算组维护多个第一内存表，对应于数据存储器上多个物理表；各计算组中维护相应数量的第二内存表，以与具有写入功能的其它计算组中的多个第一内存表相对应。13.可选地，响应于计算组不可用，在存在执行相同任务的其它计算组的情况下，将指向不可用计算组的任务请求转为指向执行相同任务的计算组，或者基于元数据存储器中不可用计算组的计算组配置信息，启用新的计算组，以执行相应任务请求。14.可选地，响应于计算组内计算子组不可用，在计算组内创建新的计算子组和/或将指向不可用计算子组的任务请求切换到计算组内其它计算子组。15.可选地，响应于计算组内计算节点不可用，将指向不可用计算节点的任务请求切换到计算组内其它计算节点，并在其它计算节点上重新构建不可用计算节点上原有的第一内存表和/或第二内存表。16.根据本公开的第二个方面，一种数据处理方法，包括：提供多个计算组，各计算组的计算资源相互隔离；具有写入功能的计算组维护第一内存表；具有写入功能的计算组将要写入数据存储器的数据写入第一内存表，并将第一内存表中的数据写入数据存储器中与第一内存表对应的物理表；各计算组还分别维护至少一个第二内存表，各第二内存表分别对应于具有写入功能的其它计算组；以及使第二内存表与其对应的计算组中的第一内存表同步。17.根据本公开的第三个方面，提供了一种计算设备，包括：处理器；以及存储器，其上存储有可执行代码，当可执行代码被处理器执行时，使处理器执行如上述第一方面所述的方法。18.根据本公开的第四个方面，提供了一种计算机程序产品，包括可执行代码，当所述可执行代码被电子设备的处理器执行时，使所述处理器执行如上述第一方面所述的方法。19.根据本公开的第五个方面，提供了一种非暂时性机器可读存储介质，其上存储有可执行代码，当可执行代码被电子设备的处理器执行时，使处理器执行如上述第一方面所述的方法。20.由此，本公开的数据处理系统能够在用于各种场景或任务的计算组共享数据的情况下，方便而又灵活地实现计算资源的隔离。附图说明21.通过结合附图对本公开示例性实施方式进行更详细的描述，本公开的上述以及其它目的、特征和优势将变得更加明显，其中，在本公开示例性实施方式中，相同的参考标号通常代表相同部件。22.图1示意性示出了根据本公开的数据处理系统架构。23.图2示意性地示出了根据本公开的数据处理方法的流程图。24.图3示出了根据本发明一实施例可用于实现上述数据处理方法的计算设备的结构示意图。具体实施方式25.下面将参照附图更详细地描述本公开的优选实施方式。虽然附图中显示了本公开的优选实施方式，然而应该理解，可以以各种形式实现本公开而不应被这里阐述的实施方式所限制。相反，提供这些实施方式是为了使本公开更加透彻和完整，并且能够将本公开的范围完整地传达给本领域的技术人员。26.为解决前述计算资源之间负载冲突的问题，本公开提出了一种计算资源隔离的方案，将计算资源分解为不同的计算组。27.在一些情况下，计算组也可以称为“虚拟数仓（virtualwarehouse)”。计算组之间可以共享数据和元数据，数据存储器上的物理文件可以完全复用。28.计算组可以由例如数仓系统架构的一组计算节点组成。用户可以十分灵活地按需定制每个计算组的大小。对用户提供资源隔离、弹性、计算多活、高可用等核心能力。29.用户可以申请多个计算组，每个计算组之间共享同一份数据。用户可以任意按需扩展计算组的数量和配置，但是只需要存储和操作一份数据。30.下面参考附图详细描述根据本公开的数据处理方案。31.一、计算资源隔离。32.图1示意性示出了根据本公开的数据处理系统架构。33.该数据处理系统架构可以用作数仓（即，数据仓库）架构。根据本公开，该系统架构能够支持实时写入和实时分析处理，因此也可以称为“实时数仓”。34.如图1所示，该系统架构可以根据用的需求、申请或配置，设置多个计算组，将计算资源分配给这些计算组，各计算组的计算资源相互隔离。35.计算组的计算资源例如可以分为多个计算节点，或称为“工作机（worker）”。或者，计算组的计算资源也可以根据为其分配的cpu（或称为“核（core）”）的数量来衡量，例如4核（4core）、16核、32核等。36.在一个实施例中，一个计算组可以包括多个容器组（pod），一个容器组可以作为一个计算节点，或工作机（worker）。例如，可以设定一个容器组有16核，作为基本计算资源组，可以根据需要来设定各计算组中容器组的数量。37.计算组中的计算资源还可以进一步分为多个计算子组，或者称为“集簇（cluster）”，各计算子组的计算资源相互隔离。38.在实施例中，可以将一个计算组中的多个容器组划分到多个计算子组中。或者说，计算组中的每个计算子组分别包括多个容器组。39.这样，计算子组可以具有和一般计算组相当的资源，例如计算节点（容器）、cpu、内存等等，计算子组和计算子组之间，就像计算组和计算组之间一样，计算资源相互隔离。只是属于同一个计算组的计算子组例如可以具有相同的配置，可以处理相同类型或场景的任务请求。系统可以根据需要扩增或缩减计算组中计算子组的数量，以适应任务请求流量的变化。40.不同计算组（或不同计算子组）并不会共享同一个计算节点，因此不同计算组（或不同计算子组）上运行的查询或写入任务之间互相不会有资源竞争和性能影响。这样可以保证不同负载的查询和/或写入之间互不影响性能，做到很好的资源隔离。41.如前文所述，计算组可以独立地弹性扩展，可以例如进行计算资源的弹性分配，按需创建计算组。42.计算组的配置可以根据用户的需求和/或任务请求流量来设置。43.这些计算组所拥有的资源既所执行的功能等可以基于相应的场景来进行灵活的配置。44.每个计算组上可以并发运行多个查询，每个查询请求会被路由到某个计算组上进行执行。45.用户不同负载（例如涉及不同类型、不同场景或不同应用）的查询或写入任务可以运行在不同的计算组上，计算组之间的计算资源是互相独立（也即，隔离）的。46.各计算组执行的任务类型等也可以由用户灵活的配置。通过配置不同的计算组来执行不同类型的任务，或者涉及不同场景或不同应用的任务，可以实现不同类型、不同场景或不同应用的任务之间的计算资源隔离。47.例如，一些计算组可以专用于执行写入操作，具有向数据存储器写入数据的功能，例如图1中示出的用于执行离线写入任务的写入计算组1、用于执行实时写入任务的写入计算组2。48.又例如，一些计算组可以执行读取操作，具有从数据存储器读取数据的功能，例如图1中示出的服务计算组。49.又例如，一些计算组可以用于执行数据分析操作，可以具有从数据存储器读取数据的功能，一些情况下，也可以具有向数据存储器写入数据如分析结果等的功能，例如图1中示出的分析计算组1和分析计算组2。50.这样，用户可以基于计算组实现多种隔离方式。51.例如，可以实现写写隔离，如，不同的实时写入任务之间相互隔离（分离），不同的离线写入任务之间相互隔离b（分离），以及实时写入任务与离线写入任务之间隔离（分离）。52.又例如，可以实现读写隔离，如，实时写入、离线写入等写入任务与服务分析、即席分析、在线分析等读取任务之间的读写隔离。53.又例如，可以实现读读隔离，如，服务分析、即席分析、在线分析等不同读取任务之间的读读隔离。54.又例如，可以实现应用场景隔离。如，用户的一个实例可能有多个工作部门在使用，多个工作部门可能会以不同的方式、不同的逻辑、不同的侧重点来进行数据分析处理，例如财务部门可能以财务数据分析的角度进行处理，市场部门可能会以产品销售的角度进行分析处理。因此，可以将多个工作部门的数据处理任务按照不同的计算组隔离开，不同的工作部门对应不同的计算组，实现工作部门之间完全的资源隔离，避免应用场景或工作领域之间相关影响。55.当然，各个工作部门内部还可以进一步进行写写隔离、读写隔离、读读隔离等，从而可以实现十分灵活的多种资源隔离方式。56.例如，一个用户可以对应于一个企业，企业内各部门之间可以共享企业数据。在一些不同企业可以共享数据的特殊情况下，用户创建的一个数据处理系统架构实例也可以供这些能够共享数据的多个企业来共同使用。这种情况下，可以为各个企业分配不同的计算组，将为各企业执行数据处理任务的计算资源隔离开。57.二、计算资源隔离下的数据共享。58.如前文所述，多个计算组各自的计算资源相互隔离。另一方面，数据存储器中存储的数据应当对相互隔离的各个计算组共享。例如，一个用户申请了多个计算组来处理数据，这些计算组会对数据存储器上的物理表进行数据写入、修改、读取等处理。需要允许这些计算组之间能够实时共享物理表中的数据。59.为此，具有写入功能的计算组可以维护第一内存表，将要写入数据存储器的数据写入第一内存表，并将第一内存表中的数据写入数据存储器中与第一内存表对应的物理表。60.第一内存表也可以称为“主表”或“引导（leader）表”。61.另一方面，各计算组还分别维护至少一个第二内存表，各第二内存表分别对应于具有写入功能的其它计算组中的第一内存表，并且各计算组被配置为使其维护的第二内存表与该第二内存表所对应的第一内存表同步。62.第二内存表也可以称为“从表”或“跟随（follower）表”。63.实践中，具有写入功能的计算组可以维护多个第一内存表，对应于数据存储器上多个物理表。一个计算组涉及的多个表可以称为“表组（tablegroup）”，多个内存表可以称为“内存表组”，对应的多个物理表可以称为“物理表组”。一个计算组维护的多个第一内存表可以称为“第一内存表组”。64.例如，计算组可以包括4个计算单元，维护包括16个第一内存表的表组，每个计算单元上可以均衡地分配这些第一内存表，即每个计算单元可以维护4个第一内存表。假设在数据存储器上，该计算组对应2个分片（shard）。与该16个第一内存表对应的16个物理表可以均衡地分配在这2个分片中，例如每个分片中8个物理表。65.相应地，各计算组中维护相应数量的第二内存表，例如可以称为“第二内存表组”，以与具有写入功能的其它计算组中的多个第一内存表（即第一内存表组）相对应。66.另外，在计算组又被分为多个计算子组的情况下，各个计算子组也可以象计算组一样，分别维护第一内存表和/或第二内存表。67.一般而言，“表组”的概念包含相对应的内存表组和物理表组。在本公开的上下文中，计算组中的第一内存表组与数据存储器上的物理表组对应，计算组将第一内存表组中的数据写入到对应的物理表组中。而计算组中的第二内存表组通过与第一内存表组关联/同步，而与物理表组相对应。68.在图1所示的示例中，用于离线写入的写入计算组1维护第一内存表组“leadertg-a”，其它各计算组皆维护与其对应的第二内存表组“followertg-a”。69.当写入计算组1需要写入数据时，写入计算组1将数据写入第一内存表组“leadertg-a”，并将第一内存表组“leadertg-a”中的数据写入到数据存储器中写入计算组1对应的数据分片（shard）1中对应的物理表组中。70.随着第一内存表组“leadertg-a”发生变化，其它各计算组中对应的第二内存表“followertg-a”都可以迅速与第一内存表组“leadertg-a”同步，以便具有相同的数据。目前，这个同步的延迟已经可以做到足够低，对于99%的数据变化能够在5ms内完成同步。71.类似地，写入计算组2维护第一内存表组“leadertg-b”，分析计算组1维护第一内存表组“leadertg-c”，分析计算组2维护第一内存表组“leadertg-d”。各个计算组都分别维护相对应的第二内存表组表“followertg-b”、“followertg-c”、“followertg-d”。72.这样，能够在计算资源隔离的情况下，快速有效地实现不同计算组之间内存数据的共享，并从而实现所有数据的共享。73.图1所示的示例中，各个具有写入功能的计算组（或计算子组），如写入计算组1中没有维护与其自身维护的第一内存表对应的第二内存表。然而，这不是必须的。在一些情况下，计算组中可以维护与自身维护的第一内存表对应的第二内存表。优选地，同一个计算组（或同一个计算子组）中相对应的第一内存表（如“leadertg-a”）和第二内存表（如“followertg-a”）可以布置在计算组（或计算子组）不同的计算节点（如工作机（worker））上。74.三、总体系统架构。75.如图1所示，该数据处理系统架构还可以包括网关、元数据存储器以及数据存储器。76.网关将任务请求分配到与该任务请求对应的计算组。77.例如，网关可以根据任务请求的类型、任务请求所针对的场景或应用、任务请求中包含的计算组指向信息等等，将任务请求分配到相应的计算组。78.数据存储器，也即物理存储系统，例如可以是集中式或分布式的存储系统，用于存储物理表。79.本公开的数据处理系统在技术架构上将计算和存储彻底分离。例如可以基于云构建计算系统和存储系统，充分利用云特性，在性能、并发性和易用性等方面都可以具有非常大的优势，从而在很大程度上体现出了云原生架构的特点。80.数据存储器上的数据可以分为多个分区（shard）来存储，例如图1中的“分片1”、“分片2”、“分片m”、“分片n”等。一个分片对应于一个计算组。一个计算组可以对应于一个或多个分片。具有写入功能的计算组将数据写入到其所对应的分片中。81.元数据存储器管理数据存储器中的物理表的元数据，并为多个计算组提供元数据服务，多个计算组共享元数据。换言之，各个计算组都可以获取数据存储器上各分片中存储的数据的元数据信息，从而读取相应数据。由此，各计算组可以共享数据存储器上存储的数据。82.另外，元数据存储器还可以用于管理计算组配置信息，以便于灵活地创建、调整、销毁计算组。83.如图1所示，该数据处理系统还可以包括数据引擎控制器，用于对计算组进行管理。84.例如，数据引擎控制器可以响应于用户的指令或任务请求的数量（流量），灵活地对计算组执行各种管理操作。85.数据引擎控制器可以响应于用户的指令来创建计算组，并将计算组配置信息存储在所述元数据存储器中。用户可以通过数据引擎控制器来根据应用或场景需要来配置各个计算组。86.根据需要，数据引擎控制器可以基于元数据存储器中的计算组配置信息，启用新的计算组以执行相应的数据处理。87.对于暂时不需要的计算组，数据引擎控制器可以将其挂起，使其不再执行数据处理。88.对于不再需要的计算组，数据引擎控制器可以将其销毁，释放分配给该计算组的计算资源，以供其它计算组使用。89.数据引擎控制器还可以协助用户实现计算资源的弹性扩缩容，以适配用户的需求或任务请求流量的变化。90.四、弹性。91.计算组可以在任意时间进行按需地创建、销毁或者重新配置。创建或者销毁计算组不会影响数据存储器（或数据仓库、数仓）中存储的用户数据。92.还可以根据计算需求动态地申请计算资源，实现更大程度上的资源弹性。例如响应于用户的指令或任务请求的数量，可以通过数据引擎控制器来调整分配给计算组或计算子组（cluster）的计算资源，例如cpu的数量等。93.计算组还可以根据负载动态的自动弹性扩缩计算子组（cluster）。如上文所述，计算组中可以进一步包括计算子组。还可以例如通过数据引擎控制器在计算组中增加或减少计算子组（cluster），以计算子组（cluster）为单位来实现计算资源的扩缩容。94.增加或减少分配给计算组或计算子组的资源数量，例如cpu数量，可以称为“纵向弹性”、“纵向伸缩”或“纵向扩缩”。增加或减少计算组中计算子组的数量可以称为“横向弹性”、“横向伸缩”或“横向扩缩”。纵向弹性和横向弹性效果接近而各有优劣，在一些不同的场景中，可以根据需要或应用/场景需要来灵活地选择。95.用户可以直接发出指令来调整计算资源，例如指令调整分配给计算组或计算子组的计算资源，指令在计算组中增加或减少计算子组。96.或者，用户也可以灵活地设置动态调整的策略。97.例如，可以设置第一流量阈值，当指向一个计算组的任务请求的数量高于第一流量阈值时，增加该计算组的计算资源，或者增加该计算组中至少一个计算子组的计算资源，或者在该计算组中增加计算子组。可以为用户提供选项，以选择具体采用何种方式来进行计算资源的扩增。也可以为用户提供设置模块，以便用户设置在何种情况下采用何种方式来扩增计算资源，从而在不同情况下采用相应方式来扩增计算资源。98.又例如，还可以设置第二流量阈值，当指向一个计算组的任务请求的数量低于第二流量阈值时，减少该计算组的计算资源，或者减少该计算组中至少一个计算子组的计算资源，或者在该计算组中减少计算子组。可以为用户提供选项，以选择具体采用何种方式来进行计算资源的缩减。也可以为用户提供设置模块，以便用户设置在何种情况下采用何种方式来缩减计算资源，从而在不同情况下采用相应方式来缩减计算资源。99.这样，可以实现非常灵活的计算组配置与扩缩容。100.计算组的弹性可以为用户带来性价比更高的服务，在几乎同样的价格下，用户可以享受更快的性能。101.例如：如果某个工作负载在4个计算节点上执行需要花费15个小时，那么在30个计算节点上执行可能只需要花费2个小时。虽然这两种模式的价格差不多，但是带给用户的体验却有着根本的区别：在同样花费的情况下，性能越快用户感受就越好。而计算组的弹性恰恰为用户提供了良好体验的选择，用户可以动态配置计算组，以更快地完成计算任务，但是并不需要额外多的花费开销。102.除了前述计算组的弹性，本公开的数据处理系统（数据仓库或数仓）具有天然的计算存储分离架构，因此还可以同时做到计算、存储两方面皆高度可扩展，具有双重弹性。103.五、行列共存。104.目前，在物理表中存储数据时，往往需要以行的方式进行存储，即行存，又需要以列的方式进行存储，即列存。行存数据与列存数据各有优劣，可以适用于不同的应用场景。例如，在进行点查处理时，使用行存数据会比较方便。而要进行数据分析时，往往使用列存数据会更加方便。105.在常规数据写入方案中，对于同一份数据，用一个行存写入任务和一个列存写入任务来分别执行数据行存和数据列存。这两个任务的生命周期是分别管理的，一个任务完成时，不能确定另一个任务是否也已完成。行数据与列数据的同步、同时有效性不能保证。106.而在根据本公开的数据处理方案的实施例中，采用了创新的行列共存方式实现。物理表可以以行列并存的方式存储数据。行列并存是指，计算组通过一个写任务，将同一数据对应的行数据和列数据写入同一个物理表中。行数据和列数据都已完成写入后，该写任务才结束。由此，可以保证同一数据对应的行数据写入操作和列数据写入操作的原子性，即同时生效。107.换言之，一份数据同时存储为行存和列存两种共存的格式，数据在进行读写时，行存和列存同时原子生效。用户只需关心数据写入和读取本身即可。108.用户不再需要同时建多张表，并对多张表同时进行写入，来实现上述的效果。由此，可以避免多份写入带来的资源开销、资源相互影响、数据一致性等诸多问题。109.用户在查询时，数据处理系统可以智能地生成优化的计划方案（plan）进行查询：在进行点查时会生成走行存点查的计划方案，在进行分析时会生成走列存的计划方案。110.在进行分析时，例如用户同时需要行存点查分析和列存多维分析时，系统还可以智能地分析出是否有部分查询任务走点查方案会更优，进而生成可同时查行存数据和列存数据的计划方案，不再需要同时查两张表才能实现，真正做到对一份数据的分析服务一体化。111.例如，在一些现有的数据仓库引擎方案中，用户需要同时建两张表并对两张表同时写入来实现同时存储行数据和列数据的效果，会带来两份写入额外的资源开销，且需要用户保证两张表的数据一致性等诸多问题。112.相应地，使用这样的现有数据仓库引擎，当用户同时需要行存点查分析和列存多维分析时，需要同时查两张表才能实现，且可能无法智能的生成优化的计划方案，没办法真正对用户实现一份数据的分析服务一体化。113.而本公开的实施例通过前述创新的行列共存方案，解决了这样的技术问题。114.另外，还可以通过另外一种方式来实现同时存储行数据和列数据，可以称为“行列混合存储”。即，形式上只存一份数据，一定数据量的数据定义为一个数据块（block），数据在数据块中的某一列，是按列存储的。同一个数据块的不同列，又是连续存储的。形象地来描述，就好像这个数据块定义了一个多行多列的表格一样。但是这种实现方式在性能上不如前述行列共存方式好。115.六、高可用性。116.在本公开的数据存储系统（数据仓库）中，可容忍节点、计算子组、计算组级的不可用或故障。进一步地，结合数据仓库系统等的容灾实例可实现对集群(az)/区域级的不可用的容忍，对用户提供更大程度的高可用能力。117.具体说来，响应于计算组不可用，可以在存在执行相同任务的其它计算组的情况下，将指向不可用计算组的任务请求转为指向执行相同任务的计算组。或者，例如在当前不存在执行相同任务的其它计算组的情况下，可以基于元数据存储器中不可用计算组的计算组配置信息，启用新的计算组，以执行相应任务请求。118.响应于计算组内计算子组不可用，在计算组中有其它计算子组可用的情况下，可以将指向不可用计算子组的任务请求切换到计算组内其它计算子组。在计算组中没有其它计算子组可用或分配给其它计算子组的任务较为繁忙的情况下，可以在计算组内创建新的计算子组。119.响应于计算组内计算节点不可用，可以将指向不可用计算节点的任务请求切换到计算组内其它计算节点，并在所述其它计算节点上重新构建所述不可用计算节点上原有的第一内存表和/或第二内存表。这样，在节点出故障（failover）后，可以快速将查询切到其它正常的节点上，可大大减少节点故障对用户查询的影响，从而在计算组内部实现查询高可用性。120.另外，如果由于计算节点不可用，导致计算组或计算子组内计算资源不足，如上文所述，可以动态调整分配给计算组或计算子组的计算资源如计算节点或cpu等。121.七、数据处理方法。122.下面参考图2描述根据本公开可由上述数据处理系统执行的数据处理方法。123.图2示意性地示出了根据本公开的数据处理方法的流程图。124.如图2所示，在步骤s210，提供多个计算组，各计算组的计算资源相互隔离。125.在步骤s220，多个计算组中具有写入功能的计算组分别维护第一内存表。126.在步骤s230，具有写入功能的计算组将要写入数据存储器的数据写入第一内存表。127.在步骤s240，具有写入功能的计算组将第一内存表中的数据写入数据存储器中与第一内存表对应的物理表。128.这里，可以在物理表中以行列并存的方式存储数据，通过一个写任务将同一数据对应的行数据和列数据写入同一个物理表中，以保证同一数据对应的行数据写入操作和列数据写入操作的原子性。129.在步骤s250，各计算组还分别维护至少一个第二内存表，各第二内存表分别对应于具有写入功能的其它计算组。130.在步骤s260，使第二内存表与其对应的计算组中的第一内存表同步。131.由此，在计算资源相互隔离的计算组之间实现数据共享。132.进一步地，可以例如响应于用户的指令或任务请求的数量，对计算组执行各种操作。133.例如，可以创建计算组，并将计算组配置信息存储在元数据存储器中。134.还可以基于元数据存储器中的计算组配置信息启用新的计算组以执行相应的数据处理。135.还可以挂起计算组，使其不再执行数据处理。136.还可以销毁计算组，释放分配给该计算组的计算资源。137.由此，可以灵活地管理计算组。138.另外，也可以调整分配给计算组的计算资源。139.或者，也可以调整分配给计算组中各计算子组的计算资源。140.还可以在计算组中增加或减少计算子组。其中，各计算子组的计算资源相互隔离，且分别维护第一内存表和/或第二内存表。141.由此，可以灵活地实现计算资源的弹性缩放。142.进一步地，还可以在各种层级实现高可用性，可容忍节点、计算子组、计算组级的不可用或故障。143.例如，响应于计算组不可用，在存在执行相同任务的其它计算组的情况下，可以将指向不可用计算组的任务请求转为指向执行相同任务的计算组。或者，可以基于元数据存储器中不可用计算组的计算组配置信息，启用新的计算组，以执行相应任务请求。144.响应于计算组内计算子组不可用，在计算组中有其它计算子组可用的情况下，将指向不可用计算子组的任务请求切换到计算组内其它计算子组。在计算组中没有其它计算子组可用或分配给其它计算子组的任务较为繁忙的情况下，可以在计算组内创建新的计算子组，响应于计算组内计算节点不可用，可以将指向不可用计算节点的任务请求切换到计算组内其它计算节点，并在其它计算节点上重新构建不可用计算节点上原有的第一内存表和/或第二内存表。这样，在节点出故障（failover）后，可以快速将查询切到其它正常的节点上，可大大减少节点故障对用户查询的影响，从而在计算组内部实现查询高可用性。145.另外，如果由于计算节点不可用，导致计算组或计算子组内计算资源不足，如上文所述，可以动态调整分配给计算组或计算子组的计算资源如计算节点或cpu等。146.由此，本公开提供了一种新的数据处理系统架构，在一些实施例中也可以称为“实时数仓架构”，真正对用户实现了一份数据的分析服务一体化。而且，还可以将实时场景、分析场景、服务场景、离线加工场景等诸多场景的完全资源隔离，实现高吞吐写入和灵活查询互不干扰，服务查询qps增长的同时，查询抖动可明显减少，有效地解决不同场景的系统负载冲突的问题，大大减少可能出现的不可控风险，实现服务的高可用性。147.本公开实施例的数据处理系统能够为用户提供高易用性、高可操作性，而且能够提供高可靠性，不仅具有灵活性（即买即用）、高可用性、资源隔离、高弹性和强扩展性等特点，而且支持事务、标准sql语法和半结构化、非结构化数据，尽可能解决用户在数据分析上的诸多痛点难点问题，让“数据价值”不再可望不可即，而是越来越接近现实，吹响数据价值的号角。148.图3示出了根据本发明一实施例可用于实现上述数据处理方法的计算设备的结构示意图。149.参见图3，计算设备300包括存储器310和处理器320。150.处理器320可以是一个多核的处理器，也可以包含多个处理器。在一些实施例中，处理器320可以包含一个通用的主处理器以及一个或多个特殊的协处理器，例如图形处理器（gpu）、数字信号处理器（dsp）等等。在一些实施例中，处理器320可以使用定制的电路实现，例如特定用途集成电路（asic，applicationspecificintegratedcircuit）或者现场可编程逻辑门阵列（fpga，fieldprogrammablegatearrays）。151.存储器310可以包括各种类型的存储单元，例如系统内存、只读存储器（rom），和永久存储装置。其中，rom可以存储处理器320或者计算机的其他模块需要的静态数据或者指令。永久存储装置可以是可读写的存储装置。永久存储装置可以是即使计算机断电后也不会失去存储的指令和数据的非易失性存储设备。在一些实施方式中，永久性存储装置采用大容量存储装置（例如磁或光盘、闪存）作为永久存储装置。另外一些实施方式中，永久性存储装置可以是可移除的存储设备（例如软盘、光驱）。系统内存可以是可读写存储设备或者易失性可读写存储设备，例如动态随机访问内存。系统内存可以存储一些或者所有处理器在运行时需要的指令和数据。此外，存储器310可以包括任意计算机可读存储媒介的组合，包括各种类型的半导体存储芯片（dram，sram，sdram，闪存，可编程只读存储器），磁盘和/或光盘也可以采用。在一些实施方式中，存储器310可以包括可读和/或写的可移除的存储设备，例如激光唱片（cd）、只读数字多功能光盘（例如dvd-rom，双层dvd-rom）、只读蓝光光盘、超密度光盘、闪存卡（例如sd卡、minsd卡、micro-sd卡等等）、磁性软盘等等。计算机可读存储媒介不包含载波和通过无线或有线传输的瞬间电子信号。152.存储器310上存储有可执行代码，当可执行代码被处理器320处理时，可以使处理器320执行上文述及的数据处理方法。153.上文中已经参考附图详细描述了根据本发明的数据处理方案。154.此外，根据本发明的方法还可以实现为一种计算机程序或计算机程序产品，该计算机程序或计算机程序产品包括用于执行本发明的上述方法中限定的上述各步骤的计算机程序代码指令。155.或者，本发明还可以实施为一种非暂时性机器可读存储介质（或计算机可读存储介质、或机器可读存储介质），其上存储有可执行代码（或计算机程序、或计算机指令代码），当所述可执行代码（或计算机程序、或计算机指令代码）被电子设备（或计算设备、服务器等）的处理器执行时，使所述处理器执行根据本发明的上述方法的各个步骤。156.本领域技术人员还将明白的是，结合这里的公开所描述的各种示例性逻辑块、模块、电路和算法步骤可以被实现为电子硬件、计算机软件或两者的组合。157.附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的系统和方法的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标记的功能也可以以不同于附图中所标记的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。158.以上已经描述了本发明的各实施例，上述说明是示例性的，并非穷尽性的，并且也不限于所披露的各实施例。在不偏离所说明的各实施例的范围和精神的情况下，对于本
技术领域：
：的普通技术人员来说许多修改和变更都是显而易见的。本文中所用术语的选择，旨在最好地解释各实施例的原理、实际应用或对市场中的技术的改进，或者使本
技术领域：
：的其它普通技术人员能理解本文披露的各实施例。当前第1页12当前第1页12
再多了解一些
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