知乎实时数仓演进：从Spark到Flink的架构升级与未来设想

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决策支持至关重要。实时数仓在智能商业中扮演着核心角色，它确保用户反馈的即时性，帮助企业迅速决策和产品迭代。本文将深入探讨知乎公司在实时数仓建设上的发展历程。 首先，从1.0版本开始，实时数仓关注的是ETL逻辑的实时化，采用的技术方案是Spark Streaming。这个阶段的主要目标是提升数据平台服务能力，通过对流量数据的实时处理，如数据清洗、加工，然后将数据实时导入Druid，以便后续的数据查询和可视化。为了保证实时数据处理的稳定性和可靠性，1.0版本采用了Lambda架构，将ETL工作分为Streaming ETL（实时计算）和Batch ETL（批量处理），以应对实时流可能的不稳定性和离线数据的补救需求。 在1.0版本的基础上，知乎进一步发展到了实时数仓2.0。在这个阶段，数据分层和指标计算被实时化，技术方案升级为Flink Streaming。这意味着不仅数据处理更加快速，而且数据结构和分析更加精细，有助于公司对业务变化有更精确的反应。同时，未来的展望中提到，实时数仓将朝着SQL平台化、元信息管理自动化和结果验收自动化的方向发展，以提高效率和减少人工干预。 在实时数仓的设计中，数据采集主要通过客户端SDK和LogCollectorServer，将数据推送到Kafka，随后进行实时和离线处理。数据ETL部分是核心环节，它确保数据质量的同时执行必要的转换操作。实时ETL部分通过Spark Streaming实现，强调了计算框架的选择、数据一致性保证以及处理通用ETL逻辑，确保实时处理的稳定性能。 知乎的实时数仓实践经历了从基础的实时ETL到数据分层和指标计算的实时化，再到未来可能的平台化和自动化的发展过程。这些演进不仅提升了数据处理的速度和准确性，也为企业的数据驱动决策提供了强大支持。