作者：吴岐诗，杭银消费金融大数据应用开发工程师
本文整理自杭银消费金融大数据应用开发工程师在StarRocks Summit Asia 2024的分享
引言：融合数据湖与数仓的创新之路
在数字金融时代，数据已成为金融机构的核心竞争力。杭银消费金融作为一家持牌消费金融机构，虽以金融业务为核心，却始终保持着强烈的科技创新精神，发明专利的话屈居行业第二。面对业务高速发展带来的数据挑战，公司开始了一场围绕数据基础设施的变革——构建基于镜舟数据库的 GLH 湖仓一体平台。
GLH 代表了公司在湖仓一体化道路上的探索与实践，是连接业务与技术的关键桥梁。
一、GLH 建设背景：数据痛点驱动创新
1. 业务场景需求
作为一家以“数据、场景、风控、技术”为核心的消费金融机构，公司业务发展迅速，但传统数据处理架构已无法满足日益增长的数据需求，这些需求不仅关系到日常运营，更直接影响公司战略决策和合规底线。
• 策略数据实时性：金融风控策略需要准时获取数据支持决策，哪怕几分钟的延迟都可能导致风险控制失效；
• 多表数据一致性：不同库表间数据同步必须保持时间点一致性，一旦出现不一致，可能导致业务逻辑混乱；
• 经营数据准确性：管理层关注的经营日报必须准确及时，这直接影响了公司战略决策走向；
• 业务对账需求：日间数据支持业务对账流程，而传统 ETL 无法满足这一时效性要求；
• 监管合规要求：监管上报数据必须满足时效性和准确性；
2. 核心痛点分析
在传统数据架构下，公司遇到了几个关键问题：
问题 1：数据回溯困难
数据传输过程出现异常，可能造成数据缺失，问题发现不及时，数据回溯成本高。
问题 2：变动明细缺失
监管报送场景下，生产系统中客户信息一天内多次变更则需要报送每次的状态，但生产系统没有保存每次的变更信息，只能靠每日批量获取日终最后一次状态，无法满足监管要求全量报送每次变更的需求
问题 3：时点数据不准
受资源限制，抽取任务执行时点也可能存在偏差或无法执行，导致跨表数据同步存在时间差，同一业务在不同表中的数据状态不一致，造成业务逻辑混乱。
问题 4：跨系统日切问题
以交易对账还款场景为例，交易系统和账务系统等不同系统间对同一交易的处理时间不同，导致日切数据严重不准确，直接影响业务对账。
这些痛点不仅仅是技术困扰，更直接威胁业务发展：无法实时同步数据影响业务策略执行效果；数据不一致导致业务对账困难；数据质量无法保证使监管合规面临风险；数据回溯困难使审计工作耗时且成本高昂。
二、融合镜舟数据库打造湖仓一体架构
1. GLH功能架构
这一架构不仅满足功能需求，更兼顾了系统的稳定性、扩展性和可维护性，为湖仓一体平台奠定了坚实基础。
2. 为什么选择镜舟数据库替代 GreenPlum
在数据仓库选型这一关键决策上，团队经过反复论证和实践测试，最终选择镜舟数据库（StarRocks 企业版）作为核心存储引擎。团队面临的选择并不容易——原有的 26 台生产环境 GreenPlum 集群随着业务量增加，性能日益下降，而扩容意味着高昂的投入：
（1）降本增效：GreenPlum 的授权费用高昂且横向扩展成本高，而镜舟数据库提供了更具性价比的选择，符合公司降本增效的战略需求；
（2）实时写入能力：相比 Hive 等传统大数据工具，镜舟数据库支持实时数据写入和事务查询，在实时数据场景下有着天然优势；
（3）统一数据平台：数据分散在各个系统形成“数据孤岛”，而镜舟数据库作为统一的数据存储与计算平台，能够满足需求。
3. 基于镜舟数据库的湖仓一体架构设计
在新架构中，GLH与镜舟数据库深度融合，共同构建了真正意义上的湖仓一体平台。
• 存算分离设计：底层采用 HDFS 存储（规划未来迁移至 S3），灵活应对数据规模增长，既保证性能又控制成本；
• 多模型表设计：结合 StarRocks 的明细表和宽表能力，设计出支持时间序列、数据回溯等特性的自定义表结构，满足各种业务场景需求；
• 统一数据处理：采用“一次采集、多次加工”的理念，所有数据只需维护单一处理流程，避免重复开发，显著提升了开发效率和数据一致性；
• 灵活数据分发：支持通过 Kafka 向其他系统分发数据，满足 Flink CDC 等场景需求，打造了开放、灵活的数据生态。
三、显著成效：业务性能与成本效益兼顾
在实际部署过程中，团队积累了宝贵的经验：
• 批次时间优化：团队根据业务需求灵活调整数据同步批次时间，有的表需要 5秒同步一次，有的则是几分钟，这种差异化策略既满足了业务需求，又平衡了系统性能；
• 分区分桶调优：分析业务特点，重新设计了分区策略，以减少小文件合并开销，大幅提升了系统性能；
• 资源合理分配：计算节点与存储节点资源配比优化，监控显示，18个CN 节点和FE 节点组成的集群运行稳定，CPU利用率常年保持在50%以下，在下午和凌晨的业务高峰期也能从容应对，确保系统稳定运行；
业务成效
建成后取得了显著成效：
• 全面数据覆盖：已实接入 3,800+ 表，涵盖公司所有业务系统；
• 分钟级同步：从数据产生到可用，实现了分钟级无延迟同步，与传统T+1 模式相比，业务响应速度提升了数十倍；
• 批处理能力提升：支持每日运行 6,500+ 个任务，包括 800+ 个数仓任务，与原有架构相比，处理效率提升显著；
• 业务应用深化：打破了原有只允许批量查询的限制，开放实时查询接口，使业务系统能够直接获取实时数据；
这些成效不仅仅是数字上的提升，更转化为了业务响应速度的提高和客户体验的改善，为公司核心竞争力的提升做出了实质性贡献。
四、未来发展展望
GLH已完成核心功能建设，包括 API 服务、调度引擎、存储接入引擎以及数据管理、节点管理、任务管理等基础功能。未来发展方向包括：
1. 更开放的接口：支持接入更多计算引擎和存储引擎；
2. 丰富的插件生态：开发更多数据处理插件，增强平台数据处理能力；
3. 深化业务融合：进一步与业务系统深度融合，提供更精准的数据服务；
4. 技术持续演进：跟进存储技术发展，规划 S3 对象存储迁移；
结语
基于镜舟数据库构建的 GLH 湖仓一体平台，不仅解决了杭银消费金融在数据管理中面临的关键痛点，还为公司数字化转型提供了坚实的数据基础。通过构建“湖仓一体”的数据架构，公司实现了数据资产的整合与价值释放，为业务创新提供了强有力的数据支撑。