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网站客户需求分析天津做网站建设公司

news 2025/10/20 15:27:28

网站客户需求分析,天津做网站建设公司,最美情侣高清视频播放,企业网站可以备案几个点击蓝字⬆ 关注我们本文共计5107 预计阅读时长16分钟 #xff0a; 本文将分享腾讯云流式湖仓的架构与实践。主要内容包括#xff1a; 流计算Oceanus介绍腾讯云流式湖仓架构腾讯云流式湖仓实践腾讯云流式湖仓发展规划一、流计算Oceanus介绍随着大数据技术的发展#xff0… 点击蓝字⬆ 关注我们本文共计5107 预计阅读时长16分钟本文将分享腾讯云流式湖仓的架构与实践。主要内容包括流计算Oceanus介绍腾讯云流式湖仓架构腾讯云流式湖仓实践腾讯云流式湖仓发展规划一、流计算Oceanus介绍随着大数据技术的发展客户对实时处理与分析需求日益增长实时数据分析已成为驱动业务创新、提升竞争力的关键要素。传统批处理方式存在时效性差、数据孤岛、难以扩展等问题因此需要实时计算来弥补。腾讯云流计算基于开源的Apache Flink搭建作为腾讯云大数据产品中的实时链路是企业级实时大数据平台具备一站式开发、5秒无缝衔接、亚秒延迟、低成本、安全稳定等特性。二、腾讯云流式湖仓架构接下来进入本次分享的核心部分详细介绍腾讯云流式湖仓解决方案。首先来介绍基于Iceberg的湖仓一体化基础方案该方案以Iceberg为核心其生态稳定能提供强大的表管理与数据组织能力支持大规模数据集高效处理即便海量数据场景也可稳定运行且生态集成良好与主流大数据计算引擎如Spark、Flink、Presto等无缝对接在腾讯云内部与DLC、EMR等大数据产品深度结合。Iceberg湖仓链路可以覆盖从实时流处理到离线批处理的完整数据链路在腾讯云内部广泛应用于离线分析场景因此腾讯云流式湖仓基于Iceberg设计。回顾大数据链路发展除离线链路外许多客户都有实时链路需求。传统上实时与离线业务客户常用Lambda架构搭建实时分析链路。在Lambda架构中离线与实时链路分离离线链路数据存储于Iceberg等离线存储引擎后用Spark进行多层数据转换。在时效需求不高时在数据规模支持与成本方面有优势。但随着实时场景增加单一Iceberg方式难以满足业务需求客户常采用Flink加Kafka方式构建实时分层链路数据最终写入数据仓库或主流数据库如CK、Doris等。此链路虽可实现秒级延迟但存在诸多问题。其一灵活性低Kafka仅作数据管道无法应用于数据探索、分析场景且不能保存较长历史数据限制用户使用灵活性导致数据处理问题排查困难。其二成本高实时链路单独存在Kafka与Flink对state维护及存储计算资源需求大导致成本较高。其三对update场景支持不足Kafka写入非完整change log流时后续接入Fink作业进行流式处理困难虽Flink提供upset Kafka解决但依赖本地状态存储成本较高。此外Lambda架构将离线与实时链路、存储及计算引擎隔离相同数据需多次重复存储实时与离线计算逻辑需单独开发维护、管理及业务变更成本高因此需要新的架构来统一实时与离线分析链路降低成本。基于此内部调研了社区原生Iceberg Upsert表方案发现其存在一些问题。如Iceberg通过upsert表写入数据时产生的数据是无序的数据管理面临挑战。基于EQ DELETE的数据合并机制在update场景下会产生非常大的合并开销无法满足高数据量与扩展性需求。且无法支持点查与部分列更新功能不能满足维表join和性能优化的需求。同时该链路缺乏生成binlog的能力无法适应流式写入与流读场景限制了其在实时链路中的有效性。针对这些问题我们设计了全新的流式湖仓架构。该架构引入了LSM Tree来组织数据解决数据无序问题。先排序再写入确保高效的数据管理。Compaction过程中生成逻辑日志文件并引入了额外的元数据描述LSM Tree结构与日志文件关系。该方案的优势包括可生成完整binlog增强对实时数据流支持LSM Tree自身的合并特性可以减少数据合并开销提升系统性能支持部分列更新与点查功能为后续state优化与增量计算方案提供了基础。基于Iceberg生态的流式湖仓解决方案采用了LSM Tree进行存储管理支持高效逐行更新场景数据写入时通过增强数据合并优化效率支持单行数据部分列更新使用户能够精准管理数据变更应对复杂业务需求。流式湖仓可在数据处理过程中生成完整的change log记录为下游如Flink提供支持使增量处理与实时数据流管理成为可能。下游Flink作业可基于变更记录生成下一层数据实现流式数据的高效管理。整体方案增强了数据的实时性与灵活性提供了一体化流式湖仓体验。从整体架构看流式湖仓方案基于开源Iceberg生态建设天然支持Iceberg兼容能力。如上图所示蓝框部分为普通Iceberg写入Flink写入数据并生成快照时生成Iceberg元数据。腾讯云流式湖仓写入流程中数据除先排序外格式与原生Iceberg相同生成原生元数据时同时生成两份元数据。一份是调用原生Iceberg包生成的兼容元数据与开源Iceberg社区完全一致支持Iceberg主要功能如影视分区、schema变更、partition变更等及所有版本系统高效支持另一份是湖仓原生元数据包含LSM tree结构与逻辑日志文件等原生不支持信息支持额外性能优化与流读场景。借助数据合并能力生成的Iceberg表不含EQ DELETE记录可高效读取。支持用户基于Iceberg原生客户端数据写入能力实现无缝集成与多数据源接入。其原理为客户通过原生客户端写入数据后先在兼容元数据版本中生成新快照记录系统定时任务或下次数据提交时通过冲突检测识别新提交快照中的新增数据文件提取并重新排序插入LSM tree的L0层在兼容与流式湖仓元数据中重复提交分别生成完整snapshot实现数据的正式提交。基于LSM Tree的流式湖仓在写入过程中进行数据合并操作确保数据准确有序及一致性为后续数据读取提供性能保障。整体采用universal compaction策略平衡读写放大保证全局有序并减少文件数量。数据从L0层首次合并至L0层以上时系统查询现有文件中相同组件前值与新写入值合并生成binlog更新现有pos deletion记录。为提升合并性能引入了索引定位数据位置并且在本地增加了热点文件缓存以提升索引与合并性能。支持pos deletion合并与更新优化数据更新性能系统支持内置与自定义值合并函数应对不同业务需求并实现了部分列更新与点查能力丰富数据链路处理能力满足复杂场景需求。除数据合并外流式湖仓在数据并发提交方面也有实现。数据文件写入后流式湖仓通过提交生成众多源数据文件在提交部分进行了并发提交优化以提升性能。对比传统Iceberg单一节点完成snapshot生成流式湖仓采用两阶段提交流程。多bucket需要提交时commit算子并行完成所分配bucket源数据文件更新与历史文件合并操作生成bucket级别的元数据文件后由全局global committer算子完成快照生成。此设计在bucket较多时可显著提高数据提交性能避免数据提交过程中的OM情况保证高效数据处理。同时支持多流写入同一表多个数据流可同时写入结合部分列更新能力实现类似多流join的效果。多流写入同一表时每个流写入并提交需保证写入快照可序列化采用基于sequence number的冲突检测与提交重试机制。每次提交时若发现更新快照对应流需合并之前提交文件变化与最终快照并重新提交确保数据一致性。此提交创新提高流式湖仓高并发场景性能为用户提供灵活高效的数据管理体验。在该场景下一般采用多流单流compaction方式实现数据合并避免多流compaction冲突优化数据合并与整理过程保证数据高效存储与快速访问。在CDC优化方面CDC入湖是流式湖仓架构关键部分。流式湖仓架构中客户先将业务数据同步至腾讯云流式湖仓CDC是常用实时数据抽取方法可及时捕捉原系统数据变化并传输至目标系统保证数据实时性与一致性。在CDC过程中提供整库同步能力便于客户迁移数据库数据至流式湖仓系统支持自动表结构变更简化了数据同步管理操作用户可轻松应对数据库schema调整。具体实现中CDC采用高效at-least-once数据同步模式即便网络波动或系统故障也能确保数据至少传输一次避免丢失通过目标端upsert功能保证端到端一致性即数据传输中重复时目标端可通过upsert操作更新已有数据避免冗余与不一致。在存量数据同步阶段进行了显著优化通过改进同步机制经内部性能测试实现了与开源相比10倍以上性能提升体现在数据传输速度与系统资源占用上同步大规模数据时可显著减少系统延迟与资源占用。总体而言CDC场景优化提升了数据同步效率与一致性可为企业提供可靠的实时数据同步解决方案从而更好地应对大规模数据管理与分析需求。腾讯云流式湖仓的主要优势包括其一统一存储可简化离线与实时两套链路架构打破传统Lambda架构数据存储壁垒避免业务数据重复存储与不同引擎计算逻辑重复开发通过统一数据存储与计算引擎可简化系统运维管理降低运维成本。其二具有较强的实时处理能力可生成完整changelog使流处理引擎如Flink可对数据进行增量处理保证实时数据实时性基于RSM Tree引擎支持高效组件更新与部分列更新以满足业务快速响应需求。其三数据访问灵活基于开源Iceberg架构与Iceberg生态完全兼容支持无缝迁移现有Iceberg作业支持Spark SQL、Trainer、Presto等多种查询引擎可满足不同客户查询需求。其四性能优化对大表数据提交流程进行了优化提高了写入速度采用高效分区策略可减少存储空间提高查询性能。其五成本低通过实现存储与计算引擎统一可避免数据冗余降低企业成本。三、腾讯云流式湖仓实践腾讯流式湖仓方案广泛应用于多个行业与场景如游戏、出行、教育、电商等。以游戏行业为例可实时采集玩家行为数据反馈给开发团队从而快速调整游戏内容、优化用户体验通过实时湖仓增量处理数据了解玩家偏好推出个性化活动与推荐增强用户粘性。出行行业中提供实时数据分析能力监控交通流量与用户实时出行需求动态调整车辆分配与路线规划减少等待时间提升服务质量通过整合历史与实时数据预测需求高峰优化调度资源配置提升运营效率。教育行业可在直播场景下跟踪学生学习进度基于数据提供个性化教学建议。电商行业通过流式湖仓帮助商家分析用户画像实时监测行为数据调整推荐算法与营销策略快速适应市场变化优化促销活动。在基于腾讯流式湖仓的游戏行业实时直播买量数据分析场景中用户链路为通过Flink或Spark将业务数据导入腾讯流式湖仓并实时整合。如玩家在游戏直播中点击、下载等互动行为数据与游戏分类等相关数据实时汇总通过流式湖仓架构实时收集并分析。用户行为数据聚合到ODS层小文件合并等治理操作可以保证查询准确性与高效性。流式湖仓的每一层可通过Doris关联外表进行OLAP分析实现数据多次复用也可通过DRC、MR中的Spark、Presto等引擎进行离线业务报表计算。通过该案例可以展现出腾讯云流式湖仓的诸多优势如灵活的数据写入与高效管理。直播中用户互动数据以实时或批量方式同步系统根据业务需求灵活处理不同更新频率。批量数据写入时Iceberg可自动完成小文件合并等优化操作确保系统性能不因小文件过多而下降。还可进行实时聚合与多维分析ODS层聚合数据通过流式湖仓生成changelog经Flink进一步处理如游戏直播下载与点击数据与用户信息、游戏分类等维表关联生成宽表实现更深入实时分析监控用户行为趋势优化广告投放策略与直播内容同时也可以通过部分列更新能力提高系统效率。此外多层数据复用与灵活查询在流式湖仓架构中的每一层可多种方式分析计算全面复用链路数据如分析直播中历史行为数据用Spark引擎离线处理并决策分析。最后统一存储简化了大数据管理实现了成本控制游戏行业需实时响应用户行为与离线分析历史数据传统架构较为复杂而流式湖仓实现了离线与实时链路统一可避免重复存储与复杂系统维护。针对车企与出行行业的车联网场景需要分析运行过程中的车机信号这些信号由车辆传感器上报可能分批次上传涉及大量数据更新操作。客户早期使用传统架构采用HBase加Hive链路HBase用于快速检索满足车辆上报场景下对单辆车特定信号快捷分析需求但保存数据有限无法长期管理Hive用于离线分析生成全面历史性报告但分析延迟高只能达到小时级。客户痛点为储存成本高同一数据在HBase与Hive中重复存储受系统储存性能限制成本较高另外时效性不够基于Hive的离线分析在车辆运行出现问题需快速了解分析结果时延时较高。引入腾讯云流式湖仓方案后数据采用Iceburg统一存储既具备传统HBase按key查询的能力又可以满足实时检索需求也可实现离线分析能力从而降低数据储存成本。流式湖仓还可实现实时增量计算支持生成binlog能力系统可以捕捉数据实时变更将计算逻辑转换为增量计算数据上报时无需等待批量处理结束即可实时计算更新分析结果提高分析实时性在紧急业务场景如故障发生下可分钟级获取分析结果未来有望优化至秒级。同时系统管理优化统一存储与计算。四、腾讯云流式湖仓发展规划最后简单分享一下后续发展规划。腾讯云流式湖仓基于Iceberg生态系统除了Iceberg之外市面上还有其它一些优秀的湖格式。我们后续会考虑兼容Paimon通过Paimon Adapter写入腾讯云流式湖仓中。同时会在稀疏数据场景、数据提交、合并检索加速等方面提供额外的优势。后续还将支持秒级延迟秒级可见支持二级索引并考虑为流式湖仓提供专有API与完善的生态。 QA环节 Q 车联网场景中热数据和冷数据是如何存储的 A 目前均统一存储在Iceberg中。 Q 每个阶段为保证准确性链路延迟大概是多少 A 具体时间暂无法给出但在车联网客户使用场景下相比之前链路延迟性能更优。 Q 车联网或其他场景的并发度如何如何解决高并发场景问题 A 高并发场景下我们对提交部分进行了优化。传统Iceberg用单节点生成snapshot我们采用两阶段提交流程。多个bucket提交时先并行完成bucket元数据文件更新与历史文件合并生成bucket级元数据文件再由全局global committer完成快照生成。此设计在bucket数量较多时可提高写入性能避免并发高导致的OM情况。 Q 计算过程中使用Iceberg与Spark本身计算在性能对比查询效率、内存使用、CPU使用等方面的情况如何 A 目前产品处于内测与标杆客户落地阶段性能数据暂不方便提供。后续产品上线后将基于市面上所有湖格式在基础场景上进行全面性能对比届时可关注。 Q 这套能力能否在私有化部署中获得 A 可以。最初在公有云产品上线已通过客户落地后续计划将场景下沉到私有化部署中可实现完整1:1对应。 Q 湖格式中Iceberg部分列更新特性及与Paimon的对比以及流式湖仓对Paimon的支持计划如何 A 最初选择Iceberg后发现其部分问题在现有架构中已补齐列更新、检查、流读等能力。Paimon推广较多客户有使用需求计划在明年年初或今年年底兼容现有Paimon格式并针对Paimon与Iceberg后续发展进行功能更新。 END 关注腾讯云大数据╳探索数据的无限可能 ⏬点击阅读原文了解更多产品详情我知道你在看哟
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