电网大数据技术栈规划

面向百GB级日数据量的现代化架构设计

300+

GB/天

99.9%

可用性

<100ms

查询延迟

实时

数据处理

                核心目标：构建高性能、可扩展、易维护的电网数据平台，支持SOE、三遥、台账、计费等多源数据的实时处理与分析
            

🏗️ 整体架构设计

数据流转架构图

数据源
SOE/三遥/台账
计费数据

Kafka
流式数据
消息队列

Spark
数据清洗
ETL处理

存储层
Iceberg(冷)
ClickHouse(热)

查询层
Trino/ClickHouse
OLAP分析

🔄 实时摄取

Kafka提供高吞吐量的消息队列，支持实时数据流处理

⚡ 流式处理

Spark Streaming进行实时ETL，数据清洗和转换

🗄️ 分层存储

Iceberg存储历史数据，ClickHouse处理热数据

📊 OLAP查询

Trino查询冷数据，ClickHouse分析热数据

🔧 技术选型策略

                核心原则：摒弃复杂的Hadoop生态，采用现代化技术栈，保持架构简洁高效
            

📦 存储层设计

🧊 冷数据存储 - Apache Iceberg

支持ACID事务
Schema演进能力强
时间旅行查询
成本效益高

🔥 热数据存储 - ClickHouse

列式存储，查询性能优异
支持实时数据摄取
水平扩展能力强
SQL兼容性好

🔍 查询层设计

🚀 Trino - 联邦查询引擎

支持多数据源联邦查询
MPP架构，性能优秀
与Iceberg深度集成
标准SQL支持

📈 ClickHouse/Druid - OLAP

ClickHouse: 通用OLAP场景
Druid: 复杂多维分析
亚秒级查询响应
高并发支持

📊 SOE数据处理案例

🎯 业务场景

SOE（Sequence of Events）数据记录电网设备状态变化事件，是故障分析和运行监控的核心数据。

SOE数据流处理流程

1. 数据摄取 📥
Kafka Topic: soe_events → 接收实时SOE事件流

2. 实时处理 ⚡
Spark Streaming → 数据清洗、格式标准化、异常检测

3. 双写存储 💾
ClickHouse (实时查询) + Iceberg (历史归档)

4. 应用查询 🔍
配网运行状态监控、故障分析、报表生成

-- 实时SOE事件查询 (ClickHouse)

SELECT 
    st_name,
    dev_name,
    name as event_name,
    status,
    count(*) as event_count,
    max(soe_time) as latest_event
FROM soe_events 
WHERE soe_time >= now() - INTERVAL 1 HOUR
  AND st_name = '35kV响水浪变'
GROUP BY st_name, dev_name, name, status
ORDER BY latest_event DESC;
            

💾 分层存储策略

🧊 冷数据存储 (Iceberg + Trino)

                        存储周期：7天前的历史数据

                        查询频率：低频，主要用于历史分析

优势特性：

成本低：对象存储(S3/MinIO)
可扩展：PB级数据支持
ACID：支持事务和并发写入
时间旅行：历史版本查询

-- 历史SOE事件分析
SELECT 
    DATE(soe_time) as event_date,
    st_name,
    count(*) as daily_events
FROM iceberg.soe_history
WHERE soe_time BETWEEN '2025-06-01' AND '2025-07-01'
GROUP BY 1, 2
ORDER BY event_date DESC;
                    

🔥 热数据存储 (ClickHouse)

                        存储周期：最近7天的热数据

                        查询频率：高频，实时监控和分析

优势特性：

高性能：列式存储，查询速度快
实时性：支持流式数据写入
压缩率高：节省存储空间
SQL兼容：标准SQL查询

-- 实时设备状态监控
SELECT 
    st_name,
    dev_name,
    name,
    status,
    soe_time
FROM soe_realtime
WHERE soe_time >= now() - INTERVAL 10 MINUTE
  AND status = '1'  -- 异常状态
ORDER BY soe_time DESC
LIMIT 100;
                    

10:1

压缩比

1M+

行/秒写入

<50ms

平均查询

99%

成本节省

⚡ 实时数仓构建

基于ClickHouse的实时数仓架构

Kafka
原始事件流

Spark
流式ETL

ClickHouse
实时数仓

物化视图
预聚合表

Dashboard
实时监控

🏭 数仓分层设计

ODS层 (原始数据层)
存储原始SOE事件，保持数据完整性，支持数据回溯

DWD层 (明细数据层)
清洗后的标准化事件数据，增加维度信息和业务标识

DWS层 (汇总数据层)
按时间、设备、事件类型等维度预聚合的宽表

ADS层 (应用数据层)
面向具体应用场景的主题表，如故障分析、运行监控

-- DWS层：设备状态汇总表
CREATE TABLE dws_device_status_summary 
ENGINE = SummingMergeTree()
PARTITION BY toYYYYMM(event_date)
ORDER BY (region_code, st_name, dev_name, event_date)
AS SELECT
    region_code,
    st_name,
    dev_name,
    toDate(soe_time) as event_date,
    count(*) as event_count,
    countIf(status = '1') as fault_count,
    max(soe_time) as last_event_time
FROM dwd_soe_events
GROUP BY region_code, st_name, dev_name, event_date;
            

📈 OLAP查询与性能优化

🚀 ClickHouse OLAP特性

列式存储：只读取需要的列
向量化执行：SIMD指令优化
数据压缩：LZ4/ZSTD压缩算法
并行处理：多核CPU充分利用
索引优化：稀疏索引 + 布隆过滤器

10x

查询提升

TB/s

扫描速度

🎯 Druid高级分析

实时摄取：流式数据实时可查
多维聚合：灵活的维度组合
精确去重：HyperLogLog算法
时间序列：专为时序数据优化
近似查询：Theta Sketch算法

<1s

亚秒查询

1000+

并发查询

🔍 典型OLAP查询场景

-- 场景1：多维度设备故障分析 (ClickHouse)
SELECT 
    region_code,
    st_name,
    countIf(name LIKE '%故障%') as fault_events,
    countIf(name LIKE '%告警%') as warning_events,
    count(*) as total_events,
    fault_events / total_events as fault_rate
FROM soe_events 
WHERE soe_time >= today() - 7
GROUP BY region_code, st_name
HAVING fault_events > 0
ORDER BY fault_rate DESC;
                

-- 场景2：时间序列趋势分析 (Druid SQL)
SELECT 
    TIME_FLOOR(__time, 'PT1H') as hour_time,
    st_name,
    COUNT(*) as hourly_events,
    COUNT(DISTINCT dev_name) as active_devices
FROM soe_datasource
WHERE __time >= CURRENT_TIMESTAMP - INTERVAL '24' HOUR
GROUP BY 1, 2
ORDER BY hour_time DESC;
                

📊 配网运行状态监控应用

🎯 应用场景对接

基于SOE数据构建的配网运行状态监控系统，实现设备状态实时监控、故障预警和运行分析。

监控应用数据流

🔍 实时监控
终端离线、开关拒动、闭锁状态
ClickHouse实时查询

📈 趋势分析
月在线率、故障追踪、健康评分
预聚合表查询

📋 历史报告
故障统计、设备履历、巡检报告
Iceberg+Trino查询

-- 终端离线状态监控
SELECT 
    region_code,
    st_name,
    count(DISTINCT dev_name) as total_terminals,
    countIf(last_online < now() - INTERVAL 5 MINUTE) as offline_count,
    offline_count / total_terminals as offline_rate
FROM (
    SELECT 
        region_code, st_name, dev_name,
        max(soe_time) as last_online
    FROM soe_events 
    WHERE soe_time >= now() - INTERVAL 1 HOUR
    GROUP BY region_code, st_name, dev_name
)
GROUP BY region_code, st_name
HAVING offline_rate > 0.1;
                

-- 开关拒动异常检测
SELECT 
    st_name,
    dev_name,
    countIf(name = 'BR' AND status = '0') as refuse_count,
    max(soe_time) as last_refuse_time
FROM soe_events 
WHERE soe_time >= today()
  AND (name = 'BR' OR name LIKE '%拒动%')
GROUP BY st_name, dev_name
HAVING refuse_count > 0
ORDER BY refuse_count DESC;
                

🚀 性能优化与架构优势

                架构核心优势：现代化技术栈 + 分层存储 + 实时处理 = 高性能电网数据平台
            

⚡ 性能优化策略

分区策略：按时间+区域分区
索引优化：稀疏索引+跳数索引
预聚合：物化视图提前计算
并行处理：多线程+分布式
缓存机制：热点数据内存缓存

🛡️ 可靠性保障

数据备份：多副本+异地备份
故障恢复：自动failover机制
监控告警：全链路性能监控
容量规划：弹性扩缩容
数据质量：ETL数据校验

50%

成本降低

10x

查询提速

99.99%

数据可用性

秒级

故障恢复

🎯 实施建议与路线图

第一阶段：构建基础设施 - Kafka + ClickHouse + 基础监控

第二阶段：冷热分离 - 引入Iceberg + Trino，实现历史数据归档

第三阶段：高级分析 - 根据需求引入Druid，支持复杂OLAP场景