转转数据中台建设：技术架构与实践解析

“转转数据中台技术架构方法论与实践.pptx” 本文将深入探讨转转公司在构建其数据中台的过程中所采用的技术架构、方法论以及实践经验。转转数据中台的负责人，李军，拥有十年的大数据研发、架构和管理经验，曾在腾讯和58同城任职，2016年加入转转并负责组建数据相关团队，2017年启动数据中台建设。 1、建设背景与目标 转转公司面临的问题包括数据质量问题（脏、乱、差）、业务满意度低、内部研发团队负担过重（主要处理SQL查询和临时数据提取任务）以及数据孤岛和重复指标。为了解决这些问题，公司决定建设数据中台，旨在实现数据的复用、赋能、降低成本并提高效率。主要目标包括数据共享、保障数据安全、消除数据孤岛、减少指标重复以及改善临时取数的时间保障。 2、技术架构与思路 数据中台主要包括三个层次：PaaS（Platform-as-a-Service）、DaaS（Data-as-a-Service）和DA（数据应用层）。整个架构涉及数据传输、建模、存储、应用和治理。关键技术包括Flink用于实时计算，Lego处理数据传输，MySQL作为数据存储，而Druid和ZZRedis支持实时查询和缓存。此外，还包括Hadoop组件（如MapReduce、HDFS）用于大数据处理，以及HBase、Spark、Hive、Kylin和TiDB等数据存储和分析工具。 3、构建过程 - PaaS层专注于提供平台服务，支持业务系统的数据需求。 - DaaS层强调数据服务化，使得业务数据能够转化为可复用的服务。 - DA层是数据应用层，通过Druid、Spark等工具进行数据统计、分析和挖掘，同时提供了业务智能、自助报表和精细化推送等功能。 4、未来发展方向 转转数据中台的未来发展方向可能包括持续优化实时处理能力、增强数据安全性和合规性、推动更多业务数据化，以及提升数据资产的价值。 5、建设经验总结 在建设过程中，转转重视核心组件如Flink、Flume和Kafka的选择与优化，同时也关注数据质量管理、生命周期管理和实时自助框架的搭建。此外，通过构建事件模型主题表和留存模型主题表，实现了对用户行为的深度分析，从而为业务决策提供更精准的支持。 总结来说，转转的数据中台建设是一次全方位的变革，旨在提升数据的可用性和价值，解决传统数据管理的痛点，并通过技术手段推动业务创新和效率提升。