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数据湖技术IceBerg如何解决腾讯看点业务痛点v5.pdf

上传人: li 编号:29784 2021-02-07 24页 2.44MB

1、协办 直播持 腾 讯 数 据 技 术 系 列 沙 第 3 期 新一代数据湖技术新一代数据湖技术 演讲嘉宾 王展雄 数据湖技术Iceberg 如何解决腾讯看点业务痛点 数据湖技术概述 3 1 腾讯看点万亿数据下的业务痛点2 Iceberg在看点实践3 Iceberg读写和删除4 数据湖技术概述 4 1 5 数据湖技术概述 1 数据湖简介: 主要思想:对所有数据统一存储,通过计算能够生成符合要求的各种数据。 物理实现:数据存储平台。 实现方式:通常基于Hadoop生态,但不仅限于Hadoop。 粗暴理解:数据仓库Hive 6 数据湖技术概述 1 Hive on MR 数据湖技术的发展及问题: 计算

2、引擎发展: 存储格式发展: Spark、Presto、Impala Text、RCFileORCFile、Parquet 存在问题:数据读写没有ACID保证 数据没有版本控制 无法高效Update/Delete 分区管理不灵活 7 数据湖技术概述 1 新一代数据湖技术: 开源方案:Delta、Hudi、Iceberg Hive on MR、Spark、Presto、Impala Text、RCFile、ORCFile、Parquet Delta Lake、Hudi、Iceberg 计算引擎: 存储引擎: Table Format: 8 数据湖技术概述 1 腾讯新一代数据湖技术方案:Iceber

3、g Iceberg优势: 1、更开放的框架,既独立于上层计算引擎又独立于下层存储 2、接口抽象程度高,兼容性好,迁移成本低 3、对各种引擎提供针对性的优化 腾讯看点万亿数据下的业务痛点 9 2 10 2 腾讯看点万亿数据下的业务痛点 腾讯信息流内容服务-腾讯看点 QQ浏览器看点:集结热门资讯、本地新闻、免费小说海量资讯等,带来更轻更快阅读体验。 腾讯QQ看点:为年轻用户提供丰富的内容社交服务,实现聊天交友和新闻资讯无缝切换。 微信腾讯看点小程序:涵盖图文、短视频、栏目等多种形式。 看点直播:信息流直播小程序,除互动外还支持购物车、直播带货等一系列营销功能。 看点快报:网络全网热点资讯,第一时间尽览天下事。 看点视频:专注 1-3 分钟 PGC 横版短视频,特色栏目订阅模式 + 大数据精准推荐。 11 2 腾讯看点万亿数据下的业务痛点 信息流场景下数据仓库内容主要来源: 内容加工审核链路数据

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本文主要介绍了腾讯看点在使用数据湖技术,特别是Iceberg时的实践和收获。腾讯看点的业务痛点主要集中在万亿级别的数据处理上,包括内容加工审核链路数据的写入和用户消费行为数据的写入问题。传统的数据仓库解决方案如Hive和HBase在这些场景下存在性能瓶颈和资源浪费的问题。 Iceberg作为新一代数据湖技术的开源方案之一,在腾讯看点的实践中有以下几个关键点: 1. 通过Flink消费HBase写流水,再利用Flink-Iceberg Connector写入Iceberg,实现了高效的数据写入。 2. Iceberg的时间旅行(Time Travel)和Snapshot机制,使得历史版本数据的访问和读取的ACID保证成为可能。 3. 用户行为流水按分钟粒度直接入库Iceberg,结合Presto计算引擎构建了T+0准实时数仓。 4. Iceberg的Merge On Read特性使得迟到数据可以轻松地合并到表中,大大提高了数据的实时性和稳定性。 总的来说,Iceberg在腾讯看点的实践中的应用,解决了传统数据仓库解决方案在处理海量数据时的性能瓶颈和资源浪费问题,提高了数据的实时性和稳定性,使得数据的价值得到了提升。
"腾讯看点如何解决数据存储难题?" "Iceberg技术在腾讯看点的实际应用效果如何?" "腾讯看点如何利用数据湖技术提高数据处理效率?"
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