贝壳：流式数据的平台化实践与挑战

今天为大家分享贝壳找房流式数据的平台化实践与挑战，具体介绍下如何建设流式数据平台来满足业务方的需求。

▌总体架构

贝壳找房大数据的整体架构，从下到上分为四层：

1. 基础平台层。这一层应用的都是比较常见的技术：HDFS 分布式存储，yarn 分布式调度，以及 HBase 存储，另外还有一些计算引擎，如 hive、tez、spark、presto、kylin、clickhouse、SparkML 等来满足各种各样的基础需求，同时还有高性能的计算机集群。

基础平台层的工作总结起来包括：

• 一体化监控

• 提供强安全保障

• 高稳定高效率运行

• 低成本解决方案

2. 能力汇聚层。大家知道每年都有大量的开源组件，那么如何让上层的业务方更好的应用这些组件，就是能力汇聚层要完成的工作：

• Queryengine，可以通过 queryengine 使用 hive、tez、spark、presto 来查询整个底层存储的数据。

• Olap平台，通过封装 kylin（预构建）、HBase、Phoenix、presto、clickhouse（流量分析）等引擎能力，打造统一的 olap 平台来满足业务方不同的需求。

• 流式计算平台，这个是今天要分享的主题，包括流式计算产品天眼（原秒 X 平台）；然后是数据直通车，它是贝壳平台打造的一个数据接入平台，可以进行实时接入和离线接入。

• 加速计算平台，底层有高性能集群，上层就需要有加速计算平台，来满足业务方机器学习或者深度学习的需求。

能力汇聚层的工作总结起来包括：

• 统一入口

• 灵活分析

• 能力提效

更上层就是数据仓库做的事情：

3. 数据内容层。这层主要是做统一数据湖，新房数据湖等等一些数据治理的工作来构建数据仓库，以满足更上层业务方的需求。

4. 能力输出层。

• Adhoc 即席查询，比如贝壳找房这边有些城市站，有运营市场，adhoc 可以直接写一些 sql，调用 queryengine，最终通过各种各样引擎的能力，来满足即席查询的需求。

• 我们还引进了 Tebleau 软件，可以用来做 BI 分析，它的底层也是调用 queryengine 查询数据内容层的数据。

• 同时我们也构建了统一指标平台；图灵，满足经纪人的需求；罗盘，满足一些流量分析的需求。

能力输出层的工作总结起来包括：

• 基础支撑

• 数据组合能力

• 赋能业务

▌数据流流程

要理解流式数据，首先要知道数据流的流程：

1. 数据接入。为了做好数据分析，同时给用户画像、数据挖掘等提供数据物料，就需要做好数据接入层，一般情况下我们面临的问题主要有：

① 多变：数据来源有业务 DB、MySQL、Oracle、sql server、第三方存储 Redis 等多种数据源，怎么对多变的数据源做统一的、及时的接入。

② 异常：举个例子，某些业务方经常在半夜刷新数据，这对数据接入的实时性和准确性产生了很大的影响。

③ 效率：

A. 离线数据接入，如何更快的把数据接入进来。

B. 实时数据接入，如何准确的接入，并及时提供需求数据。

针对这些问题，贝壳找房的解决方案就是 Databus（数据直通车），通过数据直通车来解决上述的三个问题，把行为数据和业务数据及时、高效的接入计算平台层，来满足流式数据的计算和需求。

2. 实时 ETL。主要分为上层的数据治理和下层的计算平台。数据接入进来之后，采用什么样的形式存储，更好的做数据分析，而实时计算又采用什么样的方式存储，这里都是通过 Ark 平台来做实时处理。

3. 数据输出。如何把数据更好的提供给用户，这里主要会介绍日志流产品化的平台天眼。

▌挑战

流式数据平台面临的挑战：

1. 流式元数据管理。公司到底有哪些流式数据？比如 kafka 接了一批日志，MySQL 产生了一批 binlog，各种事务中也产生了一些流式数据。这些流式数据来自哪些业务方？数据类型是什么？有什么样的属性？以贝壳为例，是新房的数据？还是二手房的数据？还是经纪人的数据？还是客户的数据？里面数据的格式是什么样的？如何存储的？如何解析？都需要统一的流式元数据管理平台，来更好的理解并处理这些数据。

2. 流式数据处理平台。常见的 Flink、spark streaming 等，对于需求方来说，不可能总写相应的代码，来完成操作，这样成本比较高。如何让业务方尽可能简单的、可配置的进行流式处理操作，这里主要是通过 Ark 流处理平台完成，后面会重点介绍。

3. 流式数据应用产品。贝壳拥有多个场景，如日志分析、数据挖掘等，每个场景对流式数据都有不同的需求，这就需要我们针对不同需求做不同的产品。

▌流式计算平台及应用

1. 数据直通车

数据直通车的架构：

数据接入层分为：

① 流数据接入：贝壳的流数据包括，ngx 日志、dig 埋点、mysql-binlog、tidb-binlog、其他业务日志等，把这些流数据通过 rsyslog、tidb-binlog-drainer、canal 等接入 kafka。

② 存储接入：离线数据可能存在 Hive、Mysql、redis、HBase、TiDb 等多种数据存储源，通过 spark 离线任务、TiSpark 把数据接入到更上层的数据输出层。

流式数据接入之后，就可以做订阅，如何 kafka、redis、ES（检索操作）、HBase（大数据量 KV 操作）等，还可以做周期性同步，T+1 级别的数据，还有我们探索实现的准实时仓库，目前可以做到5分钟的延迟。

依赖于整个数据接入层、处理层、输出层的工作，可以满足：

① 建设完元数据之后，通过应用层就可以查询到所有元数据的信息，并且知道元数据的变更情况（如果不知道元数据的变更情况，那么数据可是不准确的，和真实的数据是对应不上的）。通过数据直通车，就可以满足我们的第一个挑战，完成了所有元数据的管理。可以及时、准确、高效的把数据接入到存储层，或者为数据处理层准备好数据物料。

② 流数据订阅

③ binlog 变更查询等。

元数据与数据仓库的能力：

简单说下元数据管理服务，见右图，主要通过 TiDB-binlog，获取业务数据之后，把数据直接同步到 mysql，变更之后如果能自动处理就自动处理，如果不能自动处理就会发出告警，由人为来操作，这样来保证业务数据是统一的，同时通过 WebUI 接口给用户来查看，也可以通过 API 接口给其他业务来调用。比如后面要讲的 Ark 平台就可以直接调用 API 来使用流式数据。

准实时数仓，见左图，引入 hudi 能力，通过 hudi 和 TiDB 可以准实时的把数据导入数据仓库之中，用户可以在5分钟延迟的情况下来满足对于业务数据的统计、监控、分析的需求。

产品化展示：

这是平台的首页，第一个图可以提供业务的执行情况，第二个图告诉我们数据的变更情况，第三个图是整个业务成功的情况。

左边栏：数据字典，元数据能力；实时查询，准实时数仓查询的能力；以及埋点管理，数据订阅管理、数据变化查询等。

通过数据直通车，解决了数据接入和元数据的管理问题。

目前可以做到 kafka 集群、埋点 dig、Mysql binlog、七层日志的元数据管理。

2. Ark流处理平台

Ark整体架构：

引擎层：

① 把数据接入到 Source 源，如 kafka、binlog、dig 等。

② 数据接入之后，在引擎层进行处理，主要方式有三种：Stream SQL、实时规则匹配、通用模板，其底层依赖于 Spark Streaming 和 Flink。

③ 最终可以把数据输出到 Sink 中，如：Druid.io、ES、kafka、HBase 等，这时用户可以直接调用。

计算平台层：

通过封装的方式来构建计算平台，计算平台主要通过这样几件事儿来完成稳定性和通用性的需求，第一个是任务管控，需要管理好我们的任务，如何调度我们的任务，第二个是调优诊断，有些用户写的任务可能不是特别完善，我们可以自动判断他的任务是否需要优化，并给出优化建议，第三个可以引入 Databus 中的数据进行处理和使用，第四个是 SQL IDE，我们会尽可能多的生成 SQL，让用户尽可能写一些少的配置，来应用 Ark 平台，最后就是监控报警，监控整个任务的运行情况和延迟情况。

应用层：

通过 API 把我们 Ark 平台的能力输出出去：

① 数据清洗

② 实时大屏

③ 实时特征

④ 推荐营销

⑤ 安全风控

还有其他的一些应用，以及后面会讲到的天眼平台，通过对日志的流式处理统一化及产品化满足日志的各种诉求。

这就是整个 Ark 流处理平台提供的能力。

Ark 能力接口：

数据流（包括日志流、七层日志、mysql、埋点、kafka 集群等）通过 Ark 平台可以把数据清洗到多个分析引擎中，并且可以通过 TiDB、HBase、redis 做关联，根据不同的需求把数据关联到不同的存储分析引擎中。

产品化展示：

这个是 SQL IDE 的能力，90%的 SQL 都是自动生成的，大家只需要配置 m3db 地址，处理的类型等，就可以直接应用 Ark 流处理平台。这样就降低了很大的代价，因为 sql 的接入度是最强的。

这个是 Ark 流处理平台的首页，我们简单介绍一下产品的能力特点：

• 丰富的应用表达方式

• 计算结果实时可视化

• 接入全量流数据源

• 资源管理 & 调优诊断

3. 天眼

传统的方式，日志接入到 kafka，通过 spark streaming 或者 Apache flink，解析到 druid/es/hive 中来做分析，每次业务方都是按需来做这些事情，自己做数据清洗，自己在做应用，非常繁琐耗时，为了解决这个问题，我们把这些步骤集成到了一个产品天眼中。

天眼架构：

数据采集：所有的业务日志、访问日志、设备日志以及第三方日志，Metrics 上报，SDK 埋点数据，Agent 数据，都可以通过 Databus 接入到数据处理层，然后再按需放入 Druid.io、HDFS、ES、Hive、Mysql 中，再通过查询引擎，可以做到检索、统计报表、可视化、数据分析、监控报警，最终根据数据采集、数据处理、数据服务三层的能力抽象出来多个数据应用，天眼可以做可视化分析、全链路监控、业务监控、故障管理，以及常见的数据管理、检索、报警，和开放的 API，让日志可以做到多种方式的应用到不同的场景。

产品化展示：

这是天眼的界面，包括实时 QPS 排名，以及多个业务方的域名，点击之后可以看到对应域名的整个实时大盘。左边栏为天眼能力的列表，通过我们的数据直通车、Ark 平台，对数据日志处理做了一站式的集成和能力的输出。

▌总结

① 做流数据处理，一定要先把流数据字典能力做出来，只有一个清晰的、完整的、可视的流数据字典能力才能让流数据应用的更好，方便用户的查询。

② 丰富的流处理能力，通过产品化的封装，比如 Spark streaming 和 Flink 有多种流处理能力，通过 Ark 封装，用户可以更简易、自主的配置。

③ 多场景适应能力，根据各种场景，把基础层提供的数据能力，做一个产品化的封装，满足不同场景应用的能力。除了刚刚讲的天眼日志分析外，流式处理还有各种的应用，如 AI 对实时的数据挖掘，实时的用户画像等。

今天主要为大家分享了贝壳找房的三个平台，以及流式数据处理的挑战和一些实战的经验。谢谢大家。

分享嘉宾：赵国贤 贝壳

编辑整理：Hoh Xil

内容来源：BigData NoSQL 12th Meetup

出品社区：DataFun

注：欢迎转载，转载请注明出处。

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