千亿级训练数据，真不是“存得下就完事了”

——用分布式数据平台，扛住大模型背后的数据洪水

这两年只要你跟 AI、推荐、广告、搜索、风控沾点边，迟早会被一个词追着跑——
千亿级样本训练数据。

一开始很多团队都挺乐观的：

“不就是数据多点嘛，HDFS、对象存储一开，完事。”

但真干起来你就会发现：
存下来只是及格线，真正要命的是——怎么快、稳、便宜地“读出来”。

我见过太多项目，模型结构都挺先进，算力也不差，结果训练速度慢得像老牛拉车，最后一查：

90% 的时间都耗在数据 IO 上。

今天咱就掰开揉碎聊聊：
分布式数据平台，到底该怎么支撑千亿级训练数据的“存 + 读”？

一、先说一句大实话：

千亿级数据问题，本质不是“存储问题”，而是数据组织问题

很多人一上来就问：

• 用 HDFS 还是对象存储？
• 用 Iceberg 还是 Hudi？
• Parquet 还是 ORC？

我一般会先泼一盆冷水：

你数据组织不对，用啥都白搭。

千亿级数据的三个“反直觉”事实

第一：顺序读比随机读重要 10 倍以上

训练时的数据读取，最怕的不是数据大，而是：

• 小文件满天飞
• 随机 seek
• 每个 worker 都在“翻抽屉找纸条”

第二：训练任务 ≠ OLAP 查询

很多人拿数仓思维直接套训练数据：

• 高度规范化
• 列裁剪
• 多层 Join

结果就是：
数仓很优雅，训练很痛苦。

第三：算力越强，对数据平台要求越变态

GPU/TPU 不会等你慢慢读：

数据供不上，算力就是在烧钱。

二、一个能跑起来的千亿级数据平台，通常长这样

我给你画一张“现实版”的架构画像（不是 PPT 里的那种）：

数据源
  ├── 日志 / 业务数据
  ├── 特征计算结果
  └── 离线样本构造
        ↓
分布式存储层
  ├── 对象存储（S3 / OBS / OSS）
  └── HDFS（冷热分层）
        ↓
表格式层
  ├── Iceberg / Hudi / Delta
        ↓
训练读取层
  ├── Spark / Flink / Ray
  ├── PyTorch DataLoader
  └── TensorFlow Dataset

但注意：
真正决定成败的，不是“选了什么组件”，而是“组件怎么用”。

三、存储层：别再迷信“一个存储打天下”

1️⃣ 对象存储：容量王者，但不是低延迟专家

对象存储的优点大家都知道：

• 几乎无限容量
• 成本低
• 运维省心

但它的天然短板也很明显：

• 高延迟
• 小文件性能差
• 元数据访问慢

所以我的建议很简单：

对象存储只干一件事：
存“整理好的、大块的、可顺序读”的数据。

2️⃣ HDFS / 本地盘：给“热数据”留条活路

在实际项目里，我经常看到这种组合：

• 历史全量样本 → 对象存储
• 近期训练频繁用的数据 → HDFS / 本地 SSD

不是技术倒退，而是工程现实。

四、表格式层：Iceberg / Hudi 不是银弹，但比裸文件强太多

裸 Parquet 放对象存储，最大的问题只有一个：

没人知道你到底有哪些数据。

Iceberg / Hudi 解决的不是“快”，而是：

• 元数据可管理
• 分区可演进
• 数据可回溯

一个非常实用的 Iceberg 分区设计例子

CREATE TABLE train_samples (
  user_id BIGINT,
  item_id BIGINT,
  label INT,
  features MAP<STRING, FLOAT>,
  event_time TIMESTAMP
)
PARTITIONED BY (
  days(event_time),
  bucket(128, user_id)
);

这个设计的核心思想就两点：

• 时间分区：方便增量训练、回溯
• bucket 打散：避免热点 user 拖慢 IO

五、真正的“胜负手”：训练数据怎么读

说句得罪人的话👇
99% 的训练慢，不是模型问题，是 DataLoader 写得像个 demo。

1️⃣ 千亿级数据，必须“预切分”

你永远不该指望训练时再做复杂过滤。

正确姿势是：

• 离线阶段就切好：

  • train / eval / test
  • shard 编号

• 每个 shard 都是：

  • 大文件
  • 顺序可读

一个非常朴素但好用的切分代码示例（Spark）

# 将样本预切分成训练 shard
df = spark.read.format("iceberg").load("train_samples")

df = df.repartition(1024)  # 控制 shard 数量

df.write \
  .mode("overwrite") \
  .format("parquet") \
  .save("s3://bucket/train_shards/")

这一步不是浪费时间，是给训练“买命”。

2️⃣ 训练侧：别让 GPU 等数据

一个我强烈推荐的模式：

数据读取、预处理、训练解耦

from torch.utils.data import DataLoader

loader = DataLoader(
    dataset,
    batch_size=4096,
    num_workers=16,
    prefetch_factor=4,
    pin_memory=True
)

for batch in loader:
    train_step(batch)

关键不是 API，而是这几个意识：

• 多 worker
• 提前预取
• CPU 干脏活，GPU 只算数

六、我踩过的几个“血坑”，你尽量别再踩

❌ 坑一：小文件地狱

“反正对象存储便宜，多写点没事。”

结果：

• 训练任务启动 10 分钟
• 元数据读爆
• NameNode / Catalog CPU 飙满

结论一句话：

小文件不是成本问题，是系统性风险。

❌ 坑二：训练时动态 Join

训练阶段还在 Join 多张特征表？

恭喜你，成功把 IO、Shuffle、延迟叠满。

我的底线原则：

训练读的，必须是“一行就能喂模型”的数据。

❌ 坑三：所有任务都读“全量”

增量训练、窗口训练、对比实验，全都读全量？

那不是数据平台的问题，是设计问题。

七、说点个人感受：

数据平台，决定了模型的“上限”

做久了你会发现一个规律：

• 模型调参调到后期，收益越来越小
• 数据一优化，收益立竿见影

真正拉开差距的，从来不是某个 fancy 模型结构，而是：

谁能更稳定、更高效地喂数据。

当你能：

• 一天多跑 3 次实验
• 回溯任意时间点的样本
• 不再担心 IO 拖慢训练

那时候，模型工程师才是真的“自由”。

八、最后一句掏心窝子的总结

千亿级训练数据不是炫技，是耐力活。

• 存储不是终点
• 表格式是基础设施
• 数据组织比技术选型重要
• 训练 IO 决定算力性价比

如果你现在正被训练慢、IO 卡、账单高折磨——
先别急着换模型，回头看看你的数据平台。

很多时候，答案就藏在那一堆“看起来很普通”的数据文件里。