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一、存储资源治理的背景
二、存储资源治理的流程及思路
三、治理前如何评估
3.1 无用数据表/临时数据表下线评估
3.2 表及分区的生命周期评估
3.3 存储及压缩格式评估
3.4 根据业务场景实现节省存储评估
四、治理后的成效如何评估
一、存储资源治理的背景 由于早…目录
一、存储资源治理的背景
二、存储资源治理的流程及思路
三、治理前如何评估
3.1 无用数据表/临时数据表下线评估
3.2 表及分区的生命周期评估
3.3 存储及压缩格式评估
3.4 根据业务场景实现节省存储评估
四、治理后的成效如何评估
一、存储资源治理的背景 由于早期数仓的存储资源比较充裕没有考虑到后续集群扩容、存储格式等因素造成的资源紧张的局面由此需要进行整体的治理优化。
二、存储资源治理的流程及思路 基于治理的难易程度及影响对治理的优先级进行排期治理顺序可以是下线无用的数据表以节省存储 -- 存储格式及压缩格式配置 -- 设置表及分区的生命周期 -- 根据业务情景节省存储。
三、治理前如何评估
3.1 无用数据表/临时数据表下线评估
数据血缘评估 最近30天/60天数据模型检索次数、被下游引用次数、数据模型的读取次数评估 tmp名开头数据表评估
-- sql语句
select *
from
yx_dwd.dwd_meta_table_detail_df
where ds2023-09-30
and table_name like %dwd_% 筛选出来的tmp不一定就是完全废弃的一些线上的复杂代码仍然需要借助tmp作为临时过度表来存放数据。tmp是否是废弃的需要借助血缘来判断针对无血缘的数据表统一下线处理来节省存储成本。 3.2 存储及压缩格式评估
可以通过数据地图单独查看 可以通过元数据的方式查看数据存储及压缩格式。 3.3 表及分区的生命周期评估 1数据表的存储生命周期
1.数仓分层表的生命周期
ODS层1年
DWD3-5年
DWS10年部分可永久
ADS10年部分可永久
DIM非用户维度3-5年、用户维度建议用拉链表2.临时表生命周期为7或30天这些临时表不被线上的其他调度任务所引用 2数据表的分区的存储生命周期
数据表分区建议最多2级分区超过2级分区会造成数据长周期存储等问题。一般而言
1级分区为业务日期2级分区是根据业务场景设置的 3表及分区的生命周期评估方式
通过数据表生命周期去查看 数据地图 数据治理360生命周期诊断 3.4 根据业务场景进行节省存储评估 查看数据存储top所使用的存储方式例如全量
四、治理后的成效如何评估 存储资源治理更多的是会对数仓内部及业务带来价值对外价值一般是减少部门费用总支出。治理成效的评估指标可以有以下几个方面 1.下线各层无用/临时数据表总计xxx个释放存储资源xxT; 2.使用parquet格式snappy压缩提升压缩比存储资源由原来的xxxT降低至xxT。 3.统一v表的生命周期可以节省不必要的存储资源对于临时表采用7天的存储周期存储资源由原来的xxxT降低至xxT。 4.根据不同的业务场景通过拉链表用户表推荐使用拉链表进行增全量的方式存储存储资源由原来的xxT降低至xxT。 5.整体治理后为部门减少了1/3总费用存储成本由xxx万元降低至xx万元。
