京东实时数据仓库开发实践与Deltalake解析

"9-2+京东实时数据仓库开发实践.pdf" 本文主要探讨了京东在实时数据仓库开发中的实践，包括传统数据仓库面临的挑战、京东的实时数据湖解决方案以及Deltalake的核心原理，并对不同开源项目进行了比较。 1. 传统数据仓库的挑战 - ACID语义性无法保证：在传统的Lambda架构中，数据处理通常不支持数据库事务的原子性、一致性、隔离性和持久性，导致数据的一致性难以维护。 - 离线入库的不可靠性：离线批量处理可能因各种原因（如系统故障）导致数据丢失或不完整。 - 细粒度的数据更新功能缺失：传统数据仓库往往不支持或效率低下地处理数据的更新和删除操作。 - 数据流转路径复杂：数据从源头到最终分析的路径复杂，增加了管理和维护的难度。 2. 京东实时数据湖的探索与经验 - 自研方案：京东针对上述挑战，开发了自己的实时数据湖解决方案，融合了社区的优秀经验，如Delta、Hudi和Iceberg等开源项目。 - 社区项目对比： - Delta：由Databricks开发，提供ACID特性、时间旅行和多版本并发控制（MVCC），支持Spark、Presto和Hive等多种计算引擎。 - Hudi：由Uber开源，同样具备ACID特性，支持时间旅行和Schema演化，但更新/删除功能有限，适用于批处理和流处理。 - Iceberg：由Netflix推出，具有ACID特性，支持Schema演化，但目前在流式sink支持上还在进行中，适用于Spark和Presto。 3. Deltalake核心原理 - Delta数据表：由数据文件和事务日志两部分组成，确保数据的完整性和一致性。 - 事务日志记录：每个提交事务包含时间戳、执行者和具体变更信息，以及涉及的文件路径和统计信息。 - 表的Metadata信息：存储字段名、字段类型、文件格式和配置属性等，便于元数据管理。 4. 批流一体开发流程 - Deltalake允许批处理和流处理无缝结合，通过DeltaStreamer或Spark Streamingsource/sink实现，简化了数据处理的复杂性。 5. 优缺点与总结 - 优点：实时数据湖方案提高了数据处理的时效性和一致性，降低了数据流转的复杂性，增强了数据更新和管理能力。 - 缺点：可能需要更高的硬件资源投入，且不同开源项目之间的兼容性和功能差异需谨慎选择和适配。 京东的实时数据仓库实践展示了如何应对大数据时代的挑战，通过引入和优化开源技术，实现了高效、一致的数据处理，为企业决策提供了强有力的支持。