周鸿-Apache Paimon数据湖在抖音集团短视频场景运用.pdf

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1、2025.03.28周鸿 抖集团 实时数据专家Apache Paimon数据湖在抖集团短视频场景运 实时架构在业务场景运&挑战 数据湖元数据建设治理 x AI融合 当前探索及未来规划录实时架构在业务场景运&挑战流+批流批体湖仓体存储ETL：流（Kafka）、批各套（Hive）在线分析：新存储（clickhouse/doris）ETL：流（Kafka）、批（Hive）基本各套 在线分析：新存储（clickhouse/doris）ETL：可完全统（Paimon）在线分析：可完全统（Paimon）计算适应多种计算引擎统计算引擎可统、可适应（满现实）成本（末端/过程存储冗余）中（末端/过程存储冗余）低

2、时效中运维计算两套运维，成本计算分别运维，成本可统运维治理存储分别治理，成本存储分别治理，成本可统治理验数流需要dump到表，时级时效验证，成本+难度流需要dump到表，时级时效验证，成本+难度ETL任何节点可分析、验数质量端到端法保障Exactly-Once。需要下游特殊处理端到端法保障Exactly-Once。需要下游特殊处理持端到端Exactly-Once changelog增量计算需要单独设计需要单独设计原持Partial Update/Agg 增量计算模式 全位的湖仓体架构（架构图）超实时维表，带来关联质量与效率问题实时架构在业务场景运&挑战 多流联合指标，带来的不致性问题OLAP延

3、迟正常延迟延迟值/正常值=结果致性丢失超（部分导/不完整）可能延迟（机房同步等原因）维表查询OLAP未关联率2-3%维表数据缺失/不准确DWSDWDODSminiBatch不公平 通过维表服务，数据湖统解决超维表难题实时架构在业务场景运&挑战DWDODS维表服务cache计算层OLAP 消费层DIM采集层DWS/ADM/APP（2%+）（96%+）（1%+）实时架构在业务场景运&挑战强切分窗对 多流联合指标，通过Flink来解不致性问题miniBatch统多源基于event_time的watermark的miniBatch结束时间CalcCalcGroup AggGroup AggEpoch按

4、照Epoch微批计算Sink按照Epoch对输出限流状态过，进source限流Source实时架构在业务场景运&挑战 多流联合指标，通过RisingWave来解不致性问题SourceMaterialized ViewWatermarkGroup Pre AggMaterialized ViewGroup Global AggSinkDynamic Filter数据湖元建设与治理 现代元数据痛点及不 元数据集成 x AI 融合数据湖元建设与治理 元数据对于数据湖缺失：有分版本等特性信息 更丰富的上下游关系：湖可被流、批读写；可被不同时效读；可被物化任务成 元数据与Metrics天割裂：缺少全链路

5、异常感知，以及全位Metrics统管理与查阅 多机房、多引擎、缘全景：前对于缘查询仅限于层层为观察，缺少多深度/关系多元化检索 缘+元数据运不：受限于多元化查询难度较，运受限 现代元数据痛点及不数据湖元建设与治理User Query/Auto Query“在xx业务场景下，需要研发xx指标，该如何做？”,“我的任务，考虑多深度缘情况下，是否包含xxx数据”Documents Vector/KNN Graph/Text-Keyword Graph/APIGraph RetrievalText2GQL Retrieval 全图游、图剪枝、分析判别、减少噪声Vector/API RetrievalG

6、enerationContextPrompt+1 select xxx 2select yyy 3select zzzLLMMeta+Lineage+MetricsAnswer select xxxxLLM Agent Is the answer relevantFinal Answer/Action select xxxx/call APIChatBotMetricTableTaskTableGravitinoX 现代元数据集成+AI 融合当前探索及未来规划 基于LLM产效