近期，火山引擎开发者社区、火山引擎数智平台（VeDI）联合举办《数智化转型背景下的火山引擎大数据技术揭秘》为主题的线下Meeup，活动主要从数据分析、数据治理、研发提效等角度，带领数据领域从业者全面了解数智化转型背景下，火山引擎数据飞轮模式在数据资产建设上的技术与实践。火山引擎ByteHouse产品专家在本次活动中作了《基于ByteHouse引擎的增强型数据导入技术实践》的主题分享，介绍ByteHouse数据导入能力升级情况。

作为企业数字化建设的必备要素，易用的数据引擎能帮助企业提升数据使用效率，更好提升数据应用价值，夯实数字化建设基础。数据导入是衡量OLAP引擎性能及易用性的重要标准之一，高效的数据导入能力能够加速数据实时处理和分析的效率。作为一款OLAP引擎，火山引擎云原生数据仓库ByteHouse源于开源ClickHouse，在字节跳动内部多年打磨下，提供更丰富的能力和更强性能，能为用户带来极速分析体验，支撑实时数据分析和海量离线数据分析，具备便捷的弹性扩缩容能力，极致的分析性能和丰富的企业级特性。

随着ByteHouse内外部用户规模不断扩大， 越来越多用户对数据导入提出更高的要求，这也为ByteHouse的数据导入能力带来了更大的挑战。

从字节跳动内部来看，ByteHouse主要以Kafka为实时导入的主要数据源。对于大部分内部用户而言，其数据体量偏大，用户更看重数据导入的性能、服务的稳定性以及导入能力的可扩展性。在数据延时性方面，用户的需求一般为秒级左右。

据火山引擎ByteHouse产品专家的介绍，基于以上场景和需求，ByteHouse首先基于ClickHouse引擎进行升级，其次又针对数据导入能力进行一系列定制性优化，主要包括两个方面，第一为MaterializedMySQL增强；第二个是HaKafka 引擎。

在引擎优化方面，在TB级数据量级下，ClickHouse容易出现集群故障，还存在读性能较低、耗损内存的问题。针对这些痛点，ByteHouse自研的HaMergeTree和HaUniqueMergeTree可以降低负载，确保集群在单节点故障下能平稳运行服务，还能平衡读写性能，保障读取时性能一致。

在数据导入能力的定制化优化方面，社区版MaterializedMySQL 不支持分布式表等功能，也存在无法定位问题、无法同步状态等运维问题。一方面，通过构建分布式模式的MaterializedMySQL库，用户可将每个表都对应同步至ByteHouse的一个分布式表，让数据不重复存储，充分利用分布式集群的计算能力，又降低了对源端的同步压力。另一方面，ByteHouse也提供可视化运维的功能，支持同步状态和任务管理，一旦出现系统运维故障，用户会收到异常警告。

而HaKafka 引擎则是ByteHouse 推出的一种特殊的表引擎，主要基于 ClickHouse 社区的 Kafka engine 进行了优化。用户可以通过一个Kafka消费表、分布式存储表、物化视图表，三元组实现数据消费、数据转换、数据写入功能。

目前，以上能力已经在短视频、营销实时数据监控、游戏广告数据分析等领域落地。以营销实时数据监控为例，在字节跳动内部，活动运营人员需要对营销活动效果进行实时监控，以便通过实时奖励发放来动态调整奖励流量分配，提升ROI收益。这类场景要求数据实时写入，对系统性能具备高要求 。另外，为保障奖励不会发放错误，系统也需要保证数据在传输和落盘时都不丢失、不重复，且稳定运行。

火山引擎ByteHouse基于自研HaKafka引擎，能支持流式数据实时入库， 用自研事务保障机制，确保数据精准一次传输，最后通过自研Unique引擎实现数据实时写入实时去重。在效果上，ByteHouse可以实现实时写入、实时分析30MB/s/node，活动运营人员可以根据不同用户群实时发放奖励，做到秒级延迟、秒级监控。