基于 Iceberg，字节跳动的海量特征存储实践

在当前飞速发展的技术环境中，企业正面临日益复杂化的业务需求和不断增长的数据存储成本。为了应对这些挑战，字节跳动基于 Iceberg 开源项目进行二次开发，构建了一个高效且可扩展的海量特征存储解决方案。这篇文章将深入探讨字节跳动的技术实践，展示如何利用 Iceberg 解决业务痛点并实现数据存储优化。

简介

作为一家领先的技术公司，字节跳动面临着海量数据的存储和管理挑战。传统的架构已无法满足其日益复杂化的业务需求。具体而言，字节跳动遇到了以下痛点：

• 数据量激增： 业务的快速增长导致数据量呈指数级增长，对存储容量和性能提出了巨大需求。
• 存储成本高昂： 传统的存储解决方案成本高昂，给字节跳动带来了沉重的经济负担。
• 数据管理复杂： 庞大的数据规模和多样性带来了数据管理上的挑战，包括数据一致性、可用性和可扩展性。

基于 Iceberg 的解决方案

为了解决这些痛点，字节跳动采用了 Iceberg 开源项目作为其海量特征存储解决方案的基础。Iceberg 是一个数据仓库表格式，专为管理大规模数据集而设计。其主要优点包括：

• 可扩展性： Iceberg 能够无缝处理海量数据，支持数百 TB 甚至 PB 级的数据集。
• 低成本： 与传统存储解决方案相比，Iceberg 提供了更具成本效益的存储选项。
• 高性能： Iceberg 优化了查询和写入操作，提供了卓越的性能。
• 数据管理： Iceberg 提供了一系列数据管理功能，包括 ACID 事务、数据快照和版本控制。

二次开发

为了进一步满足其业务需求，字节跳动对 Iceberg 进行了二次开发，增强了其功能并解决了以下具体挑战：

• 查询性能优化： 字节跳动实现了对 Iceberg 查询引擎的优化，显著提高了大型数据集的查询性能。
• 数据一致性保障： 字节跳动通过引入分布式事务管理机制，确保了数据的一致性和可靠性。
• 元数据管理： 字节跳动构建了一个定制化的元数据管理系统，以有效处理海量元数据信息。
• 生态系统集成： 字节跳动将 Iceberg 与其他流行的 Hadoop 和 Spark 生态系统组件进行了集成，以实现无缝互操作性。

部署与应用

字节跳动将基于 Iceberg 的海量特征存储解决方案部署在其生产环境中，并将其用于支持各种业务场景，包括：

• 特征工程： 存储和管理用于机器学习模型训练的海量特征。
• 推荐系统： 提供用户行为数据，以驱动个性化推荐。
• 广告投放： 存储和分析用户画像数据，以优化广告定位。

成果

通过采用 Iceberg 并进行二次开发，字节跳动实现了以下显著成果：

• 大幅降低存储成本： 与传统解决方案相比，成本降低了 50% 以上。
• 提高查询性能： 大型数据集查询性能提升了 3 倍以上。
• 简化数据管理： Iceberg 提供了统一的数据管理界面，简化了复杂的数据操作。
• 提升数据可靠性： 分布式事务管理和元数据管理功能确保了数据的完整性和可用性。

结论

字节跳动基于 Iceberg 的海量特征存储实践是一个成功的案例，展示了如何利用开源技术解决复杂的业务挑战。通过二次开发和优化，字节跳动构建了一个高效、可扩展且经济高效的解决方案，满足了其日益增长的数据存储和管理需求。这种做法为其他企业在处理海量数据时提供了有价值的借鉴意义。