字节跳动Jstorm到Flink迁移实践：构建实时数仓

"本文主要介绍了字节跳动公司从Jstorm到Apache Flink的迁移实践，涉及实时数仓的背景、Flink集群的构建以及基于Flink构建的流式管理平台。文中详细阐述了Jstorm在字节跳动的使用情况，包括其业务场景、Jstorm集群规模以及作业的部署和配置方式。迁移至Flink的过程也进行了概述，旨在揭示迁移背后的原因及实施步骤。" Jstorm 是一款基于Apache Storm的Java实现，广泛用于实时数据处理。在字节跳动，它被用于广告、AB测试、推送服务以及数据仓库的实时计算。随着业务的发展，Jstorm集群规模达到了5000台机器，但在2017年7月，公司开始考虑迁移至Apache Flink。 Apache Flink是一个强大的开源流处理框架，以其对状态管理和容错性的优秀支持而著称。字节跳动引入Flink的主要背景可能包括对更高效、更灵活的流处理引擎的需求，以及对Flink的高级功能如事件时间处理和窗口操作的青睐。 在Jstorm的使用中，业务逻辑通常由Python脚本编写，并通过配置文件（如topology_online.yaml）来定义DAG（有向无环图），该文件包含了作业名、资源需求、并发度等信息。Spout和Bolt的逻辑则封装在特定函数中，处理上游数据并执行计算任务。 迁移至Flink的过程中，字节跳动需要考虑如何平滑过渡现有Jstorm作业，确保业务不受影响。这可能涉及到对Jstorm作业的重构，将Python逻辑适配到Flink的API中，以及构建新的作业管理平台来支持Flink作业的部署和监控。 Flink集群的构建是迁移的关键环节，这涉及到硬件资源规划、Flink版本选择、YARN或Kubernetes等资源调度器的集成，以及网络、容错和性能调优等方面。构建流式管理平台是为了更好地管理和监控Flink作业，提供类似Jstorm的便捷运维体验，可能包括作业提交、监控、报警和故障恢复等功能。 这篇实践报告深入探讨了大型企业如何应对实时数据处理技术的迭代，从实际业务出发，详细展示了从Jstorm到Flink迁移的具体步骤和技术挑战，对于其他有类似需求的企业具有很高的参考价值。