快手万亿级实时OLAP平台：构建与实战分享

快手万亿级实时+OLAP+平台的建设与实践是一篇由快手科技的大数据平台架构师李远策撰写的论文，主要探讨了快手公司在构建其大规模实时数据处理和分析平台的过程中所面临的技术挑战、选择和实践经验。论文首先概述了快手OLAP平台的发展历程，强调了其关键性能指标，如每日处理的数据量（约5000亿条消息）、查询次数（约1000万次）、索引数据量（约400TB），以及对查询延迟的严格控制（P90查询时延在100ms以内，P99查询时延在500ms到1000ms之间）。 在业务背景部分，文章提到了快手平台需要处理的数据量巨大，包括实时数据流（如CDN智能调度检测、播放质量监控）、数据探索和问题排查，以及多媒体质量分析等。同时，对于数据处理的要求非常高，包括毫秒级甚至秒级的查询响应时间、高并发查询能力、数据实时性和稳定性，以及灵活的数据Schema支持。 在技术选型上，作者对比了几种常见的OLAP技术，如Hive/SparkSQL、Kylin、ES和Druid。Druid被选中作为快手OLAP平台的主要组件，因为它在超大数据规模下表现出色，尤其是查询性能、数据实时性和并发处理方面。然而，Druid在精确去重功能、SQL接口支持和Schema灵活性等方面有所欠缺。 Druid系统的核心架构包括协调器（coordinator）、节点（nodes）、MySQL存储、HDFS数据存储、Overlord节点、MiddleManager节点、Broker节点、Historical节点、StreamingData和BatchData等组件。论文还深入解析了Druid为何能实现高效性能，可能涉及的技术优化、分布式架构的优势以及内部设计的关键点。 未来的工作计划中，作者提及了对现有OLAP平台的持续改进和扩展，以满足不断增长的业务需求，包括提升性能、增强数据处理能力以及可能的技术升级或引入新解决方案。 这篇论文提供了一个实用的案例研究，展示了快手如何通过Druid技术构建一个能满足实时、并发和大规模数据处理需求的万亿级OLAP平台，并对未来的发展方向给出了清晰的规划。这对于其他处理大规模实时数据的企业具有重要的参考价值。