Flink在爱奇艺广告业务的实践

Flink在爱奇艺广告业务的实践

Flink 是一个开源的分布式流处理框架，它可以处理无限的数据流，并以低延迟的方式提供结果。Flink 在爱奇艺广告业务中得到了广泛的应用，本文将介绍 Flink 在爱奇艺广告业务中的实践经验。

业务场景

实时数据在广告业务的使用场景主要可以分为四个方面：

• 数据大屏： 包括曝光、点击、收入等核心指标的展示，以及故障率等监控指标的展示。

• 实时报表： 包括广告主报表、媒体主报表、代理商报表等。

• 机器学习： 包括实时特征计算、实时模型训练和实时模型预测。

• 实时风控： 包括实时黑名单检测、实时欺诈检测等。

Flink在爱奇艺广告业务的应用实践

Flink 在爱奇艺广告业务中主要应用于以下几个方面：

• 实时数据采集： Flink 负责从各种数据源采集实时数据，包括日志数据、埋点数据、API 数据等。

• 数据预处理： Flink 负责对采集到的实时数据进行预处理，包括数据清洗、数据转换、数据聚合等。

• 实时计算： Flink 负责对预处理后的实时数据进行实时计算，包括实时指标计算、实时报表计算、实时机器学习计算等。

• 实时数据存储： Flink 负责将计算结果存储到各种数据存储系统中，包括关系型数据库、NoSQL 数据库、文件系统等。

Flink在爱奇艺广告业务中遇到的挑战和解决方案

在爱奇艺广告业务中使用 Flink，我们遇到了以下几个挑战：

• 数据量大： 爱奇艺广告业务每天产生数十亿条数据，Flink 需要能够处理如此大规模的数据量。

• 数据类型复杂： 爱奇艺广告业务的数据类型非常复杂，包括日志数据、埋点数据、API 数据等，Flink 需要能够处理多种类型的数据。

• 计算逻辑复杂： 爱奇艺广告业务的计算逻辑非常复杂，包括实时指标计算、实时报表计算、实时机器学习计算等，Flink 需要能够支持复杂的计算逻辑。

• 延迟要求高： 爱奇艺广告业务对延迟要求很高，Flink 需要能够提供低延迟的计算结果。

为了解决这些挑战，我们采取了以下解决方案：

• 采用分布式部署： 我们采用分布式部署的方式来提高 Flink 的处理能力。

• 使用多种数据源连接器： 我们使用 Flink 提供的多种数据源连接器来连接各种数据源。

• 使用多种算子： 我们使用 Flink 提供的多种算子来实现复杂的计算逻辑。

• 优化 Flink 配置： 我们通过优化 Flink 配置来提高 Flink 的性能。

总结

Flink 在爱奇艺广告业务中得到了广泛的应用，它帮助我们解决了数据量大、数据类型复杂、计算逻辑复杂、延迟要求高等挑战，为我们提供了低延迟、高吞吐、高可靠的实时计算服务。

随着爱奇艺广告业务的不断发展，我们对 Flink 的需求也在不断增加，我们相信 Flink 将能够继续为我们提供强大的实时计算能力，帮助我们实现业务目标。