OPPO数据湖存储CBFS技术在DataFunSummit的实践分享

"OPPO数据湖存储CBFS技术实践" 在2021年的DataFunSummit上，OPPO的存储架构师何小春分享了关于OPPO数据湖存储CBFS的技术实践。这次演讲主要围绕四个主题展开：数据湖简述、CBFS数据湖存储、CBFS关键技术以及CBFS的未来展望。 首先，数据湖是一种系统或存储库，它以自然或原始格式（如对象Blob或文件）存储数据。这种系统通常包含源系统数据的原始副本、传感器数据、社交媒体数据等，同时也用于报告、可视化、高级分析和机器学习等多种任务。在业务背景下，数据湖旨在解决数据连通性不足、存储成本压力大、数据实时性不足和数据安全治理手段不完备等问题。 OPPO在选择数据湖解决方案时，考虑了众多业界已有的选项，如AWS的S3、Redshift，Google的BigQuery、Cloud Storage，以及Hadoop生态中的HDInsight、Hudi、Iceberg和Delta。这些解决方案分别提供了高效的计算引擎、高性价比的存储和实时的存储格式。然而，OPPO最终选择了自研的CBFS（Cloud-Based File System）作为其数据湖存储系统，这表明CBFS在满足OPPO特定需求方面具有优势。 CBFS作为数据湖存储的关键部分，可能包括以下几个核心技术特点： 1. **统一元数据管理**：类似于Hive MetaStore，CBFS可能提供了一种统一的方式来管理和访问不同来源的数据元信息，确保数据的一致性和可发现性。 2. **高效的数据存储和检索**：CBFS可能采用了优化的文件系统结构，以便快速存取大规模数据，同时保持低延迟。 3. **支持多种数据格式**：如同Hudi、Iceberg和Delta，CBFS可能支持流式和批处理数据处理，允许实时和离线分析共存。 4. **数据安全和治理**：CBFS可能内置了强大的数据安全机制，包括访问控制、加密和审计，以保护敏感信息并符合法规要求。 5. **云数融合**：CBFS或许能够无缝地与云计算服务集成，实现数据的高效迁移和跨云操作。 对于未来展望，CBFS可能会进一步提升性能，优化成本，并增强与各种计算引擎（如Spark、Flink等）的兼容性。此外，随着AI和机器学习的应用日益广泛，CBFS可能会加强其对这些场景的支持，提供更便捷的数据预处理和模型训练功能。在用户画像、内容推荐和智慧营销等应用场景中，CBFS将帮助OPPO更好地利用数据驱动决策，提升业务效率。