在嗶哩嗶哩（Bilibili）這一龐大的數字內容生態中，數據是驅動業務增長、優化用戶體驗和實現精細化運營的核心燃料。為了高效、穩定地管理海量、多元的數據流，嗶哩嗶哩構建了先進的數據服務中臺，其中數據處理服務作為關鍵一環，扮演著數據“心臟”的角色。本文將探討嗶哩嗶哩在數據處理服務中臺建設方面的實踐與思考。

一、數據處理服務的核心定位與挑戰

嗶哩嗶哩的數據處理服務位于數據中臺的核心層，其主要職責是承接來自各業務線（如視頻點播、直播、社區互動、電商等）的原始數據，經過清洗、轉換、聚合、計算等一系列加工流程，最終產出可供下游分析、應用、算法模型使用的標準化數據資產。其面臨的挑戰包括：

1. 數據規模巨大：每日需處理PB級別的用戶行為、視頻播放、彈幕評論等數據。
2. 實時性要求高：如推薦系統、風控監控等場景需要秒級甚至毫秒級的實時數據處理能力。
3. 數據多樣性：結構化、半結構化（如JSON日志）、非結構化（如圖片、音頻元數據）數據并存。
4. 業務快速迭代：新業務、新功能層出不窮，數據處理流程需要靈活、可擴展。

二、架構設計與關鍵技術棧

嗶哩嗶哩的數據處理服務采用了分層、流批一體的混合架構：

1. 數據采集與接入層：通過自研的Agent、Logstash、Flume等工具，從業務服務器、客戶端、第三方服務等源頭實時/離線采集數據，并統一寫入Kafka消息隊列，作為數據總線。

1. 實時計算層：基于Apache Flink構建實時計算引擎。Flink的高吞吐、低延遲特性完美支撐了實時指標計算（如在線人數、熱門視頻）、實時用戶畫像更新、實時異常檢測等場景。通過Flink SQL和自定義UDF，開發效率大幅提升。

1. 批量計算層：基于Apache Spark和Hive構建離線計算體系。負責T+1的批量ETL任務、歷史數據回溯、復雜報表生成等。通過YARN或Kubernetes進行資源調度，確保集群資源高效利用。

1. 數據存儲層：根據數據特性和訪問模式，選用不同的存儲方案：

• 實時明細數據：存入Apache Druid或ClickHouse，支持高性能OLAP查詢。

• 批量結果數據：存入HDFS，并通過Hive Metastore進行元數據管理。

• 維度數據與中間結果：使用MySQL、Redis或HBase。

1. 任務調度與運維層：采用Airflow或自研調度平臺，管理復雜的依賴關系與定時任務。建設了完善的監控告警體系（如Prometheus+Grafana），對任務健康度、數據質量、資源使用率進行全方位監控。

三、核心實踐與優化

1. 數據標準化與模型建設：推行統一的數據規范（如OneData模型），建立主題域、業務過程、維度與事實表模型，減少數據冗余與歧義，提升數據一致性。

1. 流批一體與Lambda架構演進：積極探索流批融合，如在Flink中實現同一套邏輯同時處理實時流和歷史數據，簡化架構，降低維護成本。

1. 數據質量保障：建立數據血緣追蹤、數據稽核（如總量、唯一性、波動性校驗）、故障熔斷與數據回溯機制，確保數據處理結果的準確性與可靠性。

1. 資源優化與成本控制：通過動態資源調整（如Flink Reactive Mode）、計算存儲分離、冷熱數據分級存儲、作業參數調優等手段，在保障SLA的同時有效控制計算與存儲成本。

1. 平臺化與自助服務：將數據處理能力封裝成標準化的數據開發平臺（DataWorks），提供可視化的ETL開發、任務調試、運維監控界面，賦能業務團隊和數據分析師自助進行數據開發，提升整體效率。

四、價值與未來展望

通過構建強大的數據處理服務中臺，嗶哩嗶哩實現了：

• 效率提升：數據開發周期從“天”縮短到“小時”，快速響應業務需求。
• 質量可靠：數據準確性、時效性得到保障，為決策提供可信依據。
• 成本優化：資源利用率提高，基礎設施成本得到有效控制。
• 創新賦能：為A/B測試、個性化推薦、智能運營等高級應用提供了堅實的數據基石。

嗶哩嗶哩的數據處理服務將繼續向更智能化、更自動化的方向演進，例如利用機器學習優化任務調度與資源配置，深化實時計算能力以支持更復雜的實時業務場景，并進一步擁抱云原生技術，提升系統的彈性與可觀測性，持續支撐嗶哩嗶哩生態的繁榮發展。