Delivery Hero 用 Flink 重建广告计费数据流 RSS

Delivery Hero 将广告事件处理迁至 Apache Flink，用异步查询补全维度信息，再通过有状态去重和跨天关联处理点击与转化。状态保存在 RocksDB，并把增量检查点写入对象存储；原始事件另行归档，支持故障恢复和重放。厂商称处理延迟由约 61 分钟降至 1.2 秒、成本下降 57%。这里的计费准确性依靠重复事件识别，不能直接等同于全链路恰好一次；报表汇总仍按批次写入，设计需要分别界定事件处理、计费和查询的新鲜度。

发布于 2026-09-26T00:27:03.683768Z · Kirill Tishenkov、Alexandru Pisarenco、Francisco Morillo、Joseph Idicula Watasseril、Sabariesh Ganesan、Upendra Kambhampati · AWS Big Data Blog

Flink 数据工程 流处理

Delivery Hero 将广告事件处理迁至 Apache Flink，用异步查询补全维度信息，再通过有状态去重和跨天关联处理点击与转化。状态保存在 RocksDB，并把增量检查点写入对象存储；原始事件另行归档，支持故障恢复和重放。厂商称处理延迟由约 61 分钟降至 1.2 秒、成本下降 57%。这里的计费准确性依靠重复事件识别，不能直接等同于全链路恰好一次；报表汇总仍按批次写入，设计需要分别界定事件处理、计费和查询的新鲜度。

Delivery Hero 将广告事件处理迁至 Apache Flink，用异步查询补全维度信息，再通过有状态去重和跨天关联处理点击与转化。状态保存在 RocksDB，并把增量检查点写入对象存储；原始事件另行归档，支持故障恢复和重放。厂商称处理延迟由约 61 分钟降至 1.2 秒、成本下降 57%。这里的计费准确性依靠重复事件识别，不能直接等同于全链路恰好一次；报表汇总仍按批次写入，设计需要分别界定事件处理、计费和查询的新鲜度。

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