美团使用 Flink SQL 增强实时数仓的先进经验

后端

2023-10-16 19:20:16

美团 Flink SQL 的增强与实践：满足实时数仓需求的利器

简介

美团实时数仓作为美团的核心数据处理系统，每天处理超过 1000 亿条数据，面临着海量数据处理、低延迟分析等严峻挑战。Flink SQL 作为一款功能强大的流数据处理引擎，在美团实时数仓的建设和发展中发挥了至关重要的作用。

Flink SQL 在美团实时数仓中的应用场景

Flink SQL 在美团实时数仓中主要应用于以下场景：

实时数据处理： 实时处理日志数据、交易数据和用户行为数据等各种类型数据。
流处理： 对实时数据进行流处理，及时生成报表和告警，保障业务稳定运行。
数据分析： 对实时数据进行分析，挖掘业务价值，为决策提供依据。
数据仓库： 将实时数据存储到数据仓库，为下游应用程序提供数据服务。

Flink SQL 在美团实时数仓中的增强实践

为了满足美团实时数仓的日益增长需求，美团对 Flink SQL 进行了针对性的增强：

支持多种数据源： 扩展了 Flink SQL 对数据源的支持，包括 Kafka、HDFS、Hive、MySQL、Oracle 等，实现数据源的灵活接入。
支持多种数据格式： 增加了 Flink SQL 对数据格式的支持，包括 JSON、CSV、Parquet、ORC 等，方便不同数据格式的处理。
支持多种函数： 丰富了 Flink SQL 支持的函数库，包括内置函数、用户自定义函数、UDF 等，满足多样化的数据处理需求。
支持多种窗口： 增强了 Flink SQL 对窗口的支持，包括滚动窗口、滑动窗口、会话窗口等，实现灵活的数据时间聚合。
支持多种聚合操作： 扩充了 Flink SQL 支持的聚合操作，包括求和、求平均、求最大值、求最小值等，满足复杂的聚合分析需求。

代码示例：

-- 实时计算用户活跃度
SELECT
  user_id,
  SUM(active_duration) AS total_active_duration
FROM
  user_activity
WINDOW TUMBLING (INTERVAL '1' HOUR)
GROUP BY
  user_id;

Flink SQL 在美团实时数仓中的最佳实践

美团在使用 Flink SQL 时总结了以下最佳实践：