快手基于 Apache Flink 打造实时数仓的干货分享

2023-06-18 10:35:46

快手：基于 Apache Flink 的实时数仓建设，实现海量数据处理的革新

前言

在数字化时代浪潮中，实时数据处理已成为各行各业的重中之重。快手，作为国内短视频巨头，每天产生海量数据，对实时数据处理提出了严峻挑战。为应对这些挑战，快手技术团队选择了 Apache Flink 作为实时数仓建设的核心引擎，并取得了令人瞩目的成果。

快手实时数仓建设的挑战

快手在建设实时数仓的过程中面临重重挑战：

海量数据规模： 快手每天产生数 PB 级的数据量，对实时数仓的存储和处理能力提出了极高的要求。
复杂数据类型： 快手产生的数据类型丰富多样，包括用户行为数据、视频播放数据、评论数据等，数据结构复杂，处理难度极大。
高实时性需求： 快手业务对实时数据的需求极为强烈，要求实时数仓能够在毫秒级内处理数据并提供查询结果。
高扩展性要求： 随着快手业务的飞速发展，实时数仓需要具备强大的扩展性，能够随着数据量的增长而不断扩容。

快手实时数仓的解决方案：Apache Flink

为了应对这些挑战，快手技术团队选择了 Apache Flink 作为实时数仓建设的核心引擎。Flink 是一个开源的分布式流处理框架，以其高吞吐量、低延迟、高可靠性等特性而著称。

基于 Flink，快手技术团队构建了一套完整的实时数仓解决方案，涵盖数据采集、数据清洗、数据存储、数据查询等各个环节。其中：

数据采集： 采用 Flink CDC（Change Data Capture）组件，实时捕获数据库中的数据变更，并将数据发送到 Flink 流处理引擎。
数据清洗： 采用 Flink SQL 进行数据清洗和转换，将数据转换为适合存储和查询的格式。
数据存储： 采用 Apache HBase 作为存储引擎，提供毫秒级的查询速度和高吞吐量。
数据查询： 采用 Flink SQL 进行数据查询，方便对实时数据进行复杂查询。

快手实时数仓建设的成果

经过多年的建设，快手实时数仓已成为公司数据分析的基础设施，为各个业务部门提供强大的数据支持。实时数仓的建设带来了以下显著成果：

提升数据处理效率： 实时数仓实现了毫秒级的数据处理速度，极大地提高了数据处理效率。
降低数据成本： 采用 Flink 和 HBase 等开源组件，大幅降低了数据存储和处理的成本。
增强数据安全性： 采用多副本存储和数据加密等措施，确保数据的安全性和可靠性。
提高数据分析质量： 实时数仓提供实时的数据分析结果，帮助业务部门深入了解用户行为和业务情况。

案例展示

// Java代码示例：实时计算用户活跃度

import org.apache.flink.api.common.typeinfo.Types;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;

public class UserActiveExample {

    public static void main(String[] args) throws Exception {
        // 创建流执行环境
        StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();

        // 定义数据源：模拟用户活跃数据流
        DataStream<String> sourceStream = env.addSource(new UserActiveSource());

        // 提取用户 ID 和活跃时间戳
        DataStream<Tuple2<String, Long>> userActiveStream = sourceStream
                .map(line -> {
                    String[] fields = line.split(",");
                    return Tuple2.of(fields[0], Long.parseLong(fields[1]));
                })
                .returns(Types.TUPLE(Types.STRING, Types.LONG));

        // 按用户 ID 分组，计算每个用户在指定时间范围内的活跃次数
        DataStream<Tuple2<String, Long>> userActiveCountStream = userActiveStream
                .keyBy(0)
                .timeWindow(Time.seconds(60))
                .sum(1);

        // 打印计算结果
        userActiveCountStream.print();

        // 触发执行
        env.execute("UserActiveExample");
    }
}