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导语

小红书也终于将自家的数据湖迁移到了阿里云。历时整整一年，迁移数据量达到500PB，创下业界最大数据湖迁移案例!而这个最新案例的成功实施也为更多企业云迁移提供了借鉴。

那么，是什么原因促使小红书对自家的数据湖进行迁移?在数据湖迁移的过程中，阿里云又起到了怎样的关键作用?小红书的成功案例又会给其他企业带来哪些启示?

迁云的原因。

小红书为什么要将自家的数据湖迁移到阿里云?

了解原因就不得不提小红书的数据湖本身。

小红书作为国内最大的生活消费类社区，其业务需求无疑是巨大的。

截至2023年第三季度，小红书的月活跃用户人数又上了一个台阶，达到了3.27亿。

小红书服务器端生成的数据也都在量级上不断攀升。

为了存储和处理这些数据，小红书自上市以来就建立了自己的数据湖。

截至2023年，小红书的数据湖存储了11年的原始数据，数量惊人，已经积累到5400TB。

这些数据并不是实时生成的，它们每次数据处理的过程会经历多个环节，每一步都需要经过严格的质量控制和数据清洗，以确保最终结果的准确性和可靠性。

因此，这些历史数据不仅占用巨大存储空间，还会消耗大量计算资源。

小红书的历史数据并不会被实时消费，而是为之后的数据挖掘和分析提供了重要参考。这意味着原始数据的存储不仅需要足够的空间，还需要一定的时间来进行处理和整理。

随着时间的推移，小红书存储了越来越多的原始数据，数据总量也大幅增长。为了满足小红书业务的发展，对存储和计算资源的需求也在不断增加。为了降低数据存储和处理成本，小红书决心将这些历史数据迁移到阿里云，以获得更高效、便捷的数据处理能力。

然而，在迁移完成后，这些数据并不会被立即处理。

它们仍然是小红书在日后进行数据挖掘和分析的重要参考，因此，阿里云和小红书之间需要建立起高效、安全的连通性。

这样，小红书才能够在需要的时候随时访问这些数据，实现数据的有效利用。

小红书在自身不断增长的在线数据处理需求和历史数据处理的高成本高风险之间找到了一个平衡点:迁移历史数据到阿里云。然而，这并不是一项简单的任务。小红书要确保迁移过程的安全性、准确性和完整性，并且要尽量减少对业务运营的影响。

数据湖迁移的过程。

小红书的数据湖迁移至阿里云的过程可分为三个阶段。

第一阶段是标准治理。

在此阶段，小红书和阿里云的团队密切合作，制定了一套标准化的数据治理流程。

这个流程涵盖了数据的清洗、验证和转化等环节，旨在确保数据在迁移过程中不丢失、不损坏。

第二阶段是双跑验证。

在这个阶段，小红书首先将一部分数据迁移到阿里云进行测试，确保数据的准确性和完整性没有受到影响。

双跑意味着在小红书自身的数据中心和阿里云的云平台上同时跑一遍数据处理流程，对比结果并进行验证。

这个过程不仅保证了数据的可靠性，还为最终的大规模数据迁移奠定了基础。

第三阶段是割接。

在经过了前两个阶段的验证后，小红书最终决定进行全面的数据湖迁移。

这个过程是一个巨大的挑战，因为小红书的数据湖中包含了数年的数据，这些数据涉及到多个业务部门和应用场景。

小红书需要确保在整个过程中没有数据丢失，并且对现有业务运营没有造成任何影响。

在迁移完成后，小红书的数据湖成功迁移至阿里云，成为该行业业界数据湖迁移的最大案例。

然而，这个过程中遇到了许多挑战。

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小红书的数据湖中包含了大量不同格式的数据，包括结构化数据、非结构化数据和半结构化数据。

这些数据来自不同来源，有些是从小红书内部系统自动生成的，有些则是从外部系统和应用程序导入的。

因此，在迁移过程中，需要对数据进行分类、整理和清洗，以便确保最终的数据结构和格式一致。

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此外，小红书的数据湖中还包含了大量敏感信息，如用户的个人信息、交易记录和机器学习模型等。

小红书对用户隐私非常重视，因此在数据迁移过程中采取了严格的安全措施。

这些措施包括数据加密、访问控制和监控等，以确保即使在数据迁移的过程中，也不会对用户的隐私造成任何风险。

最终，这项庞大的迁移工作在2023年5月份完成。

更值得一提的是，整个迁移过程中没有发生任何故障，这在历史数据迁移中十分少见，说明小红书数据湖迁移的成功与团队的努力密不可分。

迁云后的数据湖。

小红书成功将历史数据迁移至阿里云后，其数据湖的能力得到了极大提升。

迁云后，小红书的数据湖依然能够保持与之前的一致性，但在性能和共享资源方面却有了明显改进。

小红书的数仓系统是基于Apache Hive的。

Hive是一个大数据分析框架，专门用于处理存储在Hadoop中的数据，而Hadoop是一个分布式存储和处理系统。

Hive通过将数据分析任务转化为Hadoop可以理解的MapReduce作业，来实现对数据的查询和分析。小红书通过这种方式实现了对大规模数据集的高效处理。

而迁云后，小红书的数据湖则通过阿里云的多个OSS Bucket实现了资源共享。

OSS（Object Storage Service）是阿里云提供的一种对象存储服务，可以安全、高效地存储和访问大规模数据。

在多个OSS Bucket的支持下，小红书的数据湖不仅能够实现数据共享，还能大幅提升系统的吞吐性能。

这意味着小红书的各个业务部门和应用程序之间可以更方便地共享数据，从而实现更高效的协同工作

此外，多OSS Bucket还可以减少不同业务间的相互影响，提高整个系统的稳定性。

阿里云还为小红书的数据湖提供了HDFS+DLA元数据的支持，这意味着小红书的数据湖能够实现无缝对接Hadoop EMR体系，避免了数据迁移过程中的任何不兼容问题。

Hadoop EMR（Elastic MapReduce）是阿里云的一种云计算服务，专门用于处理大数据分析任务，与小红书的数据湖完美契合。

结语

小红书将自家数据湖迁移至阿里云，历时一年，最终成功完成。

这项雄心勃勃的迁移计划不仅是小红书云迁移历史上最成功的一次，也突破了行业记录，成为业界数据湖迁移的最大案例。

小红书历史数据迁移到阿里云后，数据湖获得了更高效便捷的数据处理能力。

这种成功的迁云案例可能推动其他互联网公司进行类似的云迁移项目，让行业形成趋势。

小红书这次勇于尝试的成功案例或许能为更多企业在数据治理和云架构优化方面提供借鉴。

小红书的成功迁云案例也可能引发更多对数据安全和隐私保护的讨论，尤其是在大规模数据处理的背景下。

未来，小红书可能会探索更智能的数据分析工具，以提高数据利用效率。

这次数据湖迁移的成功实施也可能促使小红书在未来扩展其业务至更多行业领域，进一步提升竞争力。

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