美团的大数据平台架构实践
发布网友
发布时间：2024-09-28 14:45
共1个回答
热心网友
时间：2024-09-30 03:41
美团大数据平台的构建并非偶然，而是通过精心设计的架构实现的。谢语宸在一次大会上分享了构建该平台的方法与技术应用，为大数据领域的专业人士提供了宝贵的参考。以下是关于美团大数据平台架构的深入剖析：
首先，整体架构包括业务流到实时计算和离线数据处理的完整数据流，数据收集采用标准化的日志收集系统Flume和阿里开源的Canal，以支持多接口的日志数据和关系型数据库的增量数据获取。数据通过Kafka进行集中分发，高峰时每秒处理百万级别数据。
流式计算平台基于Storm，采用在线开发平台和拓扑开发框架，支持实时数据流的延迟统计和报警。而离线计算则基于Hadoop，包括原始数据接入、事实与衍生事实的存储，以及数据仓库和数据挖掘应用场景的部署架构。
数据管理体系是平台的重要组成部分，包括自研的调配系统、数据质量监控和资源管理，确保数据的准确性和成本核算。通过SQL解析自动化ETL任务，实现资源预留和弹性伸缩，关键任务还设有SLA保障。
BI产品方面，美团提供了多引擎查询支持，包括Hive、MySQL、Presto等，用户可以直接写SQL进行查询分析。前端分析则通过星空展示中心，实现数据可视化，构建dashboard。
从2011年的起步到最新进展，美团平台经历了从手工报表到数据仓库、再到实时计算的演进，不断优化开发流程和资源利用效率。平台团队注重重复事务的精专、统一化标准，以及对业务效率的全面负责。
平台化思路中，开源技术的合理利用和持续关注是关键，通过业务线的前瞻性调研和选择性重构，确保技术方案的落地和实用性。美团的数据平台实践案例和相关资源供你参考，助力你深入理解大数据平台的构建和优化。
