滴滴实时数据平台的时序数据处理与应用探索

"这篇文档介绍了时序数据在滴滴实时数据开发平台中的处理和应用，讲述了滴滴在不同时期的架构变迁，以及为何选择DRUID作为实时OLAP引擎的原因和DRUID在处理时序数据上的优势。" 在滴滴的实时数据开发平台中，时序数据的处理和应用是一个关键环节。随着业务的发展，数据量激增，原有的数据处理架构逐渐暴露出各种问题，例如指标开发和扩展困难、计算和存储成本高昂、链路延时高以及查询速度慢等。这推动了滴滴在2015年至2017年间进行了架构的第一次变迁，引入了KAFKA+SAMZA+DRUID的解决方案，旨在降低链路延时、优化查询速率并保证链路稳定性。 然而，这个阶段的架构仍然存在开发周期长、实时资产管理混乱的问题。因此，2017年至今，滴滴进一步推出了滴滴实时计算开发平台——Woater，以降低开发难度，并实现更有效的实时资产管理。 在这个新的平台上，数据流经MysqlSlave、Canal到KafkaTopic，再由实时计算引擎如SparkStreaming、Flink或StreamSQL进行处理，形成实时ODS和DWB层。Druid作为实时数据API的后端，支持高效的数据查询，服务于实时监控、报警服务以及其他用户需求。同时，平台提供了血缘管理和权限管理，确保数据的安全与合规性。 DRUID之所以成为滴滴处理时序数据的首选，主要得益于其特性。它是一个针对时序数据设计的分布式OLAP数据库，能够提供低延迟的数据写入和快速的交互式查询。DRUID通过字典编码和Bitmap索引压缩，极大地减少了存储空间，提高了查询效率。此外，它的Rollup聚合存储机制和按时间分片的列式存储结构使得数据能够快速检索，特别适合处理具有时间序列特性的大数据。 滴滴通过不断的技术演进和架构优化，成功地构建了一个能够有效处理和应用时序数据的实时数据开发平台，以满足业务发展和实时分析的需求。DRUID的引入，显著提升了数据处理性能，降低了运营成本，也体现了云计算在大数据处理中的重要作用。