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一、背景和痛点
在大数据场景利用中，业务不仅要计算数据后果，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。上图简略形容了 B 站数据上报、解决和应用的链路。数据采集次要通过 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散发层，流式散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 进行批计算最初出仓到 MySQL Redis Kafka 的介质中，为 AI、BI 的模型训练、报表剖析场景应用。
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