单日 30PB 量级！火山引擎 ByteHouse 云原生的数据导入这么做

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近期，火山引擎 ByteHouse 技术专家受邀参加 DataFunCon2023（深圳站）活动，并以“火山引擎 ByteHouse 基于云原生架构的实时导入探索与实践”为题进行了技术分享。在分享中，火山引擎 ByteHouse 技术专家以 Kafka 和物化 MySQL 两种实时导入技术为例，介绍了 ByteHouse 的整体架构演进以及基于不同架构的实时导入技术实现。

随着企业降本增效、智能化数据决策需求的增强，传统的商业数据库已经难以满足和响应快速增长的业务诉求。在此背景下，云原生数据库成为大势所趋。云原生数据库基于云平台构建、部署和分发，具有高可用性、高性能、高可靠等特点，可以帮助企业更好地实现数据智能化决策。

火山引擎 ByteHouse 是基于开源 ClickHouse 进行技术优化和升级的一款云原生数据仓库。ClickHouse 原有的分布式架构具有无中心多主节点以及存储方便的优势。但它也存在节点故障处理成本高、读写冲突、扩容成本高以及一致性欠缺等架构痛点。基于此，ByteHouse 在社区分布式架构基础上，演进并开源了 ClickHouse 新型云原生架构。并且 ByteHouse 在新架构下也做了实时导入技术的设计与实现。

不同架构实时导入技术比较(Kafka)

据介绍，火山引擎 ByteHouse 云原生架构分为三层：第一层是云服务入口，负责承接所有的用户请求；第二层是执行层，主要负责查询和导入的功能，实现读写分离；第三层是数据存储层，支持多种云存储组件。在云原生架构下，ByteHouse 不仅具有运维成本和门槛低的架构优势，还通过读写分离等手段解决了查询高峰导致导入停滞等问题，并且得益于架构优势引入了弹性扩缩容能力以及高可用性。

火山引擎 ByteHouse 云原生架构图

由于云原生架构的应用，面对字节跳动内部激增的业务量以及处理庞大数据量的需求，ByteHouse 在实时导入技术方面进行了相应的优化升级。目前，ByteHouse 以 Kafka 和物化 MySQL 作为实时导入的主要数据源。

在 Kafka 导入实现中，ByteHouse 可以实现秒级数据延时和单表 GiB 级吞吐，支持绝大部分在线实时分析业务场景。相比社区版本，其优势在于高可用性和容错机制，并支持 Exactly-Once 消费语义，保证数据的可靠性和完整性。

物化 MySQL 是一种将 MySQL 数据库中的数据按库级别同步到 ByteHouse 中的能力，主要工作流程为基于 MySQL 数据库创建一个物化库引擎，该引擎初始化时从 MySQL 拉取指定库的所有存量数据，后续通过 binlog 同步回放的方式持续同步增量数据。其优势在于，不仅保证数据的一致性和完整性，还可以对数据实时分析和处理，提高处理的速度和效率。

目前，火山引擎 ByteHouse 云原生架构已经全面服务内、外部多种业务场景，实时导入已支持超过 2500 个服务节点，每天实时导入数据规模超过 30PB。未来，火山引擎 ByteHouse 团队还将持续探索更通用的实时导入技术解决方案，进一步提升数据导入的性能和通用性。

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