F 在快手应用场景

快手计算链路是从 DB/Binlog 以及 WebService Log 实时入到 Kafka 中，然后接入 F 做实时计算，其中包括实时 ETL、实时分析、Interval Join 以及实时训练，最后的结果存到 Druid、ES 或者 H 里面，后面接入一些数据应用产品；同时这一份 Kafka 数据实时 Dump 一份到 Hadoop 集群，然后接入离线计算。

F 在快手应用的类别主要分为三大类：

• 80% 统计监控：实时统计，包括各项数据的指标，监控项报警，用于辅助业务进行实时分析和监控；
• 15% 数据处理：对数据的清洗、拆分、Join 等逻辑处理，例如大 Topic 的数据拆分、清洗；
• 5% 数据处理：实时业务处理，针对特定业务逻辑的实时处理，例如实时调度；

F 在快手应用的典型场