快手基于Flink的实时数仓实践与挑战

"《基于Flink构建实时数仓的快手场景化实践》是一份由快手数据技术专家李天朔在2021年5月22日的Apache Flink Meetup·北京站分享的实操报告。这份报告聚焦于快手如何利用Flink技术来构建其强大的实时数仓系统，以支持公司的核心业务需求。 报告首先探讨了快手的实时计算场景，包括核心数据大盘、大型活动实时指标、移动端活动数据展示、运营数据体系等，这些场景需要处理的数据规模巨大，QPS峰值达到每秒亿级，且数据量达到万亿级别。实时性是关键，活动核心报表需要在5分钟内完成，同时确保数据准确性和稳定性，避免数据尖刺和掉坑。 快手面临的挑战包括数据准确性要求极高（离线差异控制在1%以内），以及复杂的组件依赖和链路结构，涉及到5至6个组件，有超过200个实时作业和50多个核心数据源。解决这些问题时，快手采用了实时数仓的分层模型，通过Flink进行实时处理和分析，确保数据一致性。 报告还提到PV/UV标准化的场景问题，例如重启时数据不平滑、曲线点无法对齐、回溯曲线异常等问题。为了解决这些问题，快手引入了Earlyfire机制，该机制按照自然时间切分数据流，确保在重启过程中数据处理的平滑过渡，并能准确地标准化PV和UV数据，提高数据质量。 这份报告详细展示了快手在构建实时数仓过程中的实战经验，包括技术选型、架构设计、性能优化以及遇到的问题与解决策略，为其他企业在类似场景下构建实时数仓提供了有价值的参考案例和最佳实践。"