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存储2000亿实体：Notion的数据湖项目
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原文英文，约2200词，阅读约需8分钟。
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内容提要
Notion在2021年面临数据快速增长，构建了新的数据湖以应对挑战。通过使用Kafka和Apache Hudi，Notion实现了高效的数据处理和存储，显著降低了成本和延迟，支持AI功能的推出。
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关键要点
- Notion在2021年面临数据快速增长，构建了新的数据湖以应对挑战。
- Notion的数据量从2021年的200亿块增长到2024年的超过2000亿块。
- Notion的工程团队通过分片技术扩展Postgres数据库，以应对数据增长。
- Notion的初始数据仓库架构采用了简单的ELT管道，但面临多重挑战。
- Notion的新数据湖旨在存储原始和处理后的数据，支持AI和搜索功能。
- Notion选择S3作为数据存储库，使用Spark作为主要数据处理引擎。
- Notion采用增量数据摄取和混合设计，以提高性能和降低成本。
- Notion的工程团队通过设置Debezium CDC连接器和Kafka来简化数据摄取过程。
- Notion的数据湖基础设施项目在2022年春季启动，秋季完成，取得了显著成功。
- Notion在2022年节省了超过100万美元的成本，并在2023年和2024年实现了更高的节省。
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延伸问答
Notion的数据湖项目是如何应对数据快速增长的？
Notion通过构建新的数据湖，使用Kafka和Apache Hudi来高效处理和存储数据，从而应对数据快速增长的挑战。
Notion的数据量在2024年预计会达到多少？
Notion的数据量预计在2024年将超过2000亿块。
Notion选择S3作为数据存储库的原因是什么？
Notion选择S3作为数据存储库，因为它能够存储大量数据，并且支持低成本的数据处理引擎如Spark。
Notion的新数据湖项目在成本上取得了哪些成就？
Notion的新数据湖项目在2022年节省了超过100万美元的成本，并在2023年和2024年实现了更高的节省。
Notion是如何提高数据处理性能的？
Notion通过采用增量数据摄取和混合设计，使用Kafka和Apache Hudi来提高数据处理性能和降低成本。
Notion在数据湖项目中使用了哪些技术？
Notion在数据湖项目中使用了Kafka、Apache Hudi和Spark等技术。
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