网易自研Arctic：一体化流批实时数据湖解决方案

"3-1+Arctic：网易自研流批一体实时数据湖"是一篇介绍网易自主研发的数据湖解决方案——Arctic的文章。该文章首先阐述了什么是数据湖，数据湖的核心概念包括数据摄取的多样性（如实时流式和批量数据），数据类型（结构化、半结构化和非结构化），以及数据分析的需求，如统一视图和多引擎支持。数据湖通常具备事务隔离（ACID）、时间旅行（TimeTravel）和流批一体等特性。 网易自身在数据处理中面临着流批重复建设、口径不统一、实时建设不完整和数据孤岛等问题，因此他们需要一个兼容现有Hive表、Spark/FlinkJob等多引擎、并且能够整合中台体系的数据湖。Arctic的核心原理着重于提供高性能和低延迟，追求毫秒级的流数据延迟和分钟级的批数据延迟，以实现高效的摄取和分析。此外，Arctic还强调了ACID一致性、支持UPDATE/DELETE操作、表结构可修改以及文化治理的重要性。 Arctic架构设计中采用了异构存储，如change base，这可能涉及到对不同来源和格式的数据进行整合和管理，同时支持存量数据和批数据的高效处理。通过change base，Arctic旨在解决数据集成和一致性问题，确保数据的一致性和准确性。 现有的Arctic成果涵盖了对既有系统的兼容性，例如兼容Hive表和Spark/Flink作业，以及提供统一的流批开发模式，减少了重复建设和口径不一致的问题。然而，文中也提到Spark的强绑定和更新/删除操作可能会带来一定的代价，而Flink的适配正在进行中，索引的使用也可能面临挑战。 总结与规划部分可能探讨了Arctic未来的发展方向，可能涉及如何优化更新/删除操作的性能、进一步增强与其他数据处理工具的集成、以及在文化和组织层面推动数据湖的广泛应用。 Arctic是网易为了应对复杂的数据环境，提升数据处理效率和一致性，以及促进数据驱动决策而自主研发的流批一体实时数据湖解决方案，具有高度的灵活性、兼容性和性能优化的特点。"