作业帮基于 DeltaLake 的数据湖建设最佳实践

1. 作业帮数据湖建设背景

作业帮是一家以科技为载体的在线教育公司，其大数据中台作为基础系统中台，主要负责建设公司级数仓，向各个产品线提供面向业务主题的数据信息。随着业务的快速发展，作业帮的数据量急剧增长，原有的数仓体系已无法满足业务需求，因此急需建设一个新的数据湖来满足业务需求。

2. 作业帮数据湖建设目标

作业帮数据湖建设的目标是：

• 统一数据存储：将作业帮所有数据源的数据统一存储到数据湖中，为业务提供统一的数据访问入口。
• 灵活数据处理：支持多种数据处理引擎，方便业务快速开发数据处理任务。
• 高效数据分析：支持多种数据分析引擎，方便业务快速进行数据分析。
• 安全数据管理：提供完善的数据安全管理机制，保证数据安全。
• 可扩展数据架构：支持数据湖的弹性扩容，满足业务快速增长的需求。

3. 作业帮数据湖建设架构

作业帮数据湖建设采用分层架构，如下图所示：

• 数据接入层：负责将作业帮所有数据源的数据接入到数据湖中。
• 数据存储层：负责将数据湖中的数据存储到各种存储介质上，包括本地存储、云存储和分布式存储。
• 数据处理层：负责对数据湖中的数据进行处理，包括数据清洗、数据转换和数据集成等。
• 数据服务层：负责提供数据访问和数据分析服务，包括数据查询、数据报表和数据可视化等。
• 数据管理层：负责对数据湖中的数据进行管理，包括数据安全管理、数据质量管理和数据元数据管理等。

4. 作业帮数据湖建设过程

作业帮数据湖建设过程主要包括以下几个步骤：

• 数据源接入：将作业帮所有数据源的数据接入到数据湖中。
• 数据存储：将数据湖中的数据存储到各种存储介质上。
• 数据处理：对数据湖中的数据进行处理，包括数据清洗、数据转换和数据集成等。
• 数据服务：提供数据访问和数据分析服务，包括数据查询、数据报表和数据可视化等。
• 数据管理：对数据湖中的数据进行管理，包括数据安全管理、数据质量管理和数据元数据管理等。

5. 作业帮数据湖建设运维管理

作业帮数据湖建设运维管理主要包括以下几个方面：

• 数据监控：对数据湖中的数据进行监控，包括数据量监控、数据质量监控和数据安全监控等。
• 数据备份：对数据湖中的数据进行备份，以防止数据丢失。
• 数据恢复：当数据湖中的数据发生丢失或损坏时，进行数据恢复。
• 数据安全：对数据湖中的数据进行安全管理，包括数据访问控制、数据加密和数据审计等。
• 数据治理：对数据湖中的数据进行治理，包括数据质量管理、数据元数据管理和数据生命周期管理等。

6. 作业帮数据湖建设最佳实践

作业帮数据湖建设最佳实践主要包括以下几个方面：

• 选择合适的存储介质：根据数据湖中的数据量和数据类型选择合适的存储介质，包括本地存储、云存储和分布式存储。
• 选择合适的数据处理引擎：根据数据湖中的数据类型和数据处理需求选择合适的数据处理引擎，包括Spark、Flink和Hive等。
• 选择合适的数据服务引擎：根据数据湖中的数据类型和数据分析需求选择合适的数据服务引擎，包括Presto、Kylin和Druid等。
• 建立完善的数据安全管理机制：包括数据访问控制、数据加密和数据审计等。
• 建立完善的数据质量管理机制：包括数据清洗、数据转换和数据集成等。
• 建立完善的数据元数据管理机制：包括数据字典、数据血缘和数据质量等。
• 建立完善的数据生命周期管理机制：包括数据创建、数据使用和数据销毁等。