路帅-快手海量用户行为分析中台架构演进.pdf

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2、使命是“帮助人们发现所需、发挥所长，持续提升每个人独特的幸福感”关于快手与大数据平台什么是用户行为分析快手的用户行为分析（APP分析）Google Analytics埋点分析工具百度云统计神策/GrowingIO/友盟/火山引擎/北极星产品是快手一站式的行为分析平台，满足用户埋点数据统一上报、埋点设计、埋点测试、埋点数据等需求，实现对埋点数据从生产到分析全流程的闭环管理，提升埋点生产和消费的效率Saas服务/私有化/解决方案快手北极星体系=埋点平台 +APP分析快手行为分析产品行业行为分析产品CONTENT目录2023K+01快手APP分析平台介绍快手APP分析技术演进快手APP分析实战案例0

3、203总结与未来规划042023K+01快手APP分析平台介绍什么是埋点搜索视频观看视频页面曝光所谓“埋点”，是对用户在App内触发的一系列行为数据的采集，比如用户、观看、点赞等等，用来进一步优化产品、推荐策略提供数据支撑。WHO谁谁设备标识、登录IDWHEN什么时间什么时间事件发生时间WHERE发生地点发生地点事件发生的地理位置WHAT做了什么做了什么如观看、关注、点赞、购买等HOW埋点埋点发生时的状态发生时的状态埋点发生时，网络、来源渠道等埋点埋点WhoWhenWhereWhatHow埋点上报链路传输效率高，采用轻便高效的protobuf作为传输协议埋点模型巧，不同于业界的event_id

4、埋点模型，而是通过实体+Action，如点击、曝光、观看都是独立的事情流埋点参数精细，各类参数用途明确，业界大多是一个param大字段，快手是页面、元素、业务公参等三类快手APP分析平台愿景：致力于通过丰富埋点分析工具，打造一站式的行为分析平台，提升数据获取与分析效率。快手APP分析平台快手数据分析大部分数据来自客户端埋点，不同角色运用不同分析方法对不同数据进行分析，进而为产品迭代和发展提供方向2023K+02快手APP分析的技术演进问题与挑战万亿数据分析性能（秒级响应）灵活细分（应用场景多样）服务稳定性（产品易用）基于万亿级数据，提供灵活多维、秒级响应的行为分析有哪些技术挑战？及时性（明细宽

5、表）数据链路-及时性快手APP分析数据模型架构灵活的分析，基于ClickHouse明细数据的多维分析，足够灵活丰富的维度，丰富的用户、设备、分群等进行关联分析数据及时性，有体系化的保障机制，每天7点前T-1数据就绪埋点强管控，完整的埋点生命周期管理（注册、黑名单、采样）及时性-遇到的问题及挑战以往面临的挑战数据体量大：万亿级数据，数据增长快资源是瓶颈：计算资源不足，预算远比不上数据量的增长资源保障差：任务混部资源保障能力差，遇到高优任务经常被逐出重试成本高：任务出现运行失败，任务里的数据量大，重试成本高数据采集离线数据实时数据批处理层Hive/Spark任务流处理层Flink任务引擎层Clic

6、kHouseHbaseRedis应用层事件分析路径/漏斗留存分析归因分析客户端APP日志Web日志服务端日志及时性-问题分析及解决思路快手APP分析=聚合模型 +明细宽表高频维度（如平台、版本、机型等），用来加速查询明细数据，分析灵活，支持事件分析、漏斗/路径、路径归因等模型常见数据模型解决方案：及时性-hive2CK导数工具升级V1.0架构剖析架构剖析V2.0架构剖析架构剖析 基于基于v1.0 MR的的hive2CK流程原理流程原理 借助Clickhouse引擎,基于MR提升导数任务的稳定性和并发度 基于基于v1.0 MR的的hive2CK架构的缺点架构的缺点 1.数据写入并发数受限于集群s