快手建设 HBase 差不多有2年时间，在公司里面有比较丰富的应用场景：如短视频的存储、IM、直播里评论 feed 流等场景。本次只分享其中的一个应用场景：快手 HBase 在千亿级用户特征数据分析中的应用与实践。为什么分享这个 Topic？主要原因：对于大部分公司来说，这都是一个普适的场景，因为很普遍，所以可选择的分析引擎也非常多，但是目前直接用 HBase 这种分析用户特征的比较少，希望通过今天的分享，大家在将来遇到这种场景时, 可以给大家提供一个新的解决方案。

本次分享内容包括：

• 业务需求及挑战：BitBase 引擎的初衷是什么；
• BitBase 解决方案：在 HBase 基础上，BitBase 的架构是什么样；
• 业务效果：在快手的实际应用场景中，效果如何；
• 未来规划：中短期的规划。

▌业务需求及挑战

1. 业务需求

用一句话来概括业务需求：在千亿级日志中，选择任意维度，秒级计算7-90日留存。

如上图所示。左边是原始数据，可能跨90天，每一天的数据可以看作是一张 Hive 宽表，在逻辑上可以认为每行数据的 rowkey 是 userId（这里不严谨，userId 可能是重复的），需要通过90天的原始数据计算得到右边的表，它的横轴和纵轴都是日期，每个格子表示纵轴日期相对于横轴日期的留存率。

该需求的挑战：

• 日志量大，千亿级；
• 任意维度，如 city、sex、喜好等，需要选择任意多个维度，在这些维度下计算留存率；
• 秒级计算，产品面向分析师，等待时间不能过长，最好在1-2秒。

2. 技术选型

面对这些问题，我们当时的技术选型：

① Hive，因为大部分数据可能是存在 Hive 里，可以直接写 SQL 计算，该方案不用做数据迁移和转换，但是时延可能是分钟到小时级别，因此否定了这个方案。

② ES，通过原始数据做倒排索引，然后做一个类似计算 UV 的方式求解，但是在数据需要做精确去重的场景下，它的耗时比较大，需要秒到分钟级。

③ ClickHouse，ClickHouse 是一个比较合适的引擎，也是一个非常优秀的引擎，在业界被广泛应用于 APP 分析，比如漏斗，留存。但是在我们的测试的中，当机器数量比较少时 ( <10台 )，耗时依然在10秒以上。

立足于这种场景，是否存在其它解决方案，延迟可以做到2-3秒（复杂的场景10秒以下），同时支持任意维度组合？基于 HBase，结合业界简单/通用的技术， 我们设计并实现了 BitBase 解决方案，用很少的资源满足业务需求。

▌BitBase 解决方案

1. 数据模型

如上图所示，首先将原始数据的一列的某个值抽象成 bitmap（比特数组），举例：city=bj，city 是维度，bj (北京) 是维度值，抽象成 bitmap 值就是10100，表示第0个用户在 bj，第1个用户不在北京，依次类推。然后将多维度之间的组合转换为 bitmap 计算：bitmap 之间做与、或、非、异或，举例：比如在北京的用户，且兴趣是篮球，这样的用户有多少个，就转换为图中所示的两个 bitmap 做与运算，得到橙色的 bitmap，最后，再对 bitmap 做 count 运算。count 表示统计“1”的个数，list 是列举“1”所在的数组 index，业务上表示 userId。

2. BitBase 架构

整个 BitBase 架构包括五部分：

• 数据存储：主要存储两类数据，一类数据是 bitmap 索引和数据，另一类是转换字典的归档文件（见后面描述）。
• 数据转换：有两种方式，第一种是通过 mrjob 转换，第二种是在线计算或导入；
• 数据计算：负责计算和调度，并把 IO 数据计算结果返回给 Client；
• Client：站在业务的角度，把它们的业务逻辑分装成一个个业务的接口；
• ZK：整个系统是一个分布式的服务，用 ZK 做管理。

3. 存储模块

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