B 站如何用 Flink + Apache Hudi 构建了实时数据湖？

B 站构建实时数据湖的挑战

B 站是一个拥有数亿用户的视频网站，每天产生海量的数据。为了满足用户对数据分析的需求，B 站需要构建一个能够快速处理和分析这些数据的实时数据湖。

在构建实时数据湖时，B 站面临着以下挑战：

• 数据量大： B 站每天产生海量的数据，需要一个能够处理和存储这些数据的系统。
• 数据类型复杂： B 站的数据类型非常复杂，包括视频、图片、文本、日志等。需要一个能够支持多种数据类型的系统。
• 数据处理要求高： B 站需要对数据进行实时的处理和分析，以满足用户对数据分析的需求。
• 系统稳定性要求高： B 站的数据湖需要稳定可靠，以确保数据的安全和可用性。

B 站如何使用 Flink + Hudi 构建实时数据湖

为了解决上述挑战，B 站选择了 Flink + Apache Hudi 作为其实时数据湖的技术方案。

Flink 是一个分布式流处理框架，可以处理海量的数据。Hudi 是一个开源的流数据存储系统，可以支持多种数据类型，并具有高吞吐量和低延迟的特性。

B 站将 Flink 和 Hudi 结合使用，构建了一个实时数据湖。Flink负责将数据从各种数据源实时收集并处理，然后将处理后的数据写入到 Hudi 中。Hudi 负责存储和管理这些数据，并提供对数据的查询和分析功能。

B 站对 Flink + Hudi 做出的优化

为了提高 Flink + Hudi 的性能和稳定性，B 站对 Flink + Hudi 做出了以下优化：

• 使用 Flink 的 Exactly-Once 语义： Flink 提供了 Exactly-Once 语义，可以确保数据在处理过程中不会丢失或重复。
• 使用 Hudi 的 Write Optimized 策略： Hudi 提供了多种写入策略，Write Optimized 策略可以提高数据的写入性能。
• 使用 Hudi 的 Merge-On-Read 策略： Hudi 提供了多种读取策略，Merge-On-Read 策略可以提高数据的读取性能。
• 使用 Hudi 的 Bloom Filter： Hudi 提供了 Bloom Filter 功能，可以提高数据的查询性能。

B 站构建实时数据湖的收益

通过使用 Flink + Hudi，B 站获得了以下收益：

• 提高了数据处理速度： Flink + Hudi 的数据处理速度非常快，可以满足 B 站对数据实时处理的需求。
• 提高了数据存储容量： Hudi 可以支持多种数据类型，并具有高吞吐量和低延迟的特性，可以满足 B 站对数据存储的需求。
• 提高了数据查询速度： Hudi 提供了多种读取策略，可以提高数据的查询速度，满足 B 站对数据分析的需求。
• 提高了系统稳定性： Flink + Hudi 是一个稳定可靠的系统，可以确保数据的安全和可用性。

总结

B 站通过使用 Flink + Apache Hudi 构建了一个实时数据湖，获得了显著的收益。Flink + Hudi 可以满足 B 站对数据实时处理、数据存储、数据查询和系统稳定性的要求。