58大数据平台：架构演进、挑战与未来规划

"《兼顾稳定与性能：58大数据平台的技术演进与实践》是一篇分享58集团在大数据领域技术发展的文章。作者将阐述过去一年半内平台架构的变迁、遇到的问题及应对策略，以及未来的发展方向。文章的核心内容涵盖了58大数据平台的三大层次架构：数据基础平台层、数据应用平台层和数据应用层，以及专门的监控与报警和平台管理模块。 数据基础平台层被细分为四个子模块：1）接入层，主要使用Canal和Sqoop来处理数据库数据，同时Flume也作为重要工具；2）存储层，采用HDFS进行文件存储，HBase用于键值对存储，Kafka作为消息缓存；3）调度层，借助Yarn的统一调度和Kubernetes的容器化管理；4）计算层则集成了MR、Hive、Storm、Spark、Kylin等计算引擎，甚至包括深度学习平台如Caffe和Tensorflow。 数据应用平台的功能包括元信息管理和作业管理，支持交互分析、多维分析和数据可视化；服务于58集团的各种业务需求，如流量统计、用户行为分析等；建立全面的检测报警体系，确保业务、数据和服务的稳定性；以及全面的平台管理，涵盖流程、权限、配额、升级和版本控制等。 文章还详细描述了平台的两条数据流动路径：实时流，数据通过Kafka实时处理后，可能写回Kafka或存入MySQL/HBase；离线路径则涉及HDFS上的批量计算和机器学习处理，数据需经过抽取、清洗等步骤后进入数据仓库，进行深度分析和建模。 通过这些内容，读者可以了解到58大数据平台如何在追求稳定性和性能的同时，不断优化其技术架构，以适应日益增长的数据处理需求，并为集团业务提供强有力的支持。"