一、美团数仓架构图
如上图，是美团最新的数仓架构图。
整个架构图分为三层，从下往上看，最下面一层是数据安全，包括受限域认证系统、加工层权限系统，应用层权限系统，安全审计系统，来保证最上层数据集成与处理的安全；
中间一层是统一的元数据中心和全链路血缘，覆盖了全链路的加工过程；
最上层根据数据的流向，分成数据集成，数据处理，数据消费，数据应用，四个阶段；
在数据集成阶段，对于不同的数据来源（包括用户行为数据，日志数据，DB 数据，文件数据），都有相对应的数据集成系统，把数据收集到统一的存储之中，包括 Kafka 和 Hive 等。
在数据处理阶段，有一个面向用户的数据开发平台（万象平台），可以使用两条数据处理链路来加工数据，一个是流式处理链路，一个是离线处理链路。
数据加工好了之后，使用内部自研的 DeltaLink 同步数据到其他的应用中，例如即席分析，即席查询，报表等应用。
上图中标红的地方，Kafka -> HDFS，Flink，DeltaLink 是本次重点分享的内容。
二、美团当前 Flink 应用场景和规模
美团 Flink 应用场景包括：
- 实时数仓、经营分析、运营分析、实时营销
- 推荐、搜索
- 风控、系统监控
- 安全审计
Flink 集群规模如下（高峰流量是每天最高峰的流量）：
三、基于 Flink 的流式数据集成
数据集成经历了多个版本的迭代
1. 数据集成 V1.0
V1.0 版本很简单，是完全批量同步的架构。
在数据量比较少的情况下，这样的批同步的架构，优势很明显，架构简单，非常简单易于维护。
但是缺点也很明显，光是数据传输就 1 - 2 个小时。
2. 数据集成 V2.0
在 V2.0 中，增加了流式传输的链路（下面的链路），把数据实时传输到 ODS 中（批量传输的链路仍然是必须的，作为第一次全量的导入）。
流式传输系统，使用 canal （阿里开源） 采集 Mysql 的 binlog 日志到 kafka。后边有一个 Kafka2Hive 系统，这个系统经过了多个版本的迭代。
Kafka2Hive 模块，最开始是使用 Camus ，每一个小时拉一次数据，跑在 Spark 上。后面改成使用 SparkStreaming ，但是 Spark Streaming 在资源的利用方面有一些问题的，所以最终弄全部迁移到了 Flink 框架上来。
这样的架构，优势是非常明显的：把数据传输放在了 T+0 的时间去做，T + 1 的时间只需要经过一次 Merge 即可，花费的时间可能就从 2 - 3 个小时减少到 1 个小时了，提升是非常明显的。
3. 数据集成 V3.0
数据集成 V3.0 的架构，前面的部分和 V2.0 一样，关键的是后面这一部分。
在 V2.0 架构中，凌晨需要对数据做一次 Merge，这个操作对于 Hdfs 的压力非常大，要把几十 T 的数据读过来，清洗一遍，再把几十 T 的数据写入到 Hdfs。
所以，在 V3.0 架构中，引用了 Hidi 架构（Hidi 是美团内部基于 Hdfs 开发的类似 Hudi 或者 Iceberg 的文件格式）。
4. 美团自研的 Hidi
要做到增量生产，最关键的特性在于
- 支持增量读取，也就是读取当前时间到前一段时间的数据， 才能做到增量；
- 支持基于主键的 Upsert/Delete。
Hidi 是美团在 2，3 年前，在内部自研的架构，此架构的特性在于：
- 支持 Flink 引擎读写；
- 通过 MOR 模式支持基于主键的 upsert/Delete；
- 小文件管理 Compaction；
- Table Schema
可以对比 Hidi、Hudi、Iceberg，如下：
Hudi 最亮眼的特性是支持基于主键的 Upsert/Delete，但劣势是深度和 Spark 绑定，和 Flink 的集成尚未完善。
Iceberg 不依赖于执行引擎，可以深度和 Flink 集成。
美团自研的 Hidi 则根据自己的需求实现了诸多的特性，目前仍然在完善中。
四、基于 Flink 的增量生产
1、传统离线数仓特性分析
一般我们说数仓，都是指离线数仓。离线数仓有三个重要的指标，一是时效性，二是质量，三是成本。
首先是时效性，有两个更深层次的含义，一个是实时，一个是准时。
实时就是实时流式处理，来一条处理一条，实时处理消耗的资源很多。
准时，就是按时处理。比如广告需求，可能只需要在每个整点，统计过去一小时或者在每个整点统计当天的数据即可，没有必要做到实时，只需要到点能产出数据就行。
所以，总结下来，离线数仓和实时数仓各有利弊，离线数仓在质量和成本上会有优势，但是时效性不足；实时数仓，在时效性上很有优势，但是质量和成本都略逊色。
2. 增量生产
如下图，是离线数仓、实时数仓和增量计算的对比
所谓增量计算，就是企业在时效性、质量、成本上做一个权衡，时效性需要高一点，但是不用做到 RealTime，OnTime 也可以接受（ 8 点看报表，提前到 3 点计算好也没有很大的意义），但是质量要高，成本也需要尽量少。
3. 增量计算的优点
增量计算最大的优点，就是可以尽快的发现问题。
一般我们会在第二天花 8 个小时到 12 个小时，把前一天的数据生产出来。但是如果第二天发现数据错了，可能要花一天的时间去修复数据，这个时候，准时性和质量都被打破了。
如下图，横坐标是时间（T 表示当天，T+1 表示第二天），黑色线表示离线生产，大概利用 T + 1 一半资源去生产。红色线是实时生产，在当天就生产数据，占用的资源比离线计算高。
下图是增量生产的示意图。
绿色线是增量计算，在当天就计算好。
黑色线是离线计算，在第二天的前半天计算。
增量计算，是在当天计算，在当天就能提前发现问题，避免 T + 1 修复数据。并且还可以充分利用资源，提前产出数据的时间，并且占用资源更少。
4. 增量生产架构图
下图是美团增量生产的架构图（目前的架构正在逐步完善中，还没有完全实现）
如图，最上面是实时处理的链路，Flink 消费 Kafka 数据 到 下游的 kafka，输出结果给下游使用或者供 OLAP 分析。
下面的链路是批处理，首先 kafka 数据经过 Flink 集成到 HDFS，再通过 Spark 做离线的生产，最终经过 Flink 导出到 OLAP 应用里面去。
上文提到的增量生产，就是图中标绿色的部分，希望可以用增量生产来替换掉 Spark 离线计算，做到计算引擎的统一。
要能支持增量生产，需要具备几个核心的能力：
- Flink SQL 能力能够对齐 Spark SQL；
- Hidi 支持 Upsert/Delete 特性（Hidi 已支持）；
- Hidi 支持全量和增量的读取，全量读取用于查询和修复数据，增量读取用来增量生产；
五、实时数仓模型与架构
如下图是实时数仓的模型，基本上都见过
下图是实时数仓平台的架构图
整个架构，分为资源层、存储层、引擎层、SQL 层、平台层和应用层。
六、流式导出与 OLAP 应用
1. 异构数据源的同步
如上图，是异构数据源的同步。数据会在不同的存储系统中交换，所以我们做了一个 Deltalink 的平台，把数据 N 对 N 的交换过程，抽象成 N 对 1 的交换过程。
我们也迭代改进了很多版本。
2. 第一版实现
第一版是基于 DataX （阿里开源）来做同步，包含工具平台层，调度层，执行层。
- 工具平台层，对接用户，用来配置同步任务，配置调度，运维任务；
- 调度层，负责任务的调度，管理任务状态管理，以及执行机的管理，这其中有非常多的额外工作都需要自己做；
- 执行层，通过 DataX 进程，以及 Task 线程从源存储同步到目标存储。
但劣势也很明显，开源版的 DataX 是一个单机多线程的模型，当数据量非常大的时候，单机多线程是成为了瓶颈，限制了可扩展性；
然后在调度层，需要管理机器，管理同步的任务和状态，非常繁琐；
当调度执行机发生故障的时候，整个灾备都需要单独去做。
3. 第二版实现
在第二版中，改成了基于 Flink 同步的架构，看起来就清爽了很多。
工具平台层没有变，调度层的任务调度和执行机管理都交给 Yarn 去做。
调度层的任务状态管理，可以迁移到 Client 中去做。
基于 Flink 的 DeltaLink 的架构，解决了可扩展性问题，而且架构非常简单。
当把同步的任务拆细之后，可以分布式的分布到不同的 TaskManager 里去执行。
并且离线和实时的同步，都可以统一到 Flink 框架中去，这样离线和实时同步的 Source 和 Sink 组件都可以共用一套。
4. 基于 Flink 的同步架构关键设计
- 避免跨 TaskManager 的 Shuffle，避免不必要的序列化成本；
Source 和 Sink 尽量在同一个 TaskManager；
2. 务必设计脏数据收集旁路和失败反馈机制；
数据同步遇到脏数据的时候，比如失败了 1% 的时候，直接停下来；
3. 利用 Flink 的 Accumulators 对批任务设计优雅退出机制；
数据传输完之后，通知下游数据同步完了；
4. 利用 S3 统一管理 Reader/Writer 插件，分布式热加载，提升部署效率；
很多传输任务都是小任务，而作业部署时间又非常长，所以需要要提前部署插件；
5. 基于 Flink 的 OLAP 生产平台
基于 Flink 做了 Deltalink ，数据导出的平台；
基于数据导出的平台，做了 OLAP 平台，对于资源，模型，任务和权限都做了管理。
七、 未来规划
经过多次迭代，把 Flink 用到了数据集成、数据处理、离线数据导出、OLAP 等场景，但事情还没有结束，
未来的目标，是要做到流批一体，把离线作业都迁移到 Flink 上来；
同时数据也要做到批流一体，这个很重要。如果数据仍然是两份，是两套 Schema 定义，那么不管如何处理，都需要去对数据，就不是真正的流批统一。
所以不管是计算还是存储，都使用 Flink，达到真正的流批一体。
