大家好，我叫 Maxim Babenko，是 Yandex 分布式計(jì)算技術(shù)部的負(fù)責(zé)人。今天，我們很高興地宣布，YTsaurus 平臺開源發(fā)布。YTsaurus 是 Yandex 開發(fā)的關(guān)鍵基礎(chǔ)設(shè)施類大數(shù)據(jù)系統(tǒng)之一，之前我們稱之為 YT。

YTsaurus 是我們近十年努力的成果，我們希望把它與全世界分享。在這篇文章中，我們將介紹 YT 的發(fā)展歷史、我們開發(fā)它的動機(jī)、它的主要功能以及最適合的領(lǐng)域。

GitHub 存儲庫中包含 YTsaurus 的服務(wù)器代碼、使用 K8s 的部署基礎(chǔ)設(shè)施、系統(tǒng)的 Web 界面，以及 C++、Java、Go 和 Python 等流行編程語言的客戶端 SDK。所有內(nèi)容都遵循 Apache 2.0 許可，也就是說，任何人都可以下載并根據(jù)自己的需要修改它。

YT 是如何成為 Yandex 最重要的大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的

故事要從 2006 年說起。那時(shí)，Yandex 已經(jīng)是一家相當(dāng)大的公司。在哪里存儲以及如何處理公司的數(shù)據(jù)成了不小的難題。當(dāng)時(shí)，我們的關(guān)注點(diǎn)是來自多個(gè)服務(wù)的日志。日志處理涉及各種分析，可以解決從改進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)模型到分析用戶行為（在服務(wù)功能或界面變化時(shí)）的各種任務(wù)。

可擴(kuò)展彈性數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)的理念已經(jīng)開始流行。它可以執(zhí)行并行計(jì)算，而且無需擔(dān)心數(shù)據(jù)的物理位置和集群物理組件的容錯(cuò)能力。

2004 年，來自谷歌的 Jeffrey Dean 和 Sanjay Ghemawat 發(fā)布了 MapReduce：簡化大型集群上的數(shù)據(jù)處理。在很大程度上，它預(yù)測了分布式計(jì)算行業(yè)未來十年的發(fā)展。毫不奇怪，Yandex 開發(fā)了類似 MapReduce 模型的實(shí)現(xiàn)，我們稱之為 YAMR，即 Yet Another MapReduce。

我們以破紀(jì)錄的速度從零開始構(gòu)建了 YAMR。無疑，這對公司內(nèi)部基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展產(chǎn)生了巨大的影響。然而，隨著時(shí)間的推移，事情變得越來越明顯，YAMR 中許多最初的設(shè)計(jì)選擇使得系統(tǒng)無法有效地演進(jìn)和擴(kuò)展。例如，YAMR 主服務(wù)器是單一故障點(diǎn)，無法擴(kuò)展。

乍一看，自己構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施的決定似乎是 NIH 綜合癥的一個(gè)典型案例，我們甚至沒有考慮過使用像 Apache Hadoop 這樣的開箱即用的解決方案。但也不完全是這樣。2015 年 9 月，Yandex 的一隊(duì)工程師前往加州，與一些在生產(chǎn)環(huán)境中使用 Hadoop 技術(shù)棧的人會面，詢問他們關(guān)于限制因素、操作特性以及 Hadoop 將如何發(fā)展的問題。

但那時(shí)，Hadoop 技術(shù)棧已明顯落后于 YAMR，我們已經(jīng)支持糾刪碼（erasure coding）和 IPv6 連接。問題還不止這些。

經(jīng)過全方位的分析之后，我們決定放棄使用 Hadoop 的想法。與此同時(shí)，我們必須在 YAMR 的漸進(jìn)式開發(fā)和革命性重寫之間做出選擇，最終，我們選擇了后者。在這之前的五年時(shí)間里，我有幸成為一小群狂熱愛好者中的一員，開始了一個(gè)代號為 YT 的項(xiàng)目。只需適當(dāng)?shù)母倪M(jìn)，YT 就完全有可能取代 YAMR。

重要的是要明白，替代 YAMR 并不簡單。在高峰期，該系統(tǒng)管理的集群總計(jì)有數(shù)千個(gè)節(jié)點(diǎn)，有大量應(yīng)用程序的代碼是基于 YAMR API 的。因此，改進(jìn) YT 和從 YAMR 遷移花費(fèi)了我們許多年的時(shí)間。這個(gè)故事本身有許多很有趣的細(xì)節(jié)，或許值得單獨(dú)寫一篇文章。

自 2017 年以來，Yandex 就只有一個(gè) MapReduce 系統(tǒng)，在規(guī)模和功能方面的開發(fā)一直持續(xù)到今天。如今，我們公司運(yùn)營著數(shù)個(gè) YT 集群，規(guī)模從幾臺機(jī)器到幾萬臺服務(wù)器不等。最大的安裝存儲著艾字節(jié)的數(shù)據(jù)，使用了幾百萬核 CPU 內(nèi)核和幾千個(gè) GPU 卡，夜以繼日地進(jìn)行著計(jì)算。

YTsaurus：名字起源

“YT 會開源嗎？”，我們花了將近 7 年的時(shí)間來回答這個(gè)問題。我們的答案是：YT 不會開源，但 YTsaurus 會！

我們最初開發(fā)的系統(tǒng)叫“YT”。代碼庫的許多部分中都有這個(gè)縮寫。Yandex 內(nèi)部流傳著一個(gè)說法，“YT”這個(gè)縮寫代表了“Yandex Table”，可能是受到谷歌著名的 Big Table 系統(tǒng)的啟發(fā)，但我們并沒有找到任何可靠的證據(jù)可以支持這個(gè)推測。

當(dāng)決定以開源的方式發(fā)布這個(gè)系統(tǒng)時(shí)，我們發(fā)現(xiàn)很難保留原來的名稱。其中一個(gè)原因是，這個(gè)兩個(gè)字母的組合通常與某個(gè)流行的視頻托管平臺有關(guān)。

最終，我們選定了“YTsaurus”這個(gè)名字。它有著同樣可愛而熟悉的“YT”前綴，我們團(tuán)隊(duì)一直把這個(gè)項(xiàng)目看成一個(gè)有生命的東西?，F(xiàn)在，我們終于知道它是什么種族了！

在我們的代碼庫和文章中，我們經(jīng)常將“YTsaurus”縮寫為“YT”。我們自己也還在適應(yīng)全名的過程中。

系統(tǒng)功能

我們設(shè)計(jì)的系統(tǒng)既靈活又可擴(kuò)展。目前，它的功能并不局限于經(jīng)典的 MapReduce 技術(shù)。在本節(jié)中，我將描述 YTsaurus 開源版本提供的主要技術(shù)能力，從底層存儲到高級計(jì)算原語。

Cypress：可靠高效的數(shù)據(jù)存儲

任何大數(shù)據(jù)系統(tǒng)的核心都是各種日志、統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)、索引以及其他結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的存儲。YTsaurus 以 Cypress 為基礎(chǔ)構(gòu)建。Cypress 是一種基于樹的具有容錯(cuò)能力的存儲，其功能可以簡單描述如下：

以目錄、表（結(jié)構(gòu)化或半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）和文件（非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）為節(jié)點(diǎn)的樹狀命名空間

透明地將大型表格式數(shù)據(jù)分片為塊，我們可以將表視為單個(gè)實(shí)體，而無需過多考慮物理存儲的細(xì)節(jié)

支持表格式數(shù)據(jù)基于行和列的存儲機(jī)制

支持使用不同壓縮級別的各種編解碼器（如 lz4 和 zstd）壓縮存儲

支持使用具有不同控制和計(jì)算策略的各種糾刪編解碼器進(jìn)行糾刪編碼，而這些策略具有不同的冗余參數(shù)和允許的損失類型

支持層次類型和數(shù)據(jù)排序標(biāo)志的表達(dá)性數(shù)據(jù)圖式化

后臺復(fù)制和修復(fù)被刪除的數(shù)據(jù)，無需人工干預(yù)

事務(wù)語義支持嵌套事務(wù)和快照 / 共享 / 排他級鎖

事務(wù)可以影響許多 Cypress 對象并無限期持續(xù)

靈活的配額核算系統(tǒng)

Cypress 的核心是一個(gè)可復(fù)制且可橫向擴(kuò)展的主服務(wù)器，存儲著關(guān)于 Cypress 樹狀結(jié)構(gòu)的元數(shù)據(jù)，以及集群中所有表的塊副本的組成和位置。主服務(wù)器以 Hydra 為基礎(chǔ)實(shí)現(xiàn)為一個(gè)可復(fù)制狀態(tài)機(jī)。Hydra 是一種類似 Raft 的專有共識算法。

Cypress 實(shí)現(xiàn)了一個(gè)具有容錯(cuò)能力的彈性數(shù)據(jù)層。下面將要介紹系統(tǒng)幾乎所有方面都用到了這一層。

MapReduce 計(jì)算和通用調(diào)度器

盡管在人們的眼中，MapReduce 已不再是什么新技術(shù)，也沒什么與眾不同之處，但它在我們系統(tǒng)中的實(shí)現(xiàn)還是很值得關(guān)注的。我們?nèi)匀挥盟M(jìn)行需要高吞吐量的 PB 級數(shù)據(jù)計(jì)算。

YTsaurus 中的 MapReduce 具有以下特點(diǎn)：

豐富的基本操作模型：經(jīng)典的 MapReduce（具有不同的 Shuffle 策略并支持多階段分區(qū)）、Map、Erase、Sort，以及一些考慮了輸入數(shù)據(jù)“排序”的經(jīng)典模型擴(kuò)展。

計(jì)算可橫向擴(kuò)展：操作被劃分成作業(yè)，在獨(dú)立的服務(wù)器上運(yùn)行。

單個(gè)操作可支持?jǐn)?shù)十萬個(gè)作業(yè)。

靈活的分層計(jì)算池模型可以提供即時(shí)和完整性保證，并可以在消費(fèi)者之間公平地分配未充分利用的資源（無保證）。

向量資源模型支持按不同的比例申請不同的計(jì)算資源（CPU、RAM、GPU）。

使用 Porto 容器化機(jī)制按 CPU、RAM、文件系統(tǒng)和進(jìn)程名稱空間隔離在計(jì)算節(jié)點(diǎn)容器中執(zhí)行的作業(yè)。

可擴(kuò)展的調(diào)度程序可以為集群提供多達(dá)一百萬個(gè)并發(fā)任務(wù)。

在進(jìn)行更新或調(diào)度器節(jié)點(diǎn)出現(xiàn)故障時(shí)，幾乎所有的計(jì)算進(jìn)度都會保留。

YT 不僅支持執(zhí)行 MapReduce 操作，還支持在集群上部署用戶提供的任何代碼。

對于副作用不明確的代碼，YT 使用“普通（vanilla）”操作來運(yùn)行。平臺的許多其他組件也都用到了這個(gè)功能，下文會進(jìn)行討論。

動態(tài) K-V 存儲表

實(shí)際上，MapReduce 范式不適合構(gòu)建響應(yīng)時(shí)間低于秒級的交互式計(jì)算管道。問題不僅在于如何處理數(shù)據(jù)，還在于如何存儲數(shù)據(jù)。

YT 的靜態(tài)表就像 HDFS 中的一組文件，可以作為 MapReduce 計(jì)算的輸入和輸出。但是，它們不能用在交互式場景中，因?yàn)樗鼈兪桥c速度緩慢的持久存儲介質(zhì)綁定的。通常，對于交互式場景，應(yīng)用程序會使用鍵值存儲。鍵值存儲可以橫向擴(kuò)展，并能提供低延遲的讀寫訪問。

幸運(yùn)的是，2014 年，我們開始在 YT 框架內(nèi)開發(fā)動態(tài)表。它們部分基于 Apache HBase 模型，可以橫向擴(kuò)展，并使用分布式文件系統(tǒng)作為底層存儲。不過，不同于 Apache HBase，動態(tài)表被有機(jī)地整合到了整個(gè)生態(tài)系統(tǒng)中：它們相當(dāng)于 Cypress 的節(jié)點(diǎn)，可以用于許多需要靜態(tài)表的場景。

例如，在 YT 中，你可以創(chuàng)建一個(gè)動態(tài)表作為 MapReduce 操作的結(jié)果，并將其用于基于鍵的快速搜索和插入。同時(shí)，你可以創(chuàng)建一個(gè)后臺 MapReduce 進(jìn)程，處理來自動態(tài)表的數(shù)據(jù)樣本，并計(jì)算關(guān)于它的一些統(tǒng)計(jì)信息。

使用 MVCC 模型存儲數(shù)據(jù)。用戶可以通過鍵或時(shí)間戳查找值。

可擴(kuò)展性：動態(tài)表會被劃分成片（按鍵的范圍劃分），由單獨(dú)的服務(wù)器提供服務(wù)。

事務(wù)性：動態(tài)表是 OLTP 存儲，可以修改不同表不同分片中的多個(gè)行。

容錯(cuò)能力：提供分片服務(wù)的節(jié)點(diǎn)如果出現(xiàn)單點(diǎn)故障，那么分片會被移到另一個(gè)節(jié)點(diǎn)而不丟失數(shù)據(jù)。

隔離性：為了實(shí)現(xiàn)負(fù)載隔離，提供分片服務(wù)的節(jié)點(diǎn)會被分組成包，駐留在不同的機(jī)器上。

在單個(gè)鍵甚至單個(gè)值的層面上進(jìn)行沖突檢查。

熱數(shù)據(jù)響應(yīng)來自內(nèi)存。

內(nèi)置了類似 SQL 的語言，用于查詢掃描和分析。

除了具有 K-V 存儲接口的動態(tài)表外，系統(tǒng)還支持實(shí)現(xiàn)了消息隊(duì)列抽象的動態(tài)表，即主題和流。你也可以把這些隊(duì)列看成是表，因?yàn)樗鼈冇尚薪M成，并且有自己的模式。在事務(wù)中，你可以同時(shí)修改 K-V 動態(tài)表和隊(duì)列中的行。這樣一來，你就可以基于 YT 的動態(tài)表構(gòu)建具有 Exactly Once 語義的流處理。

YQL

YQL 是一種基于 SQL 的查詢語言；它是 YT 之上構(gòu)建的第一個(gè)高級原語。YQL 之于 YT 相當(dāng)于 Hive 之于 Hadoop。這種技術(shù)讓用戶可以用 SQL 編寫簡單的查詢，而不是自己編寫代碼構(gòu)建一系列 MapReduce 操作。下面是一個(gè)例子：

SELECT region, AVG(age) AS avg_age_in_region, COUNT(DISTINCT ip) AS ips_count FROM `//home/production/users` GROUP BY region ORDER BY avg_age_in_region;

如今，許多大數(shù)據(jù)任務(wù)都可以表述為簡單的 SQL 查詢。沒有 YQL，我們的生態(tài)系統(tǒng)就是不完整的。它是用于在大型數(shù)據(jù)集上進(jìn)行即時(shí)分析和常規(guī)生產(chǎn)計(jì)算的最流行的工具之一。

YQL 有以下好處：

強(qiáng)大的圖執(zhí)行引擎，可以構(gòu)建具有數(shù)百個(gè)節(jié)點(diǎn)的 MapReduce 管道，并可以在計(jì)算過程中進(jìn)行調(diào)整。

通過將子查詢存儲在變量中，就可以使用 SQL 將復(fù)雜的數(shù)據(jù)處理管道構(gòu)建成依賴查詢和事務(wù)鏈。

任意復(fù)雜度的查詢，其并行執(zhí)行都是可預(yù)測的。

高效地實(shí)現(xiàn)連接、子查詢和窗口函數(shù)，而且對它們的拓?fù)浠蚯短讻]什么限制。

大量的函數(shù)庫。

支持 C++、Python 和 JavaScript 自定義函數(shù)。

支持通過 CatBoost 和 TensorFlow 使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

在準(zhǔn)備好的計(jì)算實(shí)例上自動執(zhí)行一小部分查詢，繞過 MapReduce 以減少延遲。

CHYT

不用說，大多數(shù)讀者朋友們都聽說過 ClickHouse。2016 年，這個(gè) DBMS 成為 Yandex 開源技術(shù)的先驅(qū)，并于 2021 年成為一家獨(dú)立的公司 ClickHouse Inc.。

如今，ClickHouse 是最受歡迎的分析型數(shù)據(jù)庫之一，它基于列的執(zhí)行引擎非常高效，并集成了各種 BI 系統(tǒng)。ClickHouse 其中一個(gè)很好的特性是源代碼中存儲和計(jì)算部分實(shí)現(xiàn)了良好的隔離，這使得我們在 2018 年構(gòu)建出了 CHYT——ClickHouse 計(jì)算引擎將 YTsaurus 作為存儲集成。

在 YTsaurus 生態(tài)系統(tǒng)中，CHYT 提供了以下功能：

在 YT 中對靜態(tài)表進(jìn)行快速分析查詢，延遲只有亞秒級。

重用 YTsaurus 集群中已有的數(shù)據(jù)，而無需將其復(fù)制到單獨(dú)的 ClickHouse 集群。

能夠通過 ClickHouse 的原生 ODBC 和 JDBC 驅(qū)動程序集成第三方可視化系統(tǒng)。

我注意到，集成是在相當(dāng)?shù)偷膶哟紊贤瓿傻摹＿@讓我們可以充分挖掘 YTsaurus 和 ClickHouse 的潛力，即：

支持讀取靜態(tài)和動態(tài)表。

部分支持 YTsaurus 事務(wù)模型。

支持分布式插入。

將 YTsaurus 內(nèi)部格式的列式數(shù)據(jù) CPU 高效地轉(zhuǎn)換為內(nèi)存中的 ClickHouse 表示。

主動數(shù)據(jù)緩存，在某些情況下，允許完全從實(shí)例內(nèi)存中讀取查詢執(zhí)行數(shù)據(jù)。

ClickHouse 服務(wù)器代碼會在上述普通操作發(fā)生時(shí)運(yùn)行，使用的計(jì)算資源與 MapReduce 計(jì)算相同。從這個(gè)意義上講，YTsaurus 集群于我們內(nèi)部的 CHYT 集群而言是一朵計(jì)算云。

這使得不同的用戶或用戶團(tuán)隊(duì)可以在單個(gè) YT 集群上運(yùn)行多個(gè) CHYT 集群，彼此完全隔離，用和云類似的方式解決資源隔離問題。

SPYT

2019 年，Yandex 推出了 SPYT，這個(gè)系統(tǒng)將 Apache Spark 作為 YT 數(shù)據(jù)的計(jì)算引擎集成。與 CHYT 類似，普通 YTsaurus 操作為 Spark 集群提供計(jì)算資源。Apache Spark 的設(shè)計(jì)初衷就是為了方便連接第三方存儲并將其作為數(shù)據(jù)源。

SPYT 在 YTsaurus 的生態(tài)系統(tǒng)中也是根深蒂固。得益于與第三方系統(tǒng)豐富的集成能力，它成了編寫 ETL 工作流的主要方法之一。在底層，Spark 使用了一個(gè)靈活的分布式計(jì)算優(yōu)化器，可以最大化中間數(shù)據(jù)的內(nèi)存存儲，并可以實(shí)現(xiàn)具有多個(gè)連接的計(jì)算管道。

各種 SDK

對于用特定語言編寫的系統(tǒng)，SDK 通常是自動生成的或由用戶社區(qū)的某個(gè)人編寫的（長時(shí)間得不到維護(hù)）。但我們用當(dāng)下流行的語言（C++、Python、Java、Go）開發(fā)了所有的 API。對于每一種 SDK，我們都仔細(xì)考慮了它與系統(tǒng)交互時(shí)的所有細(xì)微的不同之處。

因?yàn)榭赡艽嬖诰W(wǎng)絡(luò)故障和其他錯(cuò)誤，所以我們用不同語言編寫的客戶端庫都可以重試請求，包括讀寫大量數(shù)據(jù)。在創(chuàng)建每一種庫時(shí)，我們都考慮了這門語言的特性，并盡可能使用這些特性來簡化它與系統(tǒng)的交互。

Web 界面

對于一個(gè)有成千上萬的用戶使用的系統(tǒng)，必須要有一個(gè)用戶友好的 Web 界面。而且，我們有意沒有為用戶和管理員創(chuàng)建單獨(dú)的 Web 界面，這幫助我們避免了愛好者們匆忙創(chuàng)建 Web 管理界面的情況，那很常見：畢竟用戶側(cè)更重要，在管理員面前就沒什么可尷尬的了。

你可以通過 YTsaurus Web 界面完成以下工作：

通過 Cypress 瀏覽文件、表和其他對象。

創(chuàng)建、重命名或刪除 Cypress 對象，并修改它們的屬性。

執(zhí)行和查看 MapReduce 計(jì)算。

跨所有引擎執(zhí)行和查看 SQL 查詢歷史——YQL、CHYT、動態(tài)表 SQL。

管理系統(tǒng)：監(jiān)控集群組件的運(yùn)行狀況，創(chuàng)建、刪除或禁用用戶，管理訪問權(quán)限和配額，查看集群組件版本等。

技術(shù)層面看 YTsaurus

服務(wù)器端代碼大部分都是用 C++ 編寫的。我們喜歡這種語言，因?yàn)樗墓δ芎茇S富，用它編寫的代碼很高效。在開源發(fā)布 YTsaurus 之后，我們希望把大量的開發(fā)成果分享出來，或許你可以把它們作為單獨(dú)的 C++ 原語來使用。

服務(wù)器端代碼是使用 Clang 編譯器和 CMake 構(gòu)建系統(tǒng)構(gòu)建的。

系統(tǒng)的個(gè)別部分是用 Go、Python 和 Java 編寫的。還有一個(gè) API，讓你可以使用上述 4 種編程語言開發(fā)與 YTsaurus 交互的應(yīng)用程序。

代碼庫會自動與內(nèi)部存儲庫同步。因此，外部總是可以獲得 YTsaurus 的最新版本。

YTsaurus 在 x86-64 Linux 服務(wù)器上運(yùn)行。

部署和管理

在 Yandex，我們安裝了超過 20 套 YTsaurus。它們的規(guī)模和配置差異很大，從單集群 5 臺主機(jī)到 20K+ 不等。YTsaurus 還集成了幾個(gè)內(nèi)部 Yandex 系統(tǒng)，包括身份驗(yàn)證、訪問控制、審計(jì)、監(jiān)控、硬件管理和容器編排。所有這些系統(tǒng)最大限度地減少了管理集群的工作量。

為了方便用戶，我們投資開發(fā)了二級操作符，用于在 Kubernetes 中自動部署 YTsaurus 集群，并支持標(biāo)準(zhǔn)的升級機(jī)制，可以在停機(jī)狀態(tài)下升級到新版本。該操作符讓你可以在幾分鐘內(nèi)把 YTsaurus 集群部署到 Minikube、公有云或本地 Kubernetes 上。

通過修改元數(shù)據(jù)樹（Cypress）中的系統(tǒng)節(jié)點(diǎn)，可以動態(tài)地管理集群配置。使用基本的 Cypress 命令（如 list、get、set 和 remove），你可以創(chuàng)建帳戶、添加用戶或計(jì)算池、授予目錄訪問權(quán)限或退役集群節(jié)點(diǎn)。

特別值得注意的是動態(tài)配置各個(gè)組件的能力：通過修改特定屬性，你可以調(diào)整緩存大小、心跳周期或節(jié)點(diǎn)上的日志記錄設(shè)置。

YTsaurus 是一個(gè)計(jì)算平臺，因此，用戶代碼的執(zhí)行是隱式的。為了運(yùn)行和隔離不受信任的代碼，YTsaurus 使用了 Yandex 開發(fā)的容器化系統(tǒng) Porto。為了在多租戶集群中實(shí)現(xiàn)完全的用戶隔離，建議將 Porto 安裝為 Kubernetes CRI。這可以充分釋放 YTsaurus 作業(yè)隔離和在不同操作中使用自定義環(huán)境的能力。

當(dāng)然，如果沒有可觀測性工具——日志記錄、定量監(jiān)測和跟蹤，運(yùn)營大型分布式系統(tǒng)是不可能的。YTsaurus 會生成結(jié)構(gòu)化日志，用于審計(jì)和監(jiān)控用戶操作，并且提供了詳細(xì)的調(diào)試日志，用于更深層次的問題診斷。此外，該系統(tǒng)支持 Prometheus 格式的指標(biāo)導(dǎo)出，并通過 Jaeger gRPC 協(xié)議進(jìn)行鏈路追蹤。

基于 YTsaurus 可以構(gòu)建什么？

讓我們通過幾個(gè)例子看一下 Yandex 是如何使用這個(gè)系統(tǒng)的。

YTsaurus 最具啟發(fā)性、最典型的用例之一是創(chuàng)建 DWH。例如，來自 Yandex Taxi、Yandex Eats、Yandex Deli 和 Yandex Delivery 的訂單以原始格式以最小的延遲接收到 YTsaurus 動態(tài)表中。每月的數(shù)據(jù)量可達(dá)數(shù)百 TB。

然后，我們用各種工具處理訂單，例如，大多數(shù)分析型數(shù)據(jù)集市是通過 YQL 和 SPYT 進(jìn)行準(zhǔn)備的。數(shù)據(jù)總量超過 6PB。CHYT 用于即時(shí)分析，各種可視化則在 Yandex DataLens 中創(chuàng)建。Yandex 的其他服務(wù)中也存在類似的用例，如 Yandex Market、Yandex Music 和 Yandex Travel。

還有一些非常具體的用例。例如，Yandex 所有的三臺超級計(jì)算機(jī)都由 YTsaurus 調(diào)度程序管理。許多具有不同類型 GPU 的節(jié)點(diǎn)連接到 YT，并分布在不同的池樹中。這使得用戶可以顯式指定所需的 GPU 模型，并使用存儲在 YTsaurus 中的數(shù)據(jù)。

目前，YTsaurus 動態(tài)表存儲的數(shù)據(jù)達(dá) PB 級，大量的交互服務(wù)都以它們?yōu)榛A(chǔ)構(gòu)建。Yandex 廣告團(tuán)隊(duì)是最大的內(nèi)部客戶之一。在 HighLoad++ 2022 大會上，我的同事們探討了他們在 YTsaurus 上構(gòu)建交互式流處理的方法。

結(jié)語

YTsaurus 是一個(gè)有著豐富歷史的大工程。如果你感興趣，就請看一看 YTsaurus，找一些對自己有用的東西。也許你會喜歡我們在代碼中實(shí)現(xiàn)的技術(shù)解決方案，或者找個(gè)機(jī)會部署 YTsaurus 并實(shí)際地試用一下。