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Flink 流批一体在字节跳动的探索与实践

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背景

Flink 流批一体在字节跳动的探索与实践

字节跳动旗下拥有今日头条、抖音等多款产品,每天服务着数亿用户,由此产生的数据量和计算量也是很大的:

  • EB 级别海量的存储空间

  • 每天平均 70PB 数据的增量

  • 每秒钟百万次数的实时推荐请求

  • 超过 400 万核的流式计算资源、500 万核的批式计算资源

这对我们的整个架构,包括计算架构和存储架构都带来了巨大的挑战。

业务困境

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如上图所示,左边是一个非常典型,业界应用也很多的数据链路图。这个数据链路是一个典型的 Lamda 架构,整个数据链路分为批式计算链路和流式计算链路。

在字节跳动内部,通常需要批式计算和流式计算两条链路共同服务于下游的应用。

  • 批式计算链路中,我们主要应用 Spark 引擎,通过 Spark 引擎在批式存储中拿到数据,经过 ETL 的计算后,存入下游的存储,从而服务下游的应用。

  • 流式计算链路,也是我们整个实时推荐、实时信息流的核心链路。我们会通过消息中心件把实时数据进行缓存存入,然后运用 Flink 实时计算引擎进行处理,处理后经过消息中间件的缓存传输存入下游的存储,来服务下层的应用。

整个计算架构分成两条链路,带来了两个比较严重的问题:

  1. 计算不同源

    1. 维护成本高。批式计算主要使用 Spark 引擎,流式计算使用 Flink 引擎。维护两套引擎就意味着使用两套代码,工程师的维护成本和学习成本都非常高。

    2. 数据一致性和质量难以保障。两套代码之间不能相互复用,所以数据的一致性和数据的质量难以保障。

    3. 无法混合调度造成资源浪费。批式计算和流式计算的高峰期是不同的。对流式计算来说,用户的使用高峰期一般是白天或凌晨12点之前,那么这些时间段也就是流式计算的高峰,此时对计算资源的需求是非常高的。相对而言,批式计算对运算时间并没有严格的限制,比如可以在凌晨12点之后到早上6、7点之间进行大量运算。所以,如果流式计算和批式计算的资源无法进行混合调度,那么就无法对运算资源进行错峰使用,造成资源的巨大浪费。

  2. 存储不同源

    • 数据不一致,维护成本高。如果两条链路同时服务于下游应用的话,那么两套存储系统也是分隔开的,依然存在数据不一致的问题。同时,维护流式、批式两套存储系统的成本也非常高。

针对上述困境,在字节跳动内部,我们选择了流批一体的解决方案

什么是流批一体

那么,什么是流批一体呢?

  • 从计算层面来讲,就是用同一个引擎、同一套代码及同样的 API ,同时处理有限的数据流和无限的数据流,同时应对在线处理和离线处理(其中有限数据的处理对应离线处理,而无限数据的处理则对应在线处理),达到降本增效的目的。

  • 在存储方面,流批一体即存储系统能够同时满足流式数据和批式数据的存储,并能够有效地进行协同以及元数据信息的更新。

架构体系使用流批一体后,数据流向如下图左边流程图所示。

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无论是流式数据还是批式数据,都可以直接或经过简单加工后存入统一存储中。而后,使用流批一体统一的计算引擎进行 ETL 计算,再服务下游的应用。由此,整个流批一体的架构实质上实现了计算同源和存储同源。

  • 计算同源。用一套代码、一套逻辑去处理流式任务和批式任务,达到了降本增效的目的,同时也大幅提升了资源利用率。

  • 存储同源。在存储方面统一存储,避免了存储资源的浪费,同时也在很大的程度上避免了数据不一致。

字节跳动的流批一体实践

在字节跳动,我们使用 Flink 作为流批一体统一的计算引擎,Iceberg 作为流批一体统一的存储方式。简单的数据流向如下图。

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在上游取到信息后,根据 Binlog 信息,使用 BMQ(字节跳动自研的云原生消息队列引擎) 也就是消息中间件产品,将数据实时传输到流批一体计算引擎 Flink 中,进行流式处理或批式处理后,将整个数据 更新到 Iceberg 数据湖。数据湖的存储底座也是字节跳动自研的存储底座——大数据文件存储(CloudFS)。

为什么选择 Flink

我们为什么会选择 Flink 作为流批一体的计算引擎呢?

主要原因在于,Flink 是一个面向有限流和无限流有状态计算的分布式计算框架,它能够支持流处理和批处理两种应用类型。

在传统意义上,Flink 是一个无限的数据流。但如果我们用一个个的时间窗口把无限的数据流进行切分,我们就得到很多有限数据流,对 Flink 来说,批式数据只是流式数据的一种特例。

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无论是无限数据流还是有限处理流,Flink 都可以通过同一种 API、同一套代码进行处理之后,服务下游的数据。这样的流程也可以极大地减少工程师的学习和维护成本。

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可以说,Flink 无论是从上层的代码层面、SDK 层面、API 层面,还是下层的调度器层面,都是针对流批一体的整体架构来进行设计的,是可以从上至下完整地支持流批一体的数据处理引擎。

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Flink 流批一体架构

推荐系统流批一体实践

下面以字节跳动的推荐系统为例,向大家阐述字节跳动内部使用流批一体的典型实践。

推荐系统在字节跳动占据着重要的位置。今日头条的新闻、抖音的视频,每一条信息流都需要由推荐系统进行推荐。如前文所述,整个推荐系统每天承载着庞大的推荐任务量和数据量。

在推荐系统的整个数据处理链路中,流式处理和批式处理都占据着重要的位置。尤其是在特征计算模块,推荐系统需要为用户实时地推荐信息流,保证实时性和准确性,同时也需要进行模型训练以提升推荐准确性。双数据链路的设计带来了诸多问题。

双链路存在的核心问题

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推荐系统数据链路抽象图

在流式链路中,我们接收用户请求,获得用户的实时在线特征,这些实时在线特征经过实时的流式处理之后,再结合在线特征库,就可以得到一个比较庞大的特征组。随后,将整个特征组输入到在线预测模型中,就可以得到预测的结果,从而实时地为用户推荐信息流。

同时,这些特征也会被存入离线存储(如 HDFS)中,后续会利用这些特征进行线下的批式模型训练。对于离线训练来说,存入 HDFS 中的数据,经过批式的 ETL 处理后,输入到离线的模型训练中,训练出的模型可以用于更新在线服务的模型,从而更准确地服务用户。

然而,正如上文所述,推荐系统的数据链路分了在线和离线两个体系,所以推荐系统在计算和使用在线特征和离线特征时,需要分别使用两种不同计算引擎和存储进行在、离线特征处理,带来了以下问题:

  • 对流处理和批处理分别维护两套代码,业务成本过高

  • 特征回溯难度大

  • 如何使用历史数据初始化状态难定义

  • 数据不统一,存储成本高

Flink SQL 实现计算一体

针对这些业务困境和核心问题,我们使用了 Flink SQL 去实现整个计算的流批一体。在整个数据处理链路中,我们基于 Flink 引擎,使用 Flink SQL 的方式同时处理流式任务和批式任务,由此可以达到:

  • 同时支持 Unbounded、Bounded 数据源

  • 支持 Join 和 Union

  • 流批一体的执行模式

  • 自定义统一 Sink Connectors

通过 Flink SQL 实现流批一体后,整个数据链路在计算的速度、特征的迭代,及业务降本增效上都取得了极大的成果。主要原因在于使用 Flink SQL 实现流批一体后:

  • 同一份代码既可以实时计算,又可以批式计算

  • 节省开发成本,加速特征迭代过程

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如上图所示,推荐系统中的特征需要定期回溯并用以更新推荐模型,保证在线推荐的准确性。使用 Flink SQL 实现了流批计算一体后,我们可以用同一套代码去进行实时计算和批式计算,批式计算可以使用与实时计算同样的代码进行历史数据的回溯,这就保证了数据一致。

Iceberg 实现存储一体

在存储方面,我们选用了 Iceberg 作为统一的存储格式。如下图所示,特征数据经过字节跳动自研的消息队列引擎 BMQ 统一地流入 Flink 引擎,在 Flink SQL 进行处理之后,再 Upsert 到整个数据库当中,进行统一的管理。

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基于 Iceberg 实现特征的统一存储,具备以下能力:

  • 存储流批一体,支持元数据的更新和管理

  • 提供 ACID 保证和快照功能

  • 并发读写

  • 计算存储引擎解耦

  • Arrow 向量化数据传输

  • 小文件 Compaction

优化收益

从整体业务收益来看,采用 Flink + Iceberg 的流批一体架构后,取得了较为明显的降本增效效果:

  • 维护一套数据处理代码,人力成本大幅降低

  • 特征存储成本降低 40% 以上

  • Arrow 数据传输进行特征训练,CPU 消耗降低 13%,网络 IO 降低 40%

云原生计算流批一体解决方案

云原生计算团队将字节跳动内部流批一体方案进行整合优化后,输出了云原生计算平台——一个开箱即用的、基于 Kubernets 的大数据 & AI 开发平台。

云原生计算平台部署灵活,既能以火山引擎的公有云为底座,也能以专有云及其他的 Kubernets 底座进行部署。

在火山引擎资源底座的基础之上,我们还提供丰富的资源调度策略、自动化流水线的 CICD 交付,以及丰富的资源管理、数据管理、作业管理等功能。

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云原生计算平台架构

在此之上,是字节跳动流批一体解决方案的核心引擎。

首先是流批一体的存储。流批一体存储主要是由两部分组成,一部分是火山引擎自研的大数据统一存储 CloudFS——作为整个存储层和数据加速层为上游的引擎提供服务。另一部分是 Iceberg,我们以 Iceberg 为存储层,利用上层的 Table Format 进行元数据信息的管理。与此同时,通过对数据和源数据的操作,增加整个数据流数据的管控性和流转速度。

其次是三款计算引擎。

  • Flink 实时计算引擎。我们在整个链路中会把 Flink 作为流批一体的引擎。

  • Spark 批式计算引擎。Spark 其实也是一款流批一体的计算引擎,在批式计算有它独特的优势。

  • Ray 动态引擎。Ray 动态引擎相对较新。我们用整个 Ray 动态引擎来做资源的极致扩缩、极致弹性,服务数据挖掘场景。

  • 在三款主要的计算引擎之外,还有字节跳动自研的云原生消息引擎 BMQ,及开放搜索引擎 Open Search。

通过这五款引擎,我们打造了一个端到端的数据链路——数据存入大数据统一文件存储(CloudFS)之后,经由不同的引擎进行处理,服务上层业务。

平台管控台 UI 大数据开发平台统一管理数据处理过程,同时整个云原生计算平台生态开放,可以对接各种大数据开发平台以及 AI 开发的 Studio IDE。

最上层是应用层。由主引擎及存储组成的流批一体解决方案,可以形成数据可视化、安全及金融风控、数据化运营等解决方案,端到端地服务数字营销,实时大屏、车联网等业务场景。

总的来说,在云原生计算平台流批一体解决方案中,我们选择了 Flink 作为流批一体的计算引擎,CloudFS 和 Iceberg 作为流批一体的统一存储,服务机器学习场景和数据处理场景,无论是字节内部的推荐系统,还是对外部提供服务,都能够针对这两种场景提供完备的服务。

当前,云原生计算平台旗下公有云产品流式计算 Flink 版大数据文件存储CloudFS)都在免费公测中,扫码直达官网,欢迎申请试用:

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流式计算 Flink 版

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大数据文件存储(CloudFS)

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作者: CKX技术

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