携程实时计算平台建设与实践探索

"携程实时计算平台的建设与实践分享，由大数据平台负责人张翼阐述，涉及大数据处理、实时计算、平台构建及演进历程。" 本文主要介绍了携程如何构建其实时大数据处理平台，由拥有丰富大数据架构经验的张翼进行分享。携程作为一个大型旅游服务平台，拥有庞大的用户基础和复杂的业务需求，这对其数据处理能力提出了高要求。 在构建实时计算平台的过程中，携程面临的主要挑战包括业务部门众多，形态各异，导致数据应用技术分散且稳定性不足，缺乏统一的配套设施和信息共享机制。为了解决这些问题，携程决定打造一个稳定可靠的平台，负责处理业务逻辑实现，同时提供完整的配套设施，如测试环境、监控告警系统，以及促进信息和数据的共享。 在技术选型上，携程选择了Apache Storm作为实时处理平台，主要看重其成熟度和稳定性。实时处理系统架构包括Kafka作为消息队列，Storm进行数据处理，配合UBT（可能是User Behavior Tracking，用户行为追踪）服务器，客户端，数据库，Redis，HBase和Elasticsearch等存储系统，共同构建了一个高效的数据流转和处理链路。 为了实现数据共享并确保数据的清晰性和一致性，携程采用了统一的Portal站点，使用AVRO定义数据Schema，并在Storm之上封装了API，自动化数据的反序列化，从而简化了数据的使用和理解。 平台的发展并非一蹴而就，而是经历了“缘起”、“小试牛刀”、“成熟和完善”、“新方向和新尝试”等阶段，持续演进。这一过程体现了携程在大数据领域的探索与创新，以及对技术与业务场景结合的深入实践，旨在通过数据产生更大的业务价值。 携程的实时计算平台实践展示了如何在复杂业务环境中构建和优化大数据处理能力，为其他企业提供了有价值的参考和借鉴。通过不断的改进和技术迭代，携程的数据平台不仅提升了数据处理效率，还增强了业务的灵活性和创新能力。