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实时数仓架构实践：Flink CDC + Hudi助力顺丰实时业务飞速发展

后端

实时数据仓储架构：顺丰物流的实时数据处理利器

引言

随着互联网业务的蓬勃发展，实时数据处理和分析的需求正在不断激增。对于像顺丰这样领先的物流公司来说，实时数据处理更是至关重要，因为它面临着海量实时数据的处理挑战。顺丰基于 Apache Flink CDC 和 Apache Hudi 构建了一套实时数据仓储架构，巧妙地解决了这些挑战，实现了实时数据处理和分析的快速落地。

Apache Flink CDC

Apache Flink CDC 是一款由 Flink 社区贡献的开源项目，它的职责是捕捉各种数据源中的增量数据变化，并将这些变化实时写入下游系统。顺丰正是利用 Flink CDC 从 MySQL 和 Oracle 等数据源中捕获实时数据变化，再将这些变化写入到 Kafka 中。

// 使用 Flink CDC 从 MySQL 中捕获增量数据变化
FlinkCDCConfigBuilder configBuilder = FlinkCDCConfigBuilder.forJdbc()
  .setDriverClassName("com.mysql.jdbc.Driver")
  .setDatabaseUrl("jdbc:mysql://localhost:3306/test_db")
  .setTableName("test_table")
  .setUsername("root")
  .setPassword("password");

FlinkCDCSource<SourceRecord> source = FlinkCDCSource.<SourceRecord>builder()
  .setConfig(configBuilder.build())
  .build();

Apache Hudi

Apache Hudi 是一个开源的实时数据湖存储系统，它支持多种数据类型并提供 ACID 语义。顺丰采用 Apache Hudi 将 Kafka 中的实时数据写入到 HDFS 上，再通过 Hive 和 Spark SQL 等工具进行实时数据查询和分析。

// 使用 Apache Hudi 将实时数据写入到 HDFS 上
HoodieWriteConfig writeConfig = HoodieWriteConfig.newBuilder()
  .withPath(hdfsPath)
  .withSchema(schema)
  .withAutoCommit(true)
  .build();

HoodieWriteClient client = new HoodieWriteClient(config, jobId);
client.startCommitWithTimeTravel(timestamp);
client.insert(data, timestamp);
client.completeCommitWithTimeTravel(timestamp);

Flink CDC + Hudi 实时数据仓储架构

顺丰基于 Flink CDC 和 Apache Hudi 构建了一套实时数据仓储架构，能够实现实时数据采集、存储、查询和分析。其主要组件和工作流程如下：

  1. 数据源： 各种数据源，如 MySQL、Oracle 等。
  2. Flink CDC： 从数据源中捕获增量数据变化，并将这些变化写入到 Kafka 中。
  3. Kafka： 一个分布式消息队列系统，用来存储和转发实时数据。
  4. Apache Hudi： 一个实时数据湖存储系统，用来存储和管理实时数据。
  5. Hive 和 Spark SQL： 用于实时数据查询和分析。

实时业务落地实践

顺丰基于 Flink CDC + Hudi 的实时数据仓储架构，实现了一些关键的实时业务落地，包括：

  • 实时订单处理： 能够实时处理订单数据，并快速生成订单报表，为客服人员提供实时订单状态信息。
  • 实时库存管理： 能够实时监控库存数据，并及时发现库存不足的情况，以便及时补货。
  • 实时物流跟踪： 能够实时跟踪物流数据，并为客户提供实时物流信息。

结论

顺丰基于 Flink CDC + Hudi 构建的实时数据仓储架构，为顺丰实时业务的快速发展提供了强大的技术支撑。该架构能够实现实时数据采集、存储、查询和分析，为顺丰提供了实时数据处理和分析的能力，助力顺丰在物流行业的竞争中脱颖而出。

常见问题解答

  1. Flink CDC 和 Apache Hudi 的主要区别是什么？

    Flink CDC 主要用于捕获增量数据变化，而 Apache Hudi 主要用于存储和管理实时数据。

  2. 顺丰的实时数据仓储架构是如何处理数据延迟的？

    顺丰的实时数据仓储架构采用了 Flink 的流处理机制，能够快速处理实时数据，从而最大限度地减少数据延迟。

  3. 顺丰的实时数据仓储架构是否支持多种数据源？

    是的，Flink CDC 支持从多种数据源捕获增量数据变化，包括 MySQL、Oracle、PostgreSQL 等。

  4. 顺丰如何确保实时数据仓储架构的可靠性？

    顺丰采用了 Apache Hudi 的 ACID 语义来确保数据的一致性，并使用了 Kafka 和 HDFS 等可靠的存储系统来保证数据的持久性。

  5. 顺丰的实时数据仓储架构在未来有什么发展计划？

    顺丰计划将该架构与机器学习和人工智能技术相结合，进一步提高实时数据的分析和利用效率。