Flink + Iceberg：去哪儿实时数仓的实践探索

摘要

在这个大数据时代，随着数据量和数据种类的不断增长，对实时数据处理和分析的需求也日益迫切。作为国内领先的旅游出行平台，去哪儿网面临着海量数据的处理和分析挑战。为了应对这些挑战，去哪儿网采用了 Flink 和 Iceberg 技术，构建了高效、稳定的实时数仓平台。本文将详细介绍去哪儿网在 Flink + Iceberg 实时数仓实践中的经验和心得，为其他企业在实时数仓建设方面提供借鉴。

一、背景及痛点

1. 背景

随着去哪儿网业务的不断发展，数据量和数据种类呈现爆炸式增长。为了应对海量数据的处理和分析需求，去哪儿网构建了基于 Flink 的实时数仓平台。该平台主要用于处理和分析用户行为数据、订单数据、商品数据等实时数据，为业务提供实时洞察和决策支持。

2. 痛点

在使用 Flink 构建实时数仓的过程中，去哪儿网遇到了以下痛点：

• 数据丢失： Flink 作为流处理引擎，无法保证数据的绝对可靠性，可能会出现数据丢失的情况。
• 性能瓶颈： Flink 与 Hive 结合用于近实时数仓时，性能受到限制，无法满足业务对实时性的要求。

为了解决这些痛点，去哪儿网引入了 Iceberg 技术。Iceberg 是一个开源的表格式，专为大数据处理和分析而设计，具有以下特点：

• 数据可靠性高： Iceberg 提供 ACID 事务支持，保证数据的原子性和一致性，避免数据丢失。
• 性能优异： Iceberg 采用列式存储和数据分区，支持快速查询和更新，性能优于传统 Hive 表。

二、技术选型

1. Flink

Flink 是一个强大的分布式流处理引擎，具有以下优点：

• 高吞吐量： Flink 采用流式处理模型，可以高效处理海量数据。
• 低延迟： Flink 提供端到端延迟保证，可以满足实时数据处理的需求。
• 丰富的 API： Flink 提供了丰富的 API，可以方便地开发和维护流处理应用。

2. Iceberg

Iceberg 是一个开源的表格式，专为大数据处理和分析而设计，具有以下优点：

• 数据可靠性高： Iceberg 提供 ACID 事务支持，保证数据的原子性和一致性。
• 性能优异： Iceberg 采用列式存储和数据分区，支持快速查询和更新。
• 易于使用： Iceberg 提供了友好的 API，可以方便地与各种大数据生态系统集成。

三、架构设计

去哪儿网的实时数仓平台采用分层架构设计，主要包括以下几层：

1. 数据采集层

数据采集层负责从各种数据源采集实时数据，包括 Kafka、MySQL 等。数据采集器将采集到的数据写入到消息队列中。

2. 数据处理层

数据处理层负责从消息队列中消费数据，并进行一系列处理操作，包括数据清洗、数据转换、数据聚合等。数据处理层采用 Flink 流处理引擎来实现。

3. 数据存储层

数据存储层负责将处理后的数据存储到 Iceberg 表中。Iceberg 表具有高可靠性、高性能和易于扩展的特点。

4. 数据服务层

数据服务层提供各种数据服务，包括数据查询、数据分析、数据导出等。数据服务层通过 Rest API 或其他方式对外提供服务。

四、性能优化

为了提高实时数仓平台的性能，去哪儿网采取了一系列优化措施，包括：

1. 数据分区

对 Iceberg 表进行数据分区，可以提高查询和更新性能。去哪儿网根据数据的特点，将数据分区为年、月、日等。

2. 数据压缩

对 Iceberg 表中的数据进行压缩，可以减少数据存储空间，提高查询性能。去哪儿网采用 Snappy 压缩算法来对数据进行压缩。

3. 数据预聚合

对常用的聚合查询进行数据预聚合，可以减少查询时间。去哪儿网对用户行为数据进行了预聚合，生成日维度、周维度和月维度的数据聚合表。

五、应用场景

去哪儿网的实时数仓平台已应用于多个场景，包括：

1. 用户行为分析

实时分析用户在去哪儿网上的行为数据，包括浏览记录、搜索记录、下单记录等，为产品优化和运营决策提供数据支持。

2. 订单实时监控

实时监控订单的处理状态，及时发现和处理异常订单，保障业务平稳运行。

3. 商品实时推荐

根据用户的实时行为数据，为用户推荐相关的商品，提升用户体验和商品成交率。

六、总结

通过采用 Flink 和 Iceberg 技术，去哪儿网构建了高效、稳定的实时数仓平台，满足了海量数据的处理和分析需求。该平台为去哪儿网的业务发展提供了强有力的数据支持，助力去哪儿网在激烈的市场竞争中保持领先地位。

未来，去哪儿网将继续探索实时数仓技术的创新应用，进一步提升数据处理和分析能力，为业务提供更全面的数据洞察和决策支持。