触宝科技基于Apache Hudi的流批一体架构实践

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触宝科技基于Apache Hudi的流批一体架构实践

1. 前言当前公司的大数据实时链路如下图,数据源是MySQL数据库,然后通过Binlog Query的方式消费或者直接客户端采集到Kafka,最终通过基于Spark/Flink实现的批流一体计算引擎处理,最后输出到下游对应的存储. 2. 模型特征架构的演进 2.1 第一代架构广告业务发展初期,为了提升策略迭代效率,整理出一套通用的特征生产框架,该框架由三部分组成:特征统计.特征推送和特征获取模型训练.如下图所示: 客户端以及服务端数据先通过统一服务Sink到HDFS上基于基HDFS数据,统…

OnZoom 基于Apache Hudi的流批一体架构实践

1. 背景 OnZoom是Zoom新产品,是基于Zoom Meeting的一个独一无二的在线活动平台和市场.作为Zoom统一通信平台的延伸,OnZoom是一个综合性解决方案,为付费的Zoom用户提供创建.主持和盈利的活动,如健身课.音乐会.站立表演或即兴表演,以及Zoom会议平台上的音乐课程. 在OnZoom data platform中,source数据主要分为MySQL DB数据和Log数据. 其中Kafka数据通过Spark Streaming job实时消费,MySQL数据通过Spark…

Uber基于Apache Hudi构建PB级数据湖实践

1. 引言从确保准确预计到达时间到预测最佳交通路线,在Uber平台上提供安全.无缝的运输和交付体验需要可靠.高性能的大规模数据存储和分析.2016年,Uber开发了增量处理框架Apache Hudi,以低延迟和高效率为关键业务数据管道赋能.一年后,我们开源了该解决方案,以使得其他有需要的组织也可以利用Hudi的优势.接着在2019年,我们履行承诺,进一步将其捐赠给了Apache Software Foundation,差不多一年半之后,Apache Hudi毕业成为Apache Softwar…

字节跳动基于Apache Hudi构建EB级数据湖实践

来自字节跳动的管梓越同学一篇关于Apache Hudi在字节跳动推荐系统中EB级数据量实践的分享. 接下来将分为场景需求.设计选型.功能支持.性能调优.未来展望五部分介绍Hudi在字节跳动推荐系统中的实践. 在推荐系统中,我们在两个场景下使用数据湖我们使用BigTable作为整个系统近线处理的数据存储,这是一个公司自研的组件TBase,提供了BigTable的语义和搜索推荐广告场景下一些需求的抽象,并屏蔽底层存储的差异.为了更好的理解,这里可以把它直接看做一个HBase.在这过程中为了能够服务…

基于Apache Hudi构建数据湖的典型应用场景介绍

1. 传统数据湖存在的问题与挑战传统数据湖解决方案中,常用Hive来构建T+1级别的数据仓库,通过HDFS存储实现海量数据的存储与水平扩容,通过Hive实现元数据的管理以及数据操作的SQL化.虽然能够在海量批处理场景中取得不错的效果,但依然存在如下现状问题: 问题一:不支持事务由于传统大数据方案不支持事务,有可能会读到未写完成的数据,造成数据统计错误.为了规避该问题,通常控制读写任务顺序调用,在保证写任务完成后才能启动读任务.但并不是所有读任务都能够被调度系统约束住,在读取时仍存在该问题.…

基于 Apache Hudi 和DBT 构建开放的Lakehouse

本博客的重点展示如何利用增量数据处理和执行字段级更新来构建一个开放式 Lakehouse. 我们很高兴地宣布,用户现在可以使用 Apache Hudi + dbt 来构建开放Lakehouse. 在深入了解细节之前,让我们先澄清一下本博客中使用的一些术语. 什么是 Apache Hudi? Apache Hudi 为Lakehouse带来了 ACID 事务.记录级更新/删除和变更流. Apache Hudi 是一个开源数据管理框架,用于简化增量数据处理和数据管道开发.该框架更有效地管理数据生命周…