字节跳动推荐系统中的HUDI实践与优化

"bytedance-hudi-slides-chinese" 这篇文档主要介绍了字节跳动推荐架构团队在使用HUDI（Hadoop Upsert Insert Delete）技术进行数据管理和优化的实践。字节跳动的推荐系统涵盖了抖音、今日头条、西瓜视频等多个产品，其目标是保证系统的稳定性和高可用性，同时通过在线服务和离线数据流的优化降低成本。团队还致力于建设推荐和数据中台，以支持新产品的快速孵化和ToB业务。 在具体的场景需求中，字节跳动面临的问题包括如何获取宽表型存储的变更数据捕获（CDC）、实现高效的在线分析处理（OLAP）查询、提供无感的数据同步以及处理不规则和不统一的数据需求。特征工程部分涉及实例和标签的拼接、高维复杂数据的处理、以及高吞吐量的实时写入。 在设计选型阶段，团队考虑了多种数据湖引擎，如Iceberg、Hudi和DeltaLake，最终选择了Hudi，因为它具有灵活的接口实现、全局索引和Merge-On-Read（MOR）模式。此外，还讨论了计算引擎的选择，包括Spark和Flink，以及RDD API和DataSource API。 Hudi的功能支持部分，强调了多版本并发控制（MVCC）、Schema注册系统和视图访问。MVCC允许原子变更和多版本回溯，而Schema注册系统则支持异构系统间的自动同步和列属性编码。此外，Hudi还提供了PullSync和Local Cache机制来提升应用效率。 性能调优是关键环节。在字节跳动的实践中，这包括列名ID化以减少序列化时间、优化GC、预编译实现以减少反序列化次数，以及针对HDFS服务等级协议（SLA）的优化和紧凑化操作（Compaction）以改善整体性能。这些措施对于处理大量的列（1000-10000+列）和大行（10MB+）至关重要，可以显著提高系统处理能力和降低资源消耗。 未来的展望可能涉及到进一步的性能优化、新功能的开发，以及如何更好地将HUDI与其他技术集成，以适应快速变化的推荐系统需求和大数据处理挑战。