解决方案:小红书基于数据湖的流批统一存储实践

在数据为王的时代，数据处理的流程既复杂又充满挑战。技术架构层层嵌套，每个环节都需确保数据的准确性与高效性。这一切，都亟待我们深入探索。

数据采集层的基石作用

数据采集层构成了数据体系的基础。该层对来自不同源头的数据进行搜集，尤其是用户行为日志等原始数据的收集至关重要。此类数据直接展现了用户与系统的交互行为，通过对这些行为日志数据的深入分析，我们能够洞察用户的习惯与偏好等关键信息。此外，诸如RDBMS关系型数据库的增量日志数据等，也对后续数据存储和加工环节产生重要影响。这些数据如同宝藏中的各个组成部分，任何一项的缺失都无法完整构建起数据宝库。

数据采集是构建数据体系的基础，如同烹饪需优质食材，缺乏新鲜优质的原料，即便技艺高超也难施展。因此，保证数据采集的准确性、完整性及效率，是整个流程中的关键环节。

ODS层之上的数据存储与加工

在ODS层之上，数据存储与加工层构筑了独立架构。此架构分为两大板块，首先关注偏离线部分。在此，Hive与Spark计算的应用以及AWSS3存储扮演着关键角色。Hive负责数据仓库的查询与分析，Spark则展现其在大数据处理方面的快速处理能力，两者与AWSS3存储紧密结合，共同构筑了一个高效的数据存储与加工体系。

数据湖Iceberg的运用堪称创新亮点。数据写入Kafka后，经内部流程异步格式转换，再写入Iceberg。此过程既确保了数据处理的高效性，又未对用户体验造成影响。整个过程犹如精密机器，各部件分工明确，协调运作。

Iceberg数据的读取

Iceberg数据读取至关重要。针对实际需求，我们精选高性能分析引擎。以StarRocks为例，其具备出色的分布式支持、高SQL协议兼容性，并提供一站式查询平台。读取Iceberg数据无需额外同步，利用IcebergCatalog查询便捷高效，且Cache缓存加速查询。

RedCK在读取功能上独树一帜。它借助MergeTree格式，与多种引擎实现兼容，犹如搭建了一座沟通的桥梁。例如，RedCK可直接与Spark、Flink等工具协同工作，执行相关操作并开展OLAP分析。这种多样化的读取方式，为满足不同需求的数据调用提供了丰富的可能性。

无感写入的优势

无感写入功能独树一帜。它对外提供原生KafkaAPI写入接口。用户无需关注数据落湖的复杂流程。这种自动异步写入方式极大简化了操作流程。用户只需设定目标，系统便会自动完成繁琐的中间步骤。

此特性在数据处理领域应用中极具价值。特别是在海量数据需频繁导入数据湖时，若每次均需细致配置导入流程，既耗费人力又易出错。无感写入犹如一位周到的管家，悄无声息地完成所有处理。

Broker模块与数据湖写入

Broker模块在数据湖写入环节至关重要。它利用Kafka的Fetch机制，解析Leader节点上的最新数据并写入。采用按Partition维度的独立线程写入，确保数据有序。此环节保障了数据从源头至数据湖的平稳流动。

物流环节中，分拣员需精准迅速地分类货物入库。数据错误或写入延迟，可能触发连锁问题。Broker模块的精确稳定运行，确保数据体系整体运作的稳定性。

Exactly-once语义与流批一体存储的意义

数据处理中，Exactly-once语义通过两阶段提交机制确保数据既不丢失也不重复。此机制凸显了数据处理的精确性与可信度。在大规模数据处理中，数据的丢失或重复可能引发严重后果。

统一存储落地后，流批处理能解决Lambda架构引发的数据一致性和存储效率等问题。此方案犹如为数据管理注入了高效的新方法。在您的职业或学术探索中，是否曾因数据不一致或存储效率低而感到困扰？欢迎读者们积极留言、点赞及转发，以推广这些有趣的数据管理知识。