一、背景和痛点

在大数据场景应用中，业务不仅要计算数据结果，而且要保障时效性。目前，我司演化出两条链路。时效性高的数据走 Kafka、Flink 实时链路；时效性要求低的数据走 Spark 离线链路。上图简单描述了 B 站数据上报、处理和使用的链路。数据采集主要通过 APP 端上报的行为事件数据。服务端上报的日志数据会通过网关以及分发层，流式分发到大数据数仓体系内。

MySQL 中存储的业务数据，通过 Datax 周期性的批式同步到数仓内。时效性高的数据会通过 Flink+Kafka 进行流式计算。时效性低的数据通过 Spark+HDFS 进行批计算最后出仓到 MySQL Redis Kafka 的介质中，为 AI、BI 的模型训练、报表分析场景使用。

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B 站构建实时数据湖的探索和实践-阿里云开发者社区

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