万物皆数据，作业帮实时计算平台建设与实践

2024-02-12 01:16:39

作业帮基于 Flink 的实时计算平台实践

引言

随着大数据时代的到来,数据量呈爆炸式增长,传统批处理系统已无法满足业务的实时性需求。作业帮作为一家在线教育平台,拥有海量用户数据,实时计算对作业帮来说尤为重要。作业帮基于 Flink 构建了一套实时计算平台,并在实际业务中得到了广泛应用。该平台具有高性能、高可靠性、高稳定性等优点,助力作业帮业务高速发展。

实时计算平台架构

作业帮实时计算平台架构如下图所示:

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|         |   DataSources  >------->  Sources   >------->   |
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|         |     Operators    >------->  Sinks   >------->   |
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图1 作业帮实时计算平台架构

实时计算平台主要包括以下组件:

数据源(DataSources)：数据源是实时计算平台的数据输入。作业帮实时计算平台支持多种数据源,包括Kafka、MySQL、Redis等。
算子(Operators)：算子是实时计算平台的核心组件。作业帮实时计算平台提供了丰富的算子库,包括聚合算子、窗口算子、机器学习算子等。
数据接收器(Sinks)：数据接收器是实时计算平台的数据输出。作业帮实时计算平台支持多种数据接收器,包括Kafka、HDFS、Elasticsearch等。

实时计算平台核心技术

作业帮实时计算平台的核心技术包括以下几个方面:

流式处理引擎： 作业帮实时计算平台采用Flink作为流式处理引擎。Flink 是一个开源的流式处理框架,具有高性能、高可靠性、高稳定性等优点。
数据一致性保障： 作业帮实时计算平台通过采用两阶段提交机制,保障数据的一致性。两阶段提交机制可以确保数据在从数据源读取到写入数据接收器过程中,始终保持一致性。
容错机制： 作业帮实时计算平台采用Checkpoint机制,实现容错。Checkpoint机制可以将实时计算平台的状态信息定期持久化到存储系统中,当实时计算平台出现故障时,可以从Checkpoint中恢复状态,继续执行计算任务。
监控报警系统： 作业帮实时计算平台构建了完善的监控报警系统。监控报警系统可以实时监控实时计算平台的运行状态,并及时发出报警。

实时计算平台实践

作业帮实时计算平台在实际业务中得到了广泛应用,主要包括以下几个方面:

实时推荐： 作业帮实时计算平台用于为用户推荐个性化的课程和内容。实时计算平台通过分析用户行为数据,生成用户的实时画像,并根据用户的实时画像为用户推荐个性化的内容。
实时风控： 作业帮实时计算平台用于检测用户欺诈行为。实时计算平台通过分析用户行为数据,识别出可疑的用户行为,并及时发出风控预警。
实时数据分析： 作业帮实时计算平台用于对业务数据进行实时分析。实时计算平台可以对业务数据进行聚合、统计、分析,并生成实时报表。