快手实时数仓实践：基于 Flink 的场景化探索
2023-09-22 10:13:07
快手实时数仓架构：赋能业务的实时数据处理
随着业务的蓬勃发展，数据量激增，对实时数据处理提出了严峻挑战。快手基于开源流计算引擎 Flink，打造了一套高效、稳定的实时数仓架构，赋能业务的实时化发展。本文将深入剖析快手实时数仓的架构设计、技术选型和应用实践，为业界提供宝贵的参考经验。
分层架构：保障数据流的顺畅处理
快手实时数仓采用分层设计，包含三个主要层级：
- 数据采集层： 负责从业务系统、日志和传感器等来源采集实时数据，采用自研日志采集系统、Kafka 和 Flink CDC 连接器等技术实现。
- 数据处理层： 基于 Flink 构建，对采集到的数据进行清洗、转换、聚合等处理，充分利用 Flink 的高吞吐量、低延迟和丰富 API 特性。
- 数据服务层： 提供对处理后数据的访问接口，支持下游业务系统和数据分析工具的查询和使用，采用 HBase、Elasticsearch 和 ClickHouse 等技术实现。
技术选型：确保稳定高效的数据处理
在技术选型方面，快手经过了全面的评估和对比：
- Flink： 作为实时数仓的核心引擎，Flink 以其高吞吐量、低延迟、容错性和丰富的 API 脱颖而出，满足了快手对实时数据处理的严苛要求。
- Kafka： 分布式消息系统 Kafka 被用于在数据采集层和数据处理层之间传输数据，保障了数据的稳定、可靠、高效传输。
- HBase： 分布式列存储数据库 HBase 承担了存储处理后数据的重任，凭借其高性能、可扩展性和灵活的模式设计，满足了快速查询和海量数据存储的需求。
场景化实践：赋能业务实时化转型
快手基于 Flink 构建的实时数仓架构已经在多个业务场景中得到了成功应用，为业务实时化转型提供了强劲动力：
- 实时推荐： 处理用户行为数据，为用户提供个性化的推荐内容，增强用户体验，提升业务转化率。
- 实时风控： 实时处理交易数据，进行实时风控分析，有效防范欺诈风险，保障交易安全，提升用户信任度。
- 实时数据分析： 处理运营数据，为业务人员提供实时的数据分析和决策支持，助力业务快速反应，及时把握市场动态，创造竞争优势。
代码示例：Flink 实时数据处理
import org.apache.flink.api.java.functions.FlatMapFunction;
import org.apache.flink.api.java.tuple.Tuple2;
import org.apache.flink.streaming.api.datastream.DataStream;
import org.apache.flink.streaming.api.environment.StreamExecutionEnvironment;
import org.apache.flink.util.Collector;
public class FlinkWordCount {
public static void main(String[] args) throws Exception {
// 创建流计算环境
StreamExecutionEnvironment env = StreamExecutionEnvironment.getExecutionEnvironment();
// 定义数据源，这里使用一个模拟的数据源
DataStream<String> lines = env.fromElements("hello world", "hello flink");
// 使用 FlatMapFunction 对数据进行处理，将每行数据拆分为单个单词
DataStream<Tuple2<String, Integer>> counts = lines
.flatMap(new FlatMapFunction<String, Tuple2<String, Integer>>() {
@Override
public void flatMap(String value, Collector<Tuple2<String, Integer>> out) {
for (String word : value.split(" ")) {
out.collect(new Tuple2<>(word, 1));
}
}
});
// 按照单词进行分组并聚合，计算每个单词出现的次数
DataStream<Tuple2<String, Integer>> result = counts
.keyBy(0)
.sum(1);
// 打印计算结果
result.print();
// 触发流计算作业的执行
env.execute("Flink Word Count");
}
}
常见问题解答
-
问：快手实时数仓架构的优势体现在哪些方面？
答：快手实时数仓架构采用分层设计，技术选型全面可靠，场景化实践丰富，保障了数据流的顺畅处理、数据处理的稳定高效，赋能业务的实时化转型。 -
问：Flink 在快手实时数仓中扮演什么角色？
答：Flink 作为快手实时数仓的核心引擎，负责数据流的处理和计算，以其高吞吐量、低延迟、容错性和丰富的 API 满足了实时数据处理的严苛要求。 -
问：快手实时数仓架构在哪些业务场景中得到了应用？
答：快手实时数仓架构已经在实时推荐、实时风控、实时数据分析等多个业务场景中得到了成功应用，赋能业务实时化转型，提升业务效能和用户体验。 -
问：快手未来将在哪些方面优化实时数仓架构？
答：快手将持续优化和扩展实时数仓架构，提升数据处理效率、降低数据延迟，探索新技术和新实践，为业务创新提供更强大的数据支撑。 -
问：快手实时数仓架构是否可以应用于其他行业或场景？
答：快手的实时数仓架构设计理念和技术选型具有通用性，可以借鉴和应用于其他行业或场景，为实时数据处理和业务实时化转型提供参考经验。
