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有道基于 Amoro Mixed Format 构建准实时湖仓实践

作者简介 谢怡,网易有道高级大数据开发工程师,目前主要参与实时计算和湖仓一体方向的研发 王涛,网易资深平台开发工程师,主要从事大数据和湖仓平台建设 业务背景 有道的数据层架构可分为离线和实时两部分,离线计算主要采用Hive、Spark,采用批处理的方式定时调度。实时部分采用 Flink+Doris(版本 0.14.0)构建实时数仓,用于处理实时埋点日志、业务库变更数据。ODS 层数据源为 Kafka 埋点日志、数据库业务数据,DWD、DWS层数据通过Flink计算引擎加工,写入 Doris 中。同时将 Doris 数据定时同步至 Hive,用于离线调度计算。该架构存在如下问题: 开发和运维成本高:Flink SQL 与 Hive/Spark 语法差异大,Hive/Spark 向 Flink 迁移成本高,Flink 大状态任务运维和优化难度高。 在全增量流式读取场景的支持性较弱,难以满足有道场景下 Flink 全量读取 Hive 历史数据及 Kafka 增量数据的需求。 流批存储不统一,造成双倍的数据开发和存储成本,且容易造成数据口径不一致。 Doris 作为数据孤岛,采用 SSD 存储...

Kafka核心逻辑介绍 | 京东云技术团队

1、概念 Kafka是最初由Linkedin公司开发,是一个分布式、支持分区的(partition)、多副本的(replica)分布式消息系统(kafka2.8.0版本之后接触了对zk的依赖,使用自己的kRaft做集群管理,新增内部主体@metadata存储元数据信息),它的最大的特性就是可以实时的处理大量数据以满足各种需求场景:比如基于hadoop的批处理系统、低延迟的实时系统、storm/Spark流式处理引擎,web/nginx日志、访问日志,消息服务等等,用scala语言编写,Linkedin于2010年贡献给了Apache基金会并成为顶级开源 项目。 类似产品还有 JBoss、MQ(ActiveMQ、RabbitMQ-erlang、RocketMQ-支持事务型消息) 2、kafka的特性 高吞吐量、低延迟:kafka每秒可以处理几十万条消息,它的延迟最低只有几毫秒。(RecordAccumulate) 可扩展性:kafka集群支持热扩展 持久性、可靠性:消息被持久化到本地磁盘,并且支持数据备份防止数据丢失 容错性:允许集群中节点失败(若副本数量为n,则允许n-1个节点失败) ...

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