基于 Flink 的实时特征平台在携程的应用

本文来自7月26日在上海举行的 Flink Meetup 会议，分享来自于刘康，目前在大数据平台部从事模型生命周期相关平台开发，现在主要负责基于flink开发实时模型特征计算平台。熟悉分布式计算，在模型部署及运维方面有丰富实战经验和深入的理解，对模型的算法及训练有一定的了解。

本文主要内容如下：

• 在公司实时特征开发的现状基础上，说明实时特征平台的开发背景、目标以及现状
• 选择Flink作为平台计算引擎的原因
• Flink的实践：有代表性的使用示例、为兼容Aerospike（平台的存储介质）的开发以及碰到的坑
• 当前效果&未来规划
  

文章目录

• 1 实时特征平台的开发背景、目标以及现状
  
  • 1.1 1、原实时特征作业的开发运维
  • 1.2 2、原实时特征作业的开发痛点
  • 1.3 3、基于整理的痛点，确定下来的平台目标
  • 1.4 4、特征平台系统架构
  • 1.5 5、平台功能展示
    
    • 1.5.1 平台功能展示-数据源注册
    • 1.5.2 实时特征编辑-基本信息
    • 1.5.3 实时特征编辑-数据源选择
    • 1.5.4 实时特征编辑-SQL计算
    • 1.5.5 实时特征编辑-选择输出
      
    
    
• 2 选择Flink的原因
• 3 Flink实践
  
  • 3.1 实践示例
  • 3.2 兼容开发
  • 3.3 碰到的坑
    
• 4 平台当前效果&未来规划
• 5 本文 PPT 下载
  

实时特征平台的开发背景、目标以及现状1、原实时特征作业的开发运维

1.1、选择实时计算平台：依据项目的性能指标要求（latency，throughput等），在已有的实时计算平台:Storm Spark flink进行选择

1.2、主要的开发运维过程：

• 80%以上的作业需要用到消息队列数据源，但是消息队列为非结构化数据且没有统一的数据字典。所以需要通过消费对应的topic，解析消息并确定所需的内容
• 基于需求中的场景，设计开发计算逻辑
• 在实时数据不能完全满足数据需求的情况，另外开发单独的离线作业以及融合逻辑；
  例如：在需要30天数据的场景下，但消息队列中只有七天内的数据时（kafka中消息的默认保留时间），剩下23天就需要用离线数据来补充。
• 设计开发数据的校验和纠错逻辑
• 消息的传输需要依赖网络，消息丢失和超时难以完全避免，所以需要有一个校验和纠错的逻辑。
• 测试上线
• 监控和预警
  

2、原实时特征作业的开发痛点

• 消息队列数据源结构没有统一的数据字典
• 特征计算逻辑高度定制化，开发测试周期长
• 实时数据不能满足需求时，需要定制离线作业和融合逻辑
• 校验和纠错方案没有形成最佳实践，实际效果比较依赖个人能力
• 监控和预警方案需要基于业务逻辑定制
  

3、基于整理的痛点，确定下来的平台目标

• 实时数据字典：提供统一的数据源注册、管理功能，支持单一结构消息的
  topic和包含多种不同结构消息的topic
• 逻辑抽象：抽象为SQL，减少工作量&降低使用门槛
• 特征融合：提供融合特征的功能，解决实时特征不能完全满足数据需求的情况
• 数据校验和纠错：提供利用离线数据校验和纠错实时特征的功能
• 实时计算延迟：ms级
• 实时计算容错：端到端 exactly-once
• 统一的监控预警和HA方案
  

4、特征平台系统架构

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现在的架构是标准lamda架构，离线部分由spark sql + dataX组成。现在使用的是KV存储系统Aerospike，跟redis的主要区别是使用SSD作为主存，我们压测下来大部分场景读写性能跟redis在同一个数据量级。

实时部分：使用flink作为计算引擎，介绍一下用户的使用方式：

• 注册数据源：目前支持的实时数据源主要是Kafka和Aerospike，其中Aerospike中的数据如果是在平台上配置的离线或者实时特征，会进行自动注册。Kafka数据源需要上传对应的schemaSample文件
• 计算逻辑：通过SQL表达
• 定义输出：定义输出的Aerospike表和可能需要的Kafka Topic,用于推送Update或者Insert的数据的key
  

用户完成上面的操作后，平台将所有信息写入到json配置文件。下一步平台将配置文件和之前准备好的flinkTemplate.jar(包含所有平台所需的flink功能)提交给yarn，启动flink job。

5、平台功能展示平台功能展示-数据源注册

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实时特征编辑-基本信息

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实时特征编辑-数据源选择

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实时特征编辑-SQL计算

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实时特征编辑-选择输出

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选择Flink的原因

我们下面一个我们说一下我们选择flink来做这个特征平台的原因。

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分为三个维度：最高延迟、容错、sql功能成熟度

• 延迟：storm和flink是纯流式，最低可以达到毫秒级的延迟。spark的纯流式机制是continuous模式，也可以达最低毫秒级的延迟，
• 容错：storm使用异或ack的模式，支持atLeastOnce。消息重复解决不。spark通过checkpoint和WAL来提供exactlyOnce。flink通过checkpoint和SavePoint来做到exactlyOnce。
• sql成熟度：storm现在的版本中SQL还在一个实验阶段,不支持聚合和join。spark现在可以提供绝大部分功能，不支持distinct、limit和聚合结果的order by。flink现在社区版中提供的sql，不支持distinct aggregate
  

Flink实践实践示例

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兼容开发

flink现在没有对Aerospike提供读写支持，所以需要二次开发

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碰到的坑

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平台当前效果&未来规划

当前效果：将实时特征上线周期从原平均3天-5天降至小时级。
未来规划：

• 完善特征平台的功能：融合特征等
• 简化步骤，提高用户体验
• 根据需求，进一步完善SQL的功能例如支持win的开始时间offset，可以通过countTrigger的win等
  

下一步的规划是通过sql或者DSL来描述模型部署和模型训练

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