滴滴大数据研发中台：从发展到实践

“滴滴大数据研发中台的最佳实践.pdf”主要涵盖了滴滴公司在大数据研发中台建设方面的经验分享，由具有丰富大数据平台研发经验的高级技术专家曾文秋进行介绍。该资料详细阐述了滴滴大数据的发展历程、一站式大数据研发中台的构建、核心组件的设计剖析以及基于研发中台的数据治理实践。 滴滴大数据发展史可以概括为以下几个阶段： 1. **2014年：刀耕火种阶段** - 在这个阶段，大数据处理主要依赖命令行工具，稳定性建设和基础工具开始搭建。 2. **2015-2016年：萌芽与烟囱式发展** - 逐渐发展出一站式大数据平台，主要服务于离线计算。 3. **2017年：一站式平台（多计算引擎）** - 平台进一步升级，支持多种计算引擎，如Hadoop、Hive、Spark等。 4. **2018-2019年：全功能扩展** - 添加了数据同步、任务调度、监控告警、数据质量、资产管理、数据安全等多个核心组件，形成了完备的一站式研发中台，覆盖离线、实时和机器学习场景。 一站式大数据研发中台整合了以下几个关键组件和服务： - **数据同步** - 如使用DDTS（基于DataX的任务同步）进行数据源的迁移和同步。 - **任务调度** - 从早期的cron到后来的全链路质量监控系统，确保任务的自动化执行。 - **数据开发与加工** - 提供了如Hadoop、Spark、Flink等多种计算引擎，支持不同需求的计算任务。 - **监控与预警** - 实现对任务运行状态的实时监控，并在出现问题时及时预警。 - **数据质量** - 强调数据的准确性和完整性，通过数据质量检查确保数据的可用性。 - **资产管理** - 对数据进行统一管理，包括数据地图，方便数据的查找和使用。 - **数据安全** - 保障数据的隐私和安全，确保合规使用。 滴滴大数据研发中台还涉及到丰富的数据应用场景，例如： - **滴滴数据资产** - 包括数亿用户、数千座城市的静态和动态信息，如行程轨迹、日增数据量等。 - **滴滴私有数据云** - 集成了数据分析平台、离线数据平台、实时数据平台、机器学习平台，服务于不同角色的用户，如应用开发工程师、算法工程师、数据开发工程师、数据分析师等。 在数据治理实践中，滴滴通过研发中台实现了从数据流入到流出的全过程管理，包括数据的分析、加工、模型训练，直至应用开发和商业决策，从而提高数据的价值挖掘和业务效率。 滴滴大数据研发中台的最佳实践是围绕着大数据平台的逐步演化、一站式服务的构建和完善数据治理策略展开的，旨在提升数据处理能力、优化数据价值并促进业务创新。