知乎实时数仓演进：从Spark到Flink的架构升级与未来展望

知乎实时数仓实践及架构演进 在数据智能时代，数据仓库作为基础服务对于公司的运营至关重要。实时数仓在智能商业中扮演着决策支持的角色，它确保数据结果的即时性，以便企业迅速做出响应，优化产品和服务。本文将深入探讨知乎公司在实时数仓方面的实践和架构变迁。 首先，从实时数仓1.0版本开始，该阶段的主要目标是实时ETL逻辑的实现，利用SparkStreaming作为技术方案。这个版本主要用于处理流量数据，通过三端SDK收集数据，通过LogCollectorServer发送至Kafka，然后进行清洗和加工，最终将实时数据导入Druid，提升数据平台的服务性能。然而，1.0版本并不涉及实时指标计算和完整的实时数仓体系，实时场景较为有限，主要关注数据的实时处理能力。 为了应对实时流数据的稳定性挑战，1.0版本采用Lambda架构，其特点是高容错、低延迟和可扩展。Lambda架构将ETL工作拆分为两部分：Streaming ETL（实时处理）和Batch ETL（批量处理）。实时部分采用SparkStreaming，其在实时计算框架中的选择源于当时业界的普遍应用，如Storm和SparkStreaming，但文章会重点讲解如何保证数据的准确性以及SparkStreaming在稳定性方面的实践经验。 随着业务需求的增长，知乎进入实时数仓2.0版本，核心转变在于数据分层和指标计算的实时化，技术上引入了FlinkStreaming。这一升级使得数据处理更加精细化，能够更快速地响应变化，提升决策效率。实时数仓2.0版的架构不仅提升了实时性，还可能涉及了更多的数据管理和服务化，比如元信息管理的系统化和结果验收的自动化。 未来展望中，知乎实时数仓将进一步发展为Streaming SQL平台化，这将简化开发人员的SQL操作，提高数据处理的灵活性和效率。同时，元信息管理系统化和结果验收自动化将进一步减少人为干预，提高整体运营的效率和准确性。 总结来说，知乎的实时数仓实践经历了从简单实时ETL到数据分层和指标计算实时化的演进，不断优化架构和技术栈，以适应数据智能时代的快速变化和商业决策的需求。实时数仓的每一次升级都体现了公司在数据驱动决策上的持续努力和追求。