一、爱奇艺大数据介绍

1.爱奇艺大数据应用

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爱奇艺大数据应用分为两个方面：

• 看过去：针对以往数据，制作天级别、小时级别或实时的报表；负责内容、会员的运营工作，基于数据分析进行决策。
• 知未来：基于数据制作用户产品，应用于实施广告、推荐搜索等方面。

2.爱奇艺大数据实时应用

爱奇艺大数据实时应用包括实时广告系统、实时推荐和搜索、实时热度，以及实时风控。下方右图是应用搜索界面，搜索推荐基于用户及其他个性化信息实时计算生成。

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3.爱奇艺大数据服务体系

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以上提及的产品通过爱奇艺大数据服务体系实现。如上图，爱奇艺大数据服务体系主要由数据采集、数据处理、数据应用等方面构成。

• 数据采集包括用户和内容数据、服务日志、监控数据、第三方数据；
• 数据处理包括大数据基础架构的存储和计算层，以及上层的数据分析引擎和平台；
• 最终通过报表、分析型查询、机器学习和监控排障功能，应用于各个业务线。

我们的集群部署模式由通用集群和少量专用集群组成，总共有1万多台机器、500PB以上的存储，每天会运行50多万个批处理任务及4000多个流计算任务。

二、爱奇艺实时计算技术演进

1.爱奇艺实时计算技术演进概览

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技术演进过程分为三个阶段：

第一阶段是比较原始的Hive on MapReduce。在此阶段，我们借助Hive工具实现了SQL化的分析，通过SQL在Hadoop上构建离线数仓。SQL避免用户自己写MapReduce的Java代码，解决了大数据的初步问题之一。但随着业务发展、实时性需求增加，离线分析的处理延时难以满足业务需要。

第二阶段采用基于Spark SQL分析，大大加速离线数仓的构建进程，同时也探索基于Flink的实时数据处理。这个阶段我们初步引入Flink，用户直接写Flink任务代码，相比于基于SQL的离线分析，开发和运维的难度高了不少。同时，因为需要维护离线和实时两条链路，成本较高，且存在流与批数据不一致等问题。

第三阶段主要进行两项工作：一方面是实时计算SQL化，我们引入了统一元数据，简化了Flink SQL的开发，使得撰写实时计算的逻辑与Hive SQL一样简单；另一方面，引入数据湖Iceberg，初步实现流批一体。

2.Spark SQL服务架构

爱奇艺的Spark SQL服务基于开源的Apache Kyuubi搭建，因为直接使用Spark Thrift Server服务有很多缺点，比如不支持多租户、资源隔离较难实现等。

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引入Kyuubi后，整体架构如上图所示。我们在Hadoop集群上层搭建了Kyuubi Server集群，再上层通过Pilot统一SQL网关（自研服务）接入，最上层是离线计算的Gear工作流调度系统和魔镜即席查询平台，分别承接定时工作流以及Ad-hoc的即席查询。

除此之外，Kyuubi Server和Spark任务引擎会注册到ZooKeeper服务发现集群中，供其调用方进行服务发现，由此实现了高可用性，去除了单点故障。

基于Kyuubi的这套体系具有以下6个好处：

• 多租户：企业内部包含各个业务线和不同的Hadoop user，只需部署一套服务即可支持不同用户的访问；
• 资源隔离：我们为每个来自定时工作流的例行化任务，启动独立的Spark引擎，各个任务间资源隔离，不会互相影响；
• 快速Ad-hoc支持：我们也为来自即席查询的任务，启动用户级别的共享Spark引擎，无需在每次查询时都花费1分钟去启动Spark，使得查询响应低至秒级；
• 高扩展性：单个Kyuubi实例支持上千个连接，且每个查询只需要花费Kyuubi实例很少的资源，因此每台Kyuubi服务器都可承担很高的工作负载；
• 高可用性：由于采用了ZooKeeper的服务注册与发现机制，单个Kyuubi实例故障不影响任务运行；
• 执行计划优化：为了加快SQL的运行速度，Kyuubi默认支持了一些查询优化规则，并且允许用户在此基础上扩展，添加新的优化规则。

爱奇艺在作为Apache Kyuubi用户的同时，也积极参与社区讨论，回馈社区，目前共有70多个patches被社区接受。

3.Spark深入优化

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除了通过Kyuubi建立Spark SQL的服务之外，我们也对Spark本身进行了优化，使得计算速度更快，资源更节省。

• 动态资源分配（Dynamic Resource Allocation，DRA）

由于我们平台上每天都会运行大量的任务，用户很难为每个任务配置一个合适的资源量，因此经常出现任务的并行度不足或资源浪费的问题。DRA是Spark提供的已经比较成熟的功能，开启之后能够根据并行度需求自动申请或释放资源，在避免资源浪费的同时，还能在一定程度上加快任务运行。

• 自适应查询执行（Adaptive Query Execution，AQE）

AQE的定义是根据Spark任务运行时的数据，动态修改查询计划。因此它是一个优化框架，而非特定功能，用户可以扩展各种优化规则。

社区版Spark自带的优化规则包括Shuffle分区合并、自动转换为广播Join、Join倾斜优化等。我们基于Kyuubi进行功能扩展，比如自动合并小文件、末级Stage配置隔离等。其中，末级Stage配置隔离是一个非常好用的优化规则，它允许在配置层面，为普通Stage和末级Stage分别配置处理并行度。

这样，我们可以在末级Stage上按目标文件大小设置并行度，以合并小文件；在普通Stages上配置较高的并行度，加速任务处理，达成两者兼顾的效果。

• 血缘集成Apache Atlas

爱奇艺内部使用Apache Atlas管理数据血缘，为此我们将其元数据和血缘投递的逻辑集成到了Kyuubi中，使得Kyuubi在运行Spark SQL任务时，能够自动向Atlas投递血缘。我们已将这一功能贡献给了社区（KYUUBI #4814），将在即将发布的Kyuubi V1.8版本中可用。

• Apache Uniffle：Remote Shuffle Service

在Spark中使用Remote Shuffle Service是近两年来比较流行的一个趋势。爱奇艺采用的是Apache Uniffle这个开源产品。

在引入Apache Uniffle前，存在两种问题：一个是Shuffle不稳定，比如大数据量情况下，下载数据失败，出现fetch failure的报错；另一个是存算分离的云原生架构下，计算节点容量、IO性能不足。

引入Apache Uniffle后，原有问题得到改善：

• 减小磁盘IO压力：利用内存存储数据，避免随机IO
• 增强大数据量下的稳定性：Shuffle 10TB以上不再失败，可平稳运行
• 提高Shuffle速度：1TB TeraSort 快30%+

爱奇艺作为Apache Uniffle的共同贡献者，深度参与了社区讨论和贡献。欢迎大家试用并提出反馈意见。

4.从Hive迁移Spark SQL

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在支持Spark SQL后，已有的大量Hive任务需要迁移过来。迁移过程会遇到两种问题：

• 运行失败：Spark SQL的语法并不是100%兼容Hive，其语法更加严格；
• 数据不一致：相比于运行失败更加麻烦，因为用户无法立即发现，且对比数据一致性的工作也更加复杂。

为了解决迁移的问题，我们基于Pilot SQL网关开发了“双跑对数”的功能，在迁移前自动预测迁移结果，运行步骤如下：

• SQL解析：输入、输出 
• 创建影子表：用户模拟双跑的输出 
• 模拟运行：修改SQL的输出表，指定Hive、Spark引擎分别运行 
• 结果一致性校验：行数、CRC32（浮点型保留小数点后4位，避免因精度不同导致的判断错误）

使用“双跑对数”功能之后，我们在迁移的过程中发现了一些问题，其中有部分可以通过优化Spark SQL的兼容性来解决，进一步降低用户迁移的工作量：

• 支持UDAF/UDTF的私有化构造 
• 允许reflect抛出异常时返回NULL
• Hive参数映射到Spark参数，如 mapreduce.job.reduces→Spark.sql.shuffle.partitions

用户在Hive中设置很多参数，比如reduce的个数，但这些参数在Spark中原本无法被识别，我们通过参数映射，将其转化为Spark的相应参数，尽可能保留用户的SQL逻辑。

最后，使用“自动降级”功能令迁移顺利进行，即首次使用Spark运行失败后，重试时降级为Hive引擎。由此，迁移分为两个阶段：第一阶段开启自动降级，用户可以放心迁移，并通过降级的记录梳理出迁移失败的任务；第二阶段，将这些失败的任务修复后，再完全切换到Spark。

目前Hive迁移的总体进度已经达成90%，对于这些迁移的任务，平均性能提升了67%，资源（包括CPU、内存使用量）也降低了近一半。

5.Flink SQL + 统一元数据中心

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在使用Spark SQL提高实时性的同时，我们也尝试引入Flink SQL，希望能够真正做到实时计算。但原生的Flink SQL如上示左图，比Hive SQL长很多，需要定义输入输出表，字段名称和类型，以及背后的数据源配置。应如何解决使用过程繁琐的问题？

我们引入了“统一元数据中心”的概念，类似于Hive的Metastore。因为Hive具有Metastore，所以无需反复定义输入输出表，写SQL非常简单，如上图中写三行语句即可。

我们将内部的各种数据，包括流式的Kafka和RocketMQ，传统数据库MySQL、Redis、HBase，以及数据湖产品，都集成到统一元数据中心，并开发了Flink Catalog、Flink Connectors与其对接。这样依赖，我们无需在每个任务中，重新定义表的结构以及连接串等信息，做到开箱即用，有效提升开发效率。

6.SQL适合流计算开发

可能有同学会有疑问，SQL到底能否足够表达流计算？

因为传统SQL（比如Hive、MySQL），输入是一个表，输出也是一个表，从表到表的SQL究竟能否表达流式的计算逻辑？我们认为是可以的。

这个观点具有理论支撑，一位来自Google的工程师Akidau在其著作《Streaming Systems》中，提出了流和表的“相对论”。他认为流和表本质上是数据的两种表现形式。他拆解了传统SQL表到表的过程，将其拆分为表到流、流到表、流到流三种操作的组合。

以上图右边的SQL举例，输入是一组用户得分，按照团队进行聚合，计算出每个团队的总分，输出到新的表中。它的输入表由4个字段组成：用户、团队、得分和时间。

让我们来拆解这个SQL的执行逻辑（假设这是离线计算）。首先，原始表并不是一次性加载到内存的，而是通过一个SCAN算子，一条一条地读入，变成内部的流。然后经过SELECT算子，去掉无用字段，保留team和score字段，得到了一个新的流。

最后，流的数据全部到齐后，一次性计算聚合的值，即把每个team的所有分数相加得到总分，再输出到目标表。由此看出，第一个操作SCAN是表到流，第二个操作SELECT是流到流，第三个操作GROUP BY是流到表。

从上面的SQL执行逻辑拆解可以看出，将传统SQL描述为表到表的操作，黑盒地看是对的，但在微观层面是不准确的，实际上是表到流、流到表、流到流三种操作的组合，唯一不存在的是直接的流到流的操作。

流计算的过程中包括很多要素，比如Map或Filter可以认为是一个流到流的操作，分组的聚合或窗口的聚合，就是流到表的过程；而通过定时的trigger或Watermark引起的trigger，是表到流的过程。

当把上面的SQL看成流计算时，会发现其拆解过程与离线计算一模一样，都是由SCAN（表到流）、SELECT（流到流）、GROUP BY（流到表）组成的。

因此，SQL对于流计算和离线计算来说，没有本质区别，所以它非常适合流计算的开发。SQL开发优势如下：

• 开发门槛低：相较于通过Java/Scala代码开发Flink任务，SQL的开发门槛较低。引入开箱即用的元数据后，SQL就更加简洁，用户无需学习Flink的API。
• 版本升级容易：Flink SQL对齐了SQL标准，语法相对稳定，跨版本升级改动较小。
• 运行效率高：因为Flink SQL具有一些参数，控制SQL执行的计划优化，无需复杂的代码逻辑实现这些功能。

在爱奇艺的实时计算平台上，目前SQL的任务占比已经达到2/3，已经能覆盖大部分的功能，所以较推荐内部用户使用SQL进行流计算的开发。

7.Lambda到流批一体架构

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我们在存储侧也做了技术革新。传统方案使用Lambda架构，即离线一条通路、实时一条通路，在下游合并这两条通路。但这种架构存在明显问题：

• 离线通路时效性差，实时通路容量低
• 维护两套逻辑，开发效率低
• 两条通路数据不一致
• 维护多套服务，成本高

我们通过引入数据湖技术，可以做到流批一体架构，即使用Flink与数据湖交互，实时写入、实时更新。数据湖技术解决了两条链路、实时性、以及实时通路容量不足的问题。由于无需维护两条通路，计算成本与存储成本比之前的模式更低。

8.基于Iceberg的数据湖

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爱奇艺选择的数据湖产品是Apache Iceberg，其具体好处将通过案例介绍。

上图是会员订单分析的应用场景。爱奇艺的会员业务有10多年的历史，每个会员订单都对应一条记录，订单表存储在MySQL中，这些表非常大。会员团队进行用户会员运营分析时，如果直接用MySQL对这些表进行查询，速度非常慢，因为MySQL对这种OLAP分析的场景支持不佳。

最原始的方案是通路1（上图标号1和2），先用内部数据集成工具BabelX将MySQL表全量导出到Hive，再使用Hive、Spark SQL或Impala查询。这条通路的问题是，MySQL的全量导出是一个天级别的任务，数据分析的时效性很差；每次导出的数据量很大，对MySQL产生很大压力；每天都在反复导出相同的数据，效率很低。

后来会员团队和我们合作了另外一条通路2（即上图标号3和4），通过内部工具，将MySQL的变更流实时导出到Kudu，用Impala进行查询。Kudu介于HDFS和HBase之间，既有实时写入的能力，又有分析型查询能力。这条通路的问题在于：

• Impala+Kudu需要搭建单独的集群，成本比较高；
• Kudu集群的扩展性差，因为集群上线只能达到几十个节点；
• Impala+Kudu运维比较复杂，经常出现故障。

基于这些痛点，我们调研后发现Iceberg比较适合完成这种任务，我们选择了图中最下面的新通路：通过内部的RCP平台，使用Flink CDC技术实时导出到Iceberg中，在下游使用Spark SQL进行查询。

改造效果如下：

• 时延低：整体时延大幅降低，从原来的天级延迟可以降低到分钟级
• 查询快：我们对查询性能进行了优化，使其达到了接近Impala+Kudu的查询性能
• 成本低：利用现成的HDFS集群，无需独立部署
• 运维易：对MySQL压力较小，链路稳定，运维工作量也较小

在查询性能上，我们做了两处优化：

1）小文件智能合并：Iceberg表在写入过程中会产生很多小文件，积累到一定程度会严重影响查询性能；而合并小文件时，如果每次都全表合并，又会造成严重的写放大。为此我们开发了智能合并策略，基于分区下文件大小均方差，自动选择待合并的分区，最大程度地避免了写放大。

2）写Parquet文件开启BloomFilter：BloomFilter可以判断一组数据中是否不含指定数据，被Parquet等存储格式广泛使用，用来降低读取数据量。爱奇艺将这一特性集成到Iceberg中，在写Parquet文件时允许开启BloomFilter，在内部场景中取得了很好的效果。这一功能已贡献给社区（PR #4831）。

最终，查询的时间从900秒降低到10秒，达到了交互式查询的性能，很好地满足了会员运营分析的需求。

三、爱奇艺实时计算平台建设

1.平台建设与数据处理架构

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爱奇艺的实时计算主要又两个平台：负责通用型计算任务的RCP实时计算平台、负责特定分析型需求的RAP实时分析平台。

基于原始数据，可通过RCP进行通用分析，将结果写入新的流、数据库或Iceberg，供线上服务和数据分析直接使用。如需根据事件流，制作实时报表等特定的复杂目标，可使用RAP平台。

2.RCP实时计算平台

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RCP（Real-time Computing Platform，爱奇艺统一实时计算平台）的特点是：

• 流程完整：具备数据读入、计算及分发的全流程
• 支持多种开发模式：JAR/SQL/DAG，其中DAG模式是对SQL模式的进一步简化，通过图形化界面配置即可完成开发
• 集成统一元数据中心：各种类型的数据源均由平台统一注册和管理

如上图架构所示，Server层负责资源管理、任务管理、任务提交、监控报警等功能。Launcher层负责直接提交任务到运行集群，这一层包含内部的Flink版本和Spark版本，对于Flink，又包含了JAR/SQL/DAG引擎、接入统一元数据、以及各种数据源的connector。

1）接入传统数据库

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RCP平台能结合各个数据库的Connnector，将传统数据库接入实时计算。

上图是针对广告库存计算的实时化改造。业务需要对多个MySQL表做Join，写入Redis中，供下游的实时任务查询。

原有方案是，使用Spark批处理作业，每10分钟全量拉取这些MySQL表，在Spark任务里进行Join。这个方案的问题是，每10分钟进行全量拉表，对MySQL压力较大，且整体写入Redis的数据时效性较差，至少延迟10分钟，这会导致业务数据的准确性下降。

改造后的方案见图中绿框，我们采用Flink CDC的方案。在Flink任务中配置三个CDC的source，由此实现对MySQL全量同步以及自动转增量拉取的过程；紧接着一个Join节点，负责实时计算Join结果。如此一来，Join的输出是实时更新的结果，上游MySQL表的更新会实时地反映到Redis中。

改造效果：

• 将以上三个实时的表Join数据写入Redis后，业务准确性明显提升，达到7个9；
• 时效性方面，从20分钟左右降低到秒级，降低了MySQL的服务压力；
• 由于没有重复的数据处理，资源节省了50%，处理效率大幅提升。

RCP支持了各类CDC connector，降低了将数据库接入实时计算的门槛，主要的优势有：

• 可以实现存量+增量的无缝对接
• 对源库影响较小
• 相较其他实时同步方案，Flink方案可以实现读取和数据加工的一体性，比如无需借助Kafka实时队列，整个链路更加简单。

2）故障诊断

RCP平台支持故障诊断功能。针对单个任务，平台可自助排查故障原因，如下图所示：

• 日志分析：报错信息，比如checkpoint失败次数过多
• 指标分析：GC、流量倾斜指标等

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3）链路血缘

如下图所示，平台展示了该任务上游、下游的血缘关系。

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4）链路诊断

如果需要分析整条链路，平台也提供了一键链路诊断的功能。只需点击一下，即可对链路上的所有实时计算作业，进行健康度情况分析，获取其最近的重启次数和消费延迟等信息。

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3.RAP实时分析平台

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爱奇艺RAP（Real-time Analytics Platform）实时分析平台，提供一站式的大数据摄取、计算和分析能力，支持超大规模实时数据多维度的分析，并生成分钟级延时的可视化报表。主要特色是：

• 提供实时、多维度的聚合分析
• 配置化：通过页面配置完成大部分功能，相较实时计算平台更简单
• 实时报表：自动生成的可视化报表（内部BI平台+Grafana）
• 实时报警、数据接口

RAP的架构包含4个模块：

• 数据源接入方面，支持公司内部各流式数据源；
• 数据处理方面，通过RCP平台或Druid KIS进行；
• 两个OLAP引擎包括Druid和ClickHouse；
• 最后将可视化报表发布在Grafana或内部BI平台。

1）典型案例

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上图是一张直播报表，展示直播实时的卡顿比（HCDN团队）情况。

右图是直播期间每分钟的总UV值（同步在线人数），只需三个步骤就能完成该报表的配置：

• 首先选择接入数据源：此处选择一张Iceberg表（用户行为表），包含时间、设备ID、事件类型、app版本、运营商、省份等字段。
• 然后配置模型：指明时间戳字段，计算哪些指标，哪些字段是维度
• 最后报表配置：指明用户想要的报表展现方式

总体来说，只需少量的页面操作，即可配置一张实时报表，整个过程非常迅速。原先使用通用型工具开发此类报表，可能需要一周时间，但在RAP进行配置，仅需小时级别的时间，并且支持灵活的需求变更。目前，RAP平台已在爱奇艺的直播、会员监控等业务中广泛应用。

四、未来展望

下一步，爱奇艺实时计算的发展方向包括：

• 实时计算SQL化：进一步提升SQL化的比例，丰富 SQL化的配套支持，比如调试功能，增强使用SQL开发的便捷性。
• 实时化的数据集成平台：基于配置化的方式，完成同种数据源的不同集群、甚至不同种类数据源之间的数据同步。
• 流批一体新方案探索：跟进社区新动向，比如Hybrid Source和Apache Paimon等流批一体的存储和计算产品。

Q&A

Q1：实时计算平台后续演进规划是怎样的？

A1：进一步提升SQL化开发的成熟度，优化调试和诊断功能，对Flink SQL进行性能优化，流批一体。

Q2：数据服务支持实时计算的同时，能否保存所有数据？存储有期限吗？

A2：可以，Iceberg存储利用HDFS集群实现，其容量非常大。但用户仍需要配置期限，无论何种数据、何种容量，所有数据都无限保存是不实际的，成本方面也不经济。

Q3：实时计算场景有必要提升到秒级延迟吗？

A3：延迟级别由业务场景决定。比如天级别的运营报表本身具有意义，如果提升到秒级，数据量非常大，就失去了统计意义。但如果是前文分享的广告案例，数据越实时，准确性越高，业务上的效果就越好。

Q4：RCP和Apache DolphinScheduler一样吗？

A4：不一样，DolphinScheduler具有工作流调度的功能，RCP主要负责实时计算的流任务管理。

刘骋昺

•  爱奇艺 大数据团队 高级经理
• 爱奇艺大数据计算组负责人，负责爱奇艺大数据计算服务、实时计算平台、实时分析平台、机器学习平台等系统的建设工作，拥有丰富的大数据领域实战经验。