京东实时数仓演进：从挑战到流批一体实践

"京东实时数仓治理与实战" 京东在应对快速发展的业务需求时，面临着数据时效性的问题。传统的离线数据仓库由于其天或小时级别的延迟，无法满足实时查询、实时分析和实时决策的需求。因此，京东着手构建实时数仓，以解决离线数仓的不足，同时利用实时数据流拓展了数据应用场景，催生了新的商业机遇。 实时数仓的建设主要包括实时计算平台和实时数据仓库。实时计算平台涵盖了计算引擎、任务管理和集群管理等组件，与消息队列结合，用于OLAP实时查询、业务风险控制、业务决策支持以及实时数据看板、搜索推荐和营销策略调整等。数据接入部分涉及binlog、埋点日志和服务器日志等，经过处理后形成数据明细和数据汇总，供各种实时数据应用使用。 京东的实时数仓经历了多个发展阶段。在2018年前的“拓荒时代”，主要使用Storm和SparkStreaming等早期实时计算框架，开发和维护效率较低，程序运行不够稳定，数据准确性难以保证。随着技术演进，京东推出了实时数仓v1.0，采用Flink+H2+Hbase+Redis的架构，提升了吞吐量和程序稳定性，开发速度显著加快。随后的v1.1版本通过持久化结构体改造和优化缓存方案，进一步降低了延迟并提高了资源利用率。到了v2.0阶段，京东基于FlinkSQL的开源生态，推动标准化、统一化和规范化，开始了流批一体的探索，旨在提高架构的灵活性和效率。 架构的演变历程展示了从功能简单、架构多样、缺乏标准的拓荒时代，逐步过渡到高吞吐、低延迟、易于维护的成熟阶段。实时计算任务由最初的Storm和SparkStreaming等框架，发展到以Flink为主导，同时引入微批处理概念，使得延迟进一步降低，计算语义更加丰富，适应了不断变化的业务需求。 总结来说，京东的实时数仓治理与实战涵盖了实时数仓的建设背景、架构演进和技术选型，展示了京东如何通过实时数仓提升数据处理速度，满足实时业务需求，并通过不断的技术迭代优化，实现更高的系统性能和资源利用率，为企业的数据驱动决策提供了强大支持。