聚焦数据架构前沿技术快手大数据平台架构技术交流会成功举办

　　近日，快手数据平台部联合“快手中学”，专题举办“快手大数据平台架构技术交流会”(Kuaishou Data Platform Architecture Conference)，吸引了各行业数据相关开发者的参与。

　　从hadoop到spark，再到flink，从kylin到druid，再到clickhouse，从离线数仓到实时数仓架构，再到数据湖架构，近10多年中，大数据平台架构经历了快速演变。各大互联网公司或借助开源生态，或通过自研构建大数据架构系统，促进数据相关业务的价值挖掘与发展，为公司的战略发展、产品改进、用户增长带来收益。

　　作为全球领先的生活分享社区，目前快手日活跃用户超过 3 亿，库存短视频数量超过 200 亿条，直播日活超过 1.7 亿，电商日活超过 1 亿。在海量的 UGC 数据、业务数据、用户数据背后，支撑快手数据业务的大数据平台架构系统，经历了几个阶段的高速发展。为此，交流会着重介绍了快手在大数据存储、调度、计算上的技术挑战、应用、演进与最佳实践。

　　本次交流采取线下线上结合的参会方式。交流会开放了部分线下参会名额，所有现场观众需佩戴口罩，确保测温和健康宝状态正常，在签署健康声明后方可入场，入会就座时也均保持了一定间隔。此外，交流全程还通过“快手APP”直播，观看总人数超1.5万人。

　　交流过程中，该场出品人之一、快手平台研发&数据平台负责人韦彬首先致辞。他介绍，快手大数据平台的使命是以领先的大数据技术，激活数据价值，赋能业务，打造快手核心竞争力。大数据团队从2011年创立之初没有全职数据同学，到目前团队已逐渐完备。在快手做大数据有四个特点，一是数据规模大，对数据治理的要求很高;二是数据驱动的文化深入人心，团队一直致力于对标行业最好水平打造数据中台;三是极度重视效率，确保数据平台灵活可用;四是为满足快手线上社区的场景，对数据的建模能力、应用能力都有极高要求。

　　第二位出品人、快手大数据架构团队负责人赵健博介绍，快手大数据架构团队的领域主要涉及六个方向，分别是：存储系统、消息队列、资源调度、实时引擎、离线引擎、OLAP引擎。近几年，快手大数据架构的技术发展迅猛，从离线计算分析到实时计算，从大集群到超大集群，飞速迭代优化。

　　随后，来自快手的分布式存储高级研发工程师徐增强、离线计算引擎方向负责人王磊、分布式消息队列高级研发工程师陈春斌，以及腾讯数据平台部数据湖研发负责人邵赛赛，分别带来主题演讲。

　　徐增强从数据规模、挑战和实践等几个方面，对快手分布式HDFS系统进行了全方位解读，并详细介绍了快手EB级HDFS集群发展历程中遇见一些核心问题的解决思路，如主节点扩展性问题、主节点处理能力瓶颈问题、节点热点问题、重要任务的分级保障问题等。

　　王磊介绍了快手Hive元数据在亿级分区规模的存储使用上所面临的总量多、增速快、压力大等多方面挑战，针对上述挑战给出了快手所采取的系列优化措施，包括读写分离、API性能优化、流量分级控制、Federation水平扩容等，从而达到提升Hive元数据服务稳定性和性能的目标。

　　陈春斌介绍了快手Kafka在业务快速增长过程中遇到的集群扩容瓶颈、集群间资源利用率不均、业务接入效率低等问题，针对上述问题从集群水平扩展性和topic水平扩展性等方面对Kafka进行针对性改造，从而达到平滑支撑业务快速增长和提高资源利用率的目的。

　　邵赛赛从数据湖技术需要具备的能力，如何构建一个统一的数据湖存储、并在其上进行多种形式的数据分析角度切入，介绍了Iceberg的设计初衷、优点及能力，使听众对表格式这一领域有了充分理解，并深入了解Iceberg的设计、实现、优势以及使用方式。

　　(▲演讲嘉宾合影：从左至右，分别为徐增强、陈春斌、邵赛赛、赵健博、王磊、李远策)

　　快手以技术为核心竞争力，十分重视技术创新和应用，同时也希望通过更多更广泛的技术交流，和业内开发者分享经验，碰撞出更多智慧火花，推动技术不断前进。“快手中学”作为内部专业人才培养平台，旨在通过提供丰富多样的专业课堂培训、比赛、技术交流，助力人才成长，提升专业能力和专业影响力。

　　今年7—8月，“快手中学”曾联合快手大前端团队举办“快手大前端技术交流会2020”，受疫情影响仅做线上直播，而随着疫情防控的逐步稳定，为了给观众带来更好的交流互动体验，本次技术交流首次开放了部分线下参会名额。未来，由“快手中学”举办的技术交流还将以每季度一次的频次长期开展。