上一篇
爱奇艺使用的大数据开发技术
爱奇艺采用Hadoop、Spark、Flink等分布式计算框架，结合Hive、HBase存储技术，构建实时数据处理与离线分析体系，支撑用户画像、内容
数据采集与传输层
爱奇艺通过多渠道采集海量数据，包括用户行为日志（播放、搜索、点赞）、设备信息、业务数据（广告、付费）等，采用以下技术实现高效采集与传输：
- 日志收集：基于Flume、Logstash等工具，支持高并发写入和实时传输。
- 消息队列：使用Kafka作为核心消息中间件，承载日均万亿级消息的吞吐，保障数据的可靠性和实时性。
- 数据传输优化：通过压缩算法（如Snappy）、批量传输、分区策略减少网络带宽占用，提升传输效率。
数据存储层
面对PB级数据存储需求，爱奇艺构建了混合存储体系，兼顾性能与成本：
| 存储场景 | 技术方案 | 优化策略 |
|---|---|---|
| 冷数据归档 | HDFS、对象存储（如MinIO） | 数据生命周期管理、自动分层存储 |
| 实时分析 | Redis（缓存）、HBase（按需查询） | 内存与磁盘混合存储、索引优化 |
| 结构化数据仓库 | Hive、自研数据仓库 | 列式存储（Parquet）、向量化执行加速 |
| 低成本长周期存储 | 自研分布式文件系统 | 纠删码、异构硬件混布（HDD+SSD）降低存储成本 |
数据处理与计算引擎
爱奇艺采用“批流一体”的计算架构，满足不同场景需求：
离线计算
- 技术栈：Hadoop MapReduce、Spark（SQL/MLlib）。
- 优化：动态资源调度（YARN）、数据本地性优化、任务并行度调优。
实时计算
- 技术栈：Flink（核心）、Spark Streaming。
- 场景：实时用户画像更新、弹幕分发、在线广告竞价。
- 优化：Checkpoint机制、状态后端存储（RocksDB）、反压处理。
AI加速
- 自研GPU集群支持深度学习模型训练，结合TensorFlow、PyTorch框架。
- 模型推理采用TensorRT、ONNX Runtime优化延迟。
机器学习与AI平台
爱奇艺将%ignore_a_3%与AI深度结合，构建智能化业务：
特征平台：
- 支持万亿级特征存储与检索，提供特征拼接、筛选、在线服务能力。
- 技术：自研特征仓库（基于Hive/OLAP）、实时特征（Flink+Redis）。
模型训练与部署：
- 分布式训练框架（Horovod）、模型版本管理（MLflow）。
- 在线学习（Online Learning）实时更新推荐模型。
AI应用场景：
个性化推荐（协同过滤+深度学习）、视频内容理解（CV/NLP）、广告CTR预估。
数据治理与安全
- 元数据管理：
统一元数据中心（Hive Metastore + 自研服务），支持血缘分析、数据溯源。
- 数据质量：
规则引擎（如Griffin）检测完整性、一致性，异常数据自动修复。
- 安全合规：
分级授权（RBAC）、动态脱敏、审计日志；符合GDPR、个人信息保护法要求。
运维与监控体系
- 资源管理：
容器化（Kubernetes）实现计算资源弹性伸缩，支持混合云部署。
- 监控告警：
Prometheus + Grafana监控集群健康、任务延迟；自研智能运维系统（故障自愈、容量预测）。
- 成本优化：
闲置资源回收（Yarn Resource Negotiator）、服务器功耗智能调控。
业务应用案例
| 场景 | 技术实现 | 效果 |
|---|---|---|
| 个性化推荐 | Flink实时特征 + DNN模型 + 召回算法 | CTR提升20%，用户留存率增加15% |
| 广告精准投放 | 实时用户画像 + 强化学习（RL） | eCPM提升30%，广告主ROI提高25% |
相关问题与解答
问题1：爱奇艺如何平衡实时计算与离线计算的资源冲突？
解答：通过YARN动态资源调度，为实时任务（如Flink）设置高优先级，并利用闲时（如夜间）分配更多资源给离线任务（如Spark），采用“无锁化”设计，减少任务间依赖，提升资源利用率。
问题2：爱奇艺在推荐系统中如何处理冷启动问题？
解答：结合多维度数据缓解冷启动：
- 新用户：利用人口属性（年龄、地域）、设备特征、初期行为序列建模。
- ：通过视频标签（OCR/ASR提取）、相似内容关联、编辑运营干预生成冷启特征。
- 混合推荐：融合协同过滤（CF）与内容推荐（CB），降低冷启场景下的推荐
