字节跳动全域数据集成演进:从定制化到通用服务能力
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更新于2024-06-14
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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。
2023-08-30 上传
2019-07-30 上传
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