近日，快手數據平臺部聯合“快手中學”，專題舉辦“快手大數據平臺架構技術交流會”（Kuaishou Data Platform Architecture Conference），吸引了各行業數據相關開發者的參與。

從hadoop到spark，再到flink，從kylin到druid，再到clickhouse，從離線數倉到實時數倉架構，再到數據湖架構，近10多年中，大數據平臺架構經歷了快速演變。各大互聯網公司或借助開源生態，或通過自研構建大數據架構系統，促進數據相關業務的價值挖掘與發展，為公司的戰略發展、產品改進、用戶增長帶來收益。

作為全球領先的生活分享社區，目前快手日活躍用戶超過 3 億，庫存短視頻數量超過 200 億條，直播日活超過 1.7 億，電商日活超過 1 億。在海量的 UGC 數據、業務數據、用戶數據背后，支撐快手數據業務的大數據平臺架構系統，經歷了幾個階段的高速發展。為此，交流會著重介紹了快手在大數據存儲、調度、計算上的技術挑戰、應用、演進與最佳實踐。

（▲交流現場）

本次交流采取線下線上結合的參會方式。交流會開放了部分線下參會名額，所有現場觀眾需佩戴口罩，確保測溫和健康寶狀態正常，在簽署健康聲明后方可入場，入會就座時也均保持了一定間隔。此外，交流全程還通過“快手APP”直播，觀看總人數超1.5萬人。

交流過程中，該場出品人之一、快手平臺研發&數據平臺負責人韋彬首先致辭。他介紹，快手大數據平臺的使命是以領先的大數據技術，激活數據價值，賦能業務，打造快手核心競爭力。大數據團隊從2011年創立之初沒有全職數據同學，到目前團隊已逐漸完備。在快手做大數據有四個特點，一是數據規模大，對數據治理的要求很高；二是數據驅動的文化深入人心，團隊一直致力于對標行業最好水平打造數據中臺；三是極度重視效率，確保數據平臺靈活可用；四是為滿足快手線上社區的場景，對數據的建模能力、應用能力都有極高要求。

（▲快手平臺研發&數據平臺負責人韋彬）

第二位出品人、快手大數據架構團隊負責人趙健博介紹，快手大數據架構團隊的領域主要涉及六個方向，分別是：存儲系統、消息隊列、資源調度、實時引擎、離線引擎、OLAP引擎。近幾年，快手大數據架構的技術發展迅猛，從離線計算分析到實時計算，從大集群到超大集群，飛速迭代優化。

（▲快手大數據架構團隊負責人 趙健博）

隨后，來自快手的分布式存儲高級研發工程師徐增強、離線計算引擎方向負責人王磊、分布式消息隊列高級研發工程師陳春斌，以及騰訊數據平臺部數據湖研發負責人邵賽賽，分別帶來主題演講。

徐增強從數據規模、挑戰和實踐等幾個方面，對快手分布式HDFS系統進行了全方位解讀，并詳細介紹了快手EB級HDFS集群發展歷程中遇見一些核心問題的解決思路，如主節點擴展性問題、主節點處理能力瓶頸問題、節點熱點問題、重要任務的分級保障問題等。

王磊介紹了快手Hive元數據在億級分區規模的存儲使用上所面臨的總量多、增速快、壓力大等多方面挑戰，針對上述挑戰給出了快手所采取的系列優化措施，包括讀寫分離、API性能優化、流量分級控制、Federation水平擴容等，從而達到提升Hive元數據服務穩定性和性能的目標。

陳春斌介紹了快手Kafka在業務快速增長過程中遇到的集群擴容瓶頸、集群間資源利用率不均、業務接入效率低等問題，針對上述問題從集群水平擴展性和topic水平擴展性等方面對Kafka進行針對性改造，從而達到平滑支撐業務快速增長和提高資源利用率的目的。

邵賽賽從數據湖技術需要具備的能力，如何構建一個統一的數據湖存儲、并在其上進行多種形式的數據分析角度切入，介紹了Iceberg的設計初衷、優點及能力，使聽眾對表格式這一領域有了充分理解，并深入了解Iceberg的設計、實現、優勢以及使用方式。

（▲演講嘉賓合影：從左至右，分別為徐增強、陳春斌、邵賽賽、趙健博、王磊、李遠策）

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今年7—8月，“快手中學”曾聯合快手大前端團隊舉辦“快手大前端技術交流會2020”，受疫情影響僅做線上直播，而隨著疫情防控的逐步穩定，為了給觀眾帶來更好的交流互動體驗，本次技術交流首次開放了部分線下參會名額。未來，由“快手中學”舉辦的技術交流還將以每季度一次的頻次長期開展。