链家大数据平台升级：从1.0到2.0的关键转型与技术揭秘

本资源是一份关于大数据平台从零开始建设到优化升级的深度分享，由赵国贤在2018年5月8日针对链家（WEARELIANJIA）的数据处理环境进行讲解。文章主要探讨了链家在大数据平台演进过程中的关键步骤和技术创新。 首先，从早期架构说起，初期架构的特点是简单且不易解耦，主要以需求为导向，遇到问题时采取案例驱动的方式解决。那时的大数据工程师更多地扮演着数据提取的角色，然而这种架构也带来了频繁的故障。随着业务的发展，链家进入了架构1.0阶段，数据量已达到18PB，每天处理的任务量高达9万个。 在架构升级到2.0阶段，数据平台有了显著改进。数据存储层采用集群技术，支撑着巨大的数据量，同时引入了数据地图和数据仓库的可视化，便于管理和运维数据。此外，元数据管理平台被建立，用于数据流转调度，确保数据准确无误地流动，还支持依赖触发和对接多个数据源，依赖关系可视化清晰可见。 数据平台的调度系统进一步强化，具备上卷下钻的功能，使得多维分析成为可能，用户可以自助配置报表，并实现公司内部指标的统一。指标平台作为核心组件，提供了强大的分析工具，支持SQL查询接口，能够应对超大规模数据集，释放数据的强大潜力，同时辅以数据可视化，提升决策效率。 adhoc平台则强调了自助查询的灵活性，引入智能选择引擎，强化权限控制，并提供多种接口，允许用户根据需求发挥不同引擎的优势，提升数据分析的灵活性和效率。 在整个过程中，透明压缩技术的应用也是关键一环，它旨在减少存储空间占用，提高数据处理性能。通过对比架构1.0与2.0的差异，可以看出链家在大数据平台建设上不断追求优化和成熟，以适应快速变化的业务需求和数据增长。 这份文档深入剖析了链家在大数据平台构建和演进过程中的挑战、解决方案和技术选择，对于理解和实践大型企业级大数据平台的建设和优化具有很高的参考价值。