贝壳找房基于Flink+Paimon进行全量数据实时分组排序的实践

发布网友发布时间：2024-09-05 07:35

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热心网友时间：2024-10-30 01:31

贝壳找房通过Flink+Paimon的创新实践，实现了全量数据在实时环境下的精准分组排序，同时有效控制了内存资源消耗。在家装业务场景中，这一技术解决了设计师实时匹配客户需求时的排序挑战，如智能额度和动态尾款功能的实现。

背景显示，家装业务发展迅速，对数据处理的需求日益增长。当前的实时分组排序方案存在内存压力大、维护复杂等问题。贝壳团队引入Flink和Paimon，通过事件时间分段策略，避免了Flink State中的冗余数据干扰排序，减少内存消耗。

新方案的核心在于，Flink接收增量数据实时排序，并将结果存储到Paimon数据湖，通过拉链列表结构结合历史数据，形成一个闭环的实时处理流程。在处理过程中，通过“事件时间分段”和Paimon的聚合模型，保证了数据准确性，同时减少了脏读和数据重复计算。

总结部分，贝壳家装数仓团队将继续利用Flink和Paimon的优势，提升数据处理效率，为消费者提供更好的服务。对于想进一步探索实时计算的开发者，阿里云提供的活动是一个不错的选择。