贝壳找房大数据开发平台实践与挑战

"7-3+贝壳一站式大数据开发平台实践.pdf" 贝壳找房的人工智能技术中心在2020年9月分享了他们的一站式大数据开发平台实践，旨在通过平台化的方式解决数据处理成本、使用效率以及规范化的问题。该平台的发展经历了从最初的搭建Hadoop集群、构建HIVE数据仓库，到优化提升阶段引入元数据管理、Adhoc自助查询等一系列功能，最终实现了飞跃发展，构建起一个包括元数据管理、数据资产管理、数据开发套件在内的全方位大数据服务平台。 在背景介绍中，贝壳找房的数据业务主要分为三大部分：物的数据（如楼盘字典，涵盖2亿+套房信息）、人的数据（买家、业主、经纪人、品牌等）、行为数据（线上和线下行为）。这些数据的处理目标是降低成本、提高效率并规范数据处理方式。 在探索历程中，最初阶段主要基于Hadoop集群和HIVE构建数据仓库，进行定制化报表开发。这个阶段的优点在于利用开源组件易于扩展和运维，采用业界成熟的分层模型设计，有利于技术人员的成长。然而，随着业务发展，需求迭代速度加快，数据仓库工程师面临巨大压力，集群作业运维变得困难，同时也存在数据泄露的风险。 进入优化提升阶段，贝壳找房引入了元数据管理、Adhoc自助查询等功能，加强了系统运维和简单监控，开始了数据资产管理，并提供了数据开发套件，实现了一定程度的统一监控和智能运维。这在一定程度上解决了之前的问题，但新的挑战也随之而来，如数仓表和任务量的增加导致集群资源紧张，数据质量控制难度增大。 在飞跃阶段，贝壳找房构建了平台化架构，利用HBase、MySQL、Hadoop、TiDB、Kafka、Hive、ClickHouse、ES、Druid、Impala、redis等多种技术组件，使得业务数据产品能直接使用数据服务平台，提升了工作效率，实现了自助运维，能快速定位问题。但这个阶段也暴露了一些缺点，比如数仓表的增多加剧了集群资源的紧张，同时数据质量的把控变得更加分散和困难。 总结与展望，贝壳找房的大数据开发平台实践是一个不断迭代、优化的过程，通过持续的技术创新和架构改进，逐步解决大数据处理中的各种问题，以更好地支持公司的业务发展。未来，他们可能会继续探索更加高效、安全、智能化的数据处理和管理方案，以应对不断增长的数据规模和复杂性。