百信银行实时数据湖构建之路：基于 Apache Hudi 的演进之路

作为金融业数字化转型的重要引擎，数据湖因其高效、灵活、低成本的优势，逐渐成为企业数据管理的战略选择。近日，百信银行在金融行业技术创新峰会上分享了其基于 Apache Hudi 构建实时数据湖的演进方案，为业内同行提供了宝贵的经验借鉴。

背景：实时计算的需求崛起

随着金融业务的高速发展，实时计算正成为银行数据管理的刚需。传统的数据湖方案，存在着数据更新滞后、处理效率低、查询响应慢等痛点，无法满足实时业务需求。

百信银行洞察到这一需求，决定基于大数据技术构建一套实时数据湖方案，以解决数据时效性与数据价值的平衡问题。Apache Hudi 作为一款开源的流式数据湖框架，凭借其支持 ACID 事务、高并发写入、流式更新等特性，成为百信银行的首选技术。

Hudi 实时数据湖演进之路

百信银行的实时数据湖建设经历了三个阶段：

1. 数据湖构建阶段

这一阶段，百信银行基于 Hudi 构建了实时数据湖，实现了数据的实时写入和更新。通过整合 Kafka 流式平台和 Flink 流式计算引擎，构建了数据从业务系统到数据湖的实时数据链路。

2. 实时计算平台建设阶段

为了满足实时计算的需求，百信银行在此阶段建设了实时计算平台。平台集成了 Hudi 和 Flink，提供了数据处理、数据分析、数据可视化等一系列功能，支持实时数据处理和分析。

3. 实时数据应用阶段

在这一阶段，百信银行将实时数据湖和实时计算平台应用于实际业务场景。例如，基于实时数据湖构建了风控模型，实时计算用户行为数据，为精准营销提供支持。

技术方案与实践方法

百信银行在构建实时数据湖的过程中，采用了以下技术方案：

• 数据流式写入： 利用 Kafka 将业务数据实时写入 Hudi 数据湖。
• 流式更新机制： 借助 Hudi 的 Upsert 机制，实现数据的实时更新，保证数据的一致性。
• ACID 事务支持： Hudi 提供 ACID 事务支持，确保并发写入和更新的数据一致性和完整性。
• 高并发写入优化： 通过优化 Hudi 的写性能，提升并发写入效率，满足大规模数据处理的需求。

成果与价值

百信银行基于 Apache Hudi 构建的实时数据湖，取得了以下成果：

• 数据时效性大幅提升： 实时数据写入和更新，数据时效性从小时级提升至分钟级，甚至秒级。
• 处理效率显著提高： Hudi 的高效写入和更新机制，显著提升了数据处理效率，满足了实时业务需求。
• 查询响应速度优化： Hudi 针对查询进行了优化，降低了查询延迟，提高了查询效率。
• 数据价值充分挖掘： 实时数据湖为实时业务分析和决策提供了基础，助力百信银行挖掘数据价值，赋能业务发展。

展望未来

未来，百信银行将继续深化对 Apache Hudi 的探索和应用，进一步提升实时数据湖的性能和功能。同时，百信银行也期待与业内同行交流合作，共同推动实时数据湖技术的发展与应用。