手机版网站优化,做网站用eclipse吗,朝阳区的互联网公司,网站建站公司广州网络打车系统利用Hudi数据湖技术成功地解决了其大规模数据处理和分析的难题#xff0c;提高了数据处理效率和准确性#xff0c;为公司的业务发展提供了有力的支持。 Apache Hudi数据湖技术的一个典型应用案例是网络打车系统的数据处理场景#xff0c;具体如下#xff1a; 大…网络打车系统利用Hudi数据湖技术成功地解决了其大规模数据处理和分析的难题提高了数据处理效率和准确性为公司的业务发展提供了有力的支持。 Apache Hudi数据湖技术的一个典型应用案例是网络打车系统的数据处理场景具体如下 大型网络打车公司每天需要处理的数据量达到数千亿条数据规模达到数百PB级别。网络打车系统使用Hudi数据湖技术来跟踪记录每一次打车过程的所有事件包括打开打车应用、发起打车、上车、到达目的地下车以及对司机的评价打分等。 在这个场景中网络打车系统选择使用Hudi的写时复制表COW来存储应用程序中用户交互的历史记录数据。这些数据一旦产生并不会发生追溯修改因此适合使用COW表来存储。使用Hudi后网络打车系统的写入效率相比之前的Spark作业提高了100多倍同时满足了数据查询的性能和低延迟要求。 此外网络打车系统还利用Hudi提供的多种视图能力来优化数据查询。例如使用快照查询来获取某个时间点的数据快照使用增量查询来只查询自上次查询以来的新数据。这些视图能力使得网络打车系统能够更加高效地处理和分析数据进而优化其业务决策和运营效率。
根据网络打车系统的Hudi应用场景以下是详细的架构设计与实现方案
一、硬件配置方案
存储层
分布式存储10,000节点HDFS集群或S3兼容对象存储存储类型NVMe SSD热数据 HDD冷数据总容量1.5EB支持3副本网络100Gbps RDMA网络
计算层
Spark/Flink集群5000节点配置256核/节点2TB内存/节点本地SSD缓存10TB/节点
网络架构
东西向流量Clos网络架构延迟要求计算节点间1ms带宽数据节点间40Gbps专线
二、系统架构设计 #mermaid-svg-ccb50pGOpGEKvKXH {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;fill:#333;}#mermaid-svg-ccb50pGOpGEKvKXH .error-icon{fill:#552222;}#mermaid-svg-ccb50pGOpGEKvKXH .error-text{fill:#552222;stroke:#552222;}#mermaid-svg-ccb50pGOpGEKvKXH .edge-thickness-normal{stroke-width:2px;}#mermaid-svg-ccb50pGOpGEKvKXH .edge-thickness-thick{stroke-width:3.5px;}#mermaid-svg-ccb50pGOpGEKvKXH .edge-pattern-solid{stroke-dasharray:0;}#mermaid-svg-ccb50pGOpGEKvKXH .edge-pattern-dashed{stroke-dasharray:3;}#mermaid-svg-ccb50pGOpGEKvKXH .edge-pattern-dotted{stroke-dasharray:2;}#mermaid-svg-ccb50pGOpGEKvKXH .marker{fill:#333333;stroke:#333333;}#mermaid-svg-ccb50pGOpGEKvKXH .marker.cross{stroke:#333333;}#mermaid-svg-ccb50pGOpGEKvKXH svg{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:16px;}#mermaid-svg-ccb50pGOpGEKvKXH .label{font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;color:#333;}#mermaid-svg-ccb50pGOpGEKvKXH .cluster-label text{fill:#333;}#mermaid-svg-ccb50pGOpGEKvKXH .cluster-label span{color:#333;}#mermaid-svg-ccb50pGOpGEKvKXH .label text,#mermaid-svg-ccb50pGOpGEKvKXH span{fill:#333;color:#333;}#mermaid-svg-ccb50pGOpGEKvKXH .node rect,#mermaid-svg-ccb50pGOpGEKvKXH .node circle,#mermaid-svg-ccb50pGOpGEKvKXH .node ellipse,#mermaid-svg-ccb50pGOpGEKvKXH .node polygon,#mermaid-svg-ccb50pGOpGEKvKXH .node path{fill:#ECECFF;stroke:#9370DB;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-ccb50pGOpGEKvKXH .node .label{text-align:center;}#mermaid-svg-ccb50pGOpGEKvKXH .node.clickable{cursor:pointer;}#mermaid-svg-ccb50pGOpGEKvKXH .arrowheadPath{fill:#333333;}#mermaid-svg-ccb50pGOpGEKvKXH .edgePath .path{stroke:#333333;stroke-width:2.0px;}#mermaid-svg-ccb50pGOpGEKvKXH .flowchart-link{stroke:#333333;fill:none;}#mermaid-svg-ccb50pGOpGEKvKXH .edgeLabel{background-color:#e8e8e8;text-align:center;}#mermaid-svg-ccb50pGOpGEKvKXH .edgeLabel rect{opacity:0.5;background-color:#e8e8e8;fill:#e8e8e8;}#mermaid-svg-ccb50pGOpGEKvKXH .cluster rect{fill:#ffffde;stroke:#aaaa33;stroke-width:1px;}#mermaid-svg-ccb50pGOpGEKvKXH .cluster text{fill:#333;}#mermaid-svg-ccb50pGOpGEKvKXH .cluster span{color:#333;}#mermaid-svg-ccb50pGOpGEKvKXH div.mermaidTooltip{position:absolute;text-align:center;max-width:200px;padding:2px;font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;font-size:12px;background:hsl(80, 100%, 96.2745098039%);border:1px solid #aaaa33;border-radius:2px;pointer-events:none;z-index:100;}#mermaid-svg-ccb50pGOpGEKvKXH :root{--mermaid-font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-serif;} 批量处理 流处理 元数据 存储 数据源 Kafka集群 处理层 Spark Flink Hudi数据湖 Hive Metastore HDFS/S3 查询引擎 Presto/Trino Hive Spark SQL BI工具 三、软件技术栈
核心组件
存储引擎Apache Hudi 0.12.0计算引擎Spark 3.3 Flink 1.16资源调度YARN 3.3 Kubernetes 1.26数据格式Parquet Avro元数据管理Hive Metastore 3.1.2
辅助组件
数据采集Flume 1.10 Kafka 3.3查询引擎Trino 412监控体系Prometheus 2.43 Grafana 9.4
四、具体实现流程
数据写入流程
# 示例Spark写入代码Scala
val hudiOptions Map[String,String](hoodie.table.name - ride_events,hoodie.datasource.write.recordkey.field - event_id,hoodie.datasource.write.partitionpath.field - event_date,event_type,hoodie.datasource.write.precombine.field - event_ts,hoodie.upsert.shuffle.parallelism - 5000,hoodie.insert.shuffle.parallelism - 5000,hoodie.bulkinsert.shuffle.parallelism - 5000
)val eventDF spark.read.format(kafka).option(kafka.bootstrap.servers, kafka-cluster:9092).option(subscribe, ride-events).load().select(from_json(col(value), schema).as(data)).select(data.*)eventDF.write.format(org.apache.hudi).options(hudiOptions).option(hoodie.datasource.write.operation, upsert).mode(append).save(s3://data-lake/ride_events)查询优化配置
-- 创建Hudi表外部关联
CREATE EXTERNAL TABLE ride_events
USING hudi
LOCATION s3://data-lake/ride_events;-- 快照查询最新数据
SELECT * FROM ride_events
WHERE event_date 2023-08-01 AND event_type payment;-- 增量查询Java示例
HoodieIncQueryParam incParam HoodieIncQueryParam.newBuilder().withStartInstantTime(20230801120000).build();SparkSession.read().format(org.apache.hudi).option(HoodieReadConfig.QUERY_TYPE, HoodieReadConfig.QUERY_TYPE_INCREMENTAL_OPT_VAL).option(HoodieReadConfig.BEGIN_INSTANTTIME, 20230801120000).load(s3://data-lake/ride_events).createOrReplaceTempView(incremental_data);五、关键优化技术
存储优化
// Hudi表配置Java
HoodieWriteConfig config HoodieWriteConfig.newBuilder().withPath(s3://data-lake/ride_events).withSchema(schema.toString()).withParallelism(5000, 5000).withCompactionConfig(HoodieCompactionConfig.newBuilder().withInlineCompaction(true).withMaxNumDeltaCommitsBeforeCompaction(5).build()).withStorageConfig(HoodieStorageConfig.newBuilder().parquetMaxFileSize(2 * 1024 * 1024 * 1024L) // 2GB.build()).build();索引优化
# hudi.properties
hoodie.index.typeBLOOM
hoodie.bloom.index.bucketized.checkingtrue
hoodie.bloom.index.keys.per.bucket100000
hoodie.bloom.index.filter.typeDYNAMIC_V0六、运维监控体系
关键监控指标
# Prometheus监控指标示例
hudi_commit_duration_seconds_bucket{actioncommit,le10} 23567
hudi_compaction_duration_minutes 8.3
hudi_clean_operations_total 1428
hudi_bytes_written_total{typeparquet} 1.2e18七、性能调优参数
Spark调优参数
spark.conf.set(spark.sql.shuffle.partitions, 10000)
spark.conf.set(spark.executor.memoryOverhead, 4g)
spark.conf.set(spark.hadoop.parquet.block.size, 268435456) # 256MB该架构设计可实现以下性能指标
写入吞吐500万条/秒查询延迟点查1s全表扫描5min/PB数据新鲜度端到端延迟5分钟存储效率压缩比8:1原始JSON vs Parquet
实际部署时需要根据数据特征动态调整以下参数
文件大小hoodie.parquet.max.file.size压缩策略hoodie.compact.inline.trigger.strategyZ-Order索引字段选择增量查询时间窗口策略
