如何见证日新增40PB数据的字节跳动，如何探索云数据库技术的？

2024-02-08 09:59:58

云数据技术探索：字节跳动背后的故事

字节跳动，作为一家全球知名的互联网科技公司，在数据和技术领域有着持续且大量的投资。字节跳动的数据仓库自2016年上线以来，迅速成为字节跳动数据分析和决策的核心基础设施，数据总量从最初的几百TB，到现在的9500PB，日新增数据量高达40PB，指标数超过27000个，承载了字节跳动旗下众多产品和业务的数据分析和运营需求。

字节跳动的数据仓库系统主要包括离线数仓和实时数仓两部分。离线数仓采用的是以Apache Hive为核心的数据处理引擎，实时数仓采用的是以Apache Flink为核心的数据处理引擎。字节跳动的数据仓库系统已经成为字节跳动数据分析和运营决策的核心基础设施，并为字节跳动在各个业务领域的快速发展提供了强大的数据支持。

字节跳动数据仓库的架构演进

字节跳动的数据仓库系统，从最初的单机Hive，到后来的分布式Hive，再到现在的云原生数据仓库，经历了一个漫长的演进过程。

单机Hive

字节跳动的数据仓库系统最初采用的是单机Hive架构。当时，字节跳动的数据量相对较小，单机Hive能够满足字节跳动的数据分析需求。然而，随着字节跳动业务的快速发展，数据量也随之迅速增长，单机Hive已经无法满足字节跳动的数据分析需求了。

分布式Hive

为了满足字节跳动的数据分析需求，字节跳动将数据仓库系统升级为分布式Hive架构。分布式Hive架构能够支持更大的数据量，并能够提高数据处理效率。然而，分布式Hive架构也存在一些问题，比如：

资源管理复杂 ：分布式Hive架构需要对计算资源和存储资源进行统一的管理，这使得资源管理变得更加复杂。
数据一致性难以保证 ：分布式Hive架构中，数据分布在多个节点上，这使得数据一致性难以保证。

云原生数据仓库

为了解决分布式Hive架构存在的问题，字节跳动将数据仓库系统升级为云原生数据仓库架构。云原生数据仓库架构具有以下优点：

资源管理简单 ：云原生数据仓库架构利用云计算平台的资源管理能力，使得资源管理变得更加简单。
数据一致性有保障 ：云原生数据仓库架构利用云计算平台的数据一致性保障机制，使得数据一致性有保障。

字节跳动数据库技术实践

字节跳动在数据库技术领域也有着广泛的实践，主要包括：

分布式数据库 ：字节跳动自主研发了分布式数据库TiDB，TiDB是一款开源的分布式关系型数据库，具有高可用、高性能、高扩展性等特点。
云原生数据库 ：字节跳动自主研发了云原生数据库OceanBase，OceanBase是一款开源的云原生分布式数据库，具有高可用、高性能、高扩展性等特点。
数据技术创新 ：字节跳动在数据技术领域也有着持续的创新，比如：
- 字节跳动提出了“数据湖”的概念，并开源了数据湖平台DolphinScheduler。
- 字节跳动提出了“实时数仓”的概念，并开源了实时数仓平台Flink SQL。
- 字节跳动提出了“云原生数据仓库”的概念，并开源了云原生数据仓库平台DorisDB。