知乎实时数仓演进：Flink替换SparkStreaming的实践

"这篇文章主要介绍了知乎如何通过使用Flink逐步替换SparkStreaming来升级其实时数仓架构的过程。文章强调了实时数仓在数据智能和快速决策中的重要性，并概述了实时数仓的两个主要发展阶段。 实时数仓1.0版本采用SparkStreaming作为技术方案，主要目标是将ETL逻辑实时化。在这个阶段，系统主要处理流量数据的实时ETL，但并不计算实时指标。数据采集由SDK通过LogCollectorServer发送到Kafka，经过清洗和加工后，实时数据和离线数据被导入Druid，用于数据可视化。 在实时处理部分，由于实时数据流的不稳定性，采用了Lambda架构，包括StreamingETL和BatchETL两部分。StreamingETL部分主要涉及实时计算框架的选择，如SparkStreaming，以及如何保证数据的正确性和实现通用的ETL逻辑。SparkStreaming以其高容错、低延迟和可扩展性被选用，但在实时ETL中仍面临稳定性挑战。 随着实时数据处理需求的增长，知乎转向了实时数仓2.0版本，引入了FlinkStreaming来实现数据分层和指标计算的实时化。Flink相比SparkStreaming，提供了更强大的流处理能力和更稳定的性能，能更好地适应复杂的实时计算场景，支持更高效的数据处理和实时分析。 未来，知乎的实时数仓展望是构建StreamingSQL平台，完善元信息管理系统，并实现结果验收自动化，以进一步提升实时数据仓库的效率和智能化水平。这些改进将使得实时数仓不仅能支持更复杂的业务需求，还能优化运维流程，提高数据质量，确保决策的及时性和准确性。" 这篇总结详细地阐述了知乎实时数仓的演进历程，从1.0版本的SparkStreaming为基础的实时ETL，到2.0版本采用Flink实现数据分层和指标计算的实时化，以及对未来的规划，展示了实时数仓技术在数据智能和商业决策中的关键作用。