字节跳动全域数据集成演进：从定制化到通用服务能力

本文档详细探讨了字节跳动在全域数据集成领域的演进历程。作者李畅是一位在字节跳动有着深厚背景的大数据工程师，他从2016年起便加入了公司，专注于大规模数据的分布式计算和传输，为字节跳动内部众多业务线提供了高效、可靠的全方位数据集成解决方案。 数据集成在字节跳动的数据中台建设中扮演着关键角色，它解决了异构数据源之间的数据传输、加工和处理问题。字节跳动自主研发了一站式的数据中台套件Dataleap，不仅涵盖了数据开发、集成和治理功能，还支持数据分析、在线数据服务和机器学习等外部系统的接入。 演进历程可分为三个阶段： 1. **初始期** (2018年前): 数据集成由多个独立的通道实现，如MR（MapReduce）、Spark等，每个场景都需要一套系统，导致成本较高且缺乏统一性。 2. **成熟期** (2018-2019年): 随着对批式场景的统一，基于Flink引擎的架构被引入，将批式数据处理整合到统一平台，提高了效率。 3. **成长期** (2020-2022年): 数据集成进一步扩展，涵盖了流式场景，实现了批流一体，再到2021-2022年，引入了持续数据变化（CDC）处理能力，形成了一套系统覆盖所有数据同步场景的“湖仓一体”架构。 在这个过程中，架构的核心是基于Flink 1.5 DataSet API，它最初仅限于批式处理，通过抽象的BaseInput和BaseOutput接口实现了数据源类型的扩展。框架层提供了诸如类型系统、自动并发控制、脏数据检测和流控等基础服务，增强了系统的灵活性和稳定性。 对于FlinkBatch任务进度查询，文章提及了原始状态下的简单查询方法，以及后续改进后的Source进度和Operator进度查询，使得任务执行过程中的监控更为精确。Flink的执行机制被解释为任务驱动，Task常驻并在完成Split后向JobManager（JM）请求新任务，直到所有Split处理完毕任务才会退出。 这篇文档深入剖析了字节跳动如何通过不断的技术升级和创新，优化了数据集成流程，提升了数据处理能力，为业务发展提供了强大的数据支持。