携程廖晓格：大数据实时与可视化实践

在2014年中国大数据技术大会上，携程资深软件工程师廖晓格分享了题为“让大数据更实时和可视化”的演讲，他深入探讨了携程大数据平台的构建与应用。携程作为一家全球领先的在线旅游服务平台，每天处理海量的数据，包括40TB的日志量和30TB的用户行为数据。由于严格的日志管理政策，所有数据必须实时反馈，这对数据处理能力提出了极高的要求。 演讲中，廖晓格首先介绍了携程大数据平台的架构，强调了其核心组件如HBase、HDFS、YARN、ZooKeeper等在平台中的关键作用。HBase作为一个分布式列式存储系统，是数据实时性和高性能的关键，它支持40个节点，每天处理超过500亿条数据，同时能应对每秒百万级别的请求，确保数据的高效存取。为了减少热点问题，团队通过改进balance算法并开发专用工具，实现了热点区域的自动检测和消除。 除了HBase，平台还整合了其他技术，如Hive用于数据分析，Mahout进行机器学习，Sqoop用于数据迁移，Shark提供了SQL查询优化，以及Spark和Storm用于实时流处理。这些技术共同构建了一个完整的数据处理生态系统，能够满足从数据采集、存储、处理到分析和可视化的全方位需求。 Ctrip大数据平台设计了用户友好的报警和BI报表系统，使得用户可以在网站和移动端实时查看业务趋势和预警。DIPortal作为工作流调度系统，允许用户提交作业，无论是SQL查询还是工作流程，都能得到高效执行和监控。此外，平台还设有专门的监控系统，对整个Hadoop平台的性能进行实时监控，确保数据的准确性和系统的稳定性。 通过Central Logging，平台实现了集中式的日志管理，使得数据流能够清晰地划分到应用数据系统数据和业务层，从而实现数据驱动的决策支持。前端JS数据交互采用Hive、JDBC/SPARKSQL接口，而Spark则被用于更高级别的数据分析，如实时用户行为分析。 廖晓格的演讲不仅展示了携程在大数据技术上的实践，也揭示了在快速变化的业务环境下，如何通过实时和可视化的大数据处理，提升业务洞察力和决策效率的重要性。这场演讲对于理解企业级大数据应用的实际挑战和解决方案具有很高的参考价值。