滴滴实时计算平台：架构演进与实战分享

《梁李印-滴滴实时计算平台架构与实践-脱敏.pdf》是一份由滴滴出行的大数据架构师梁李印分享的关于滴滴公司实时计算平台的深度讲解文档。演讲涵盖了从早期业务发展到平台成熟化的全面历程。 该演讲首先介绍了滴滴实时计算平台的服务体系建设，包括了早期业务方自行构建的小型集群，以及多个引擎的并存状态。随着平台化进程的推进，滴滴在2017年开始了小集群的整合，将主要的实时计算引擎聚焦在Spark和Flink上，启动了第一阶段的平台化建设。 2018年是StreamSQL的重要节点，滴滴完成了StreamSQL的第一版建设，并且开始研发描述事件处理的复杂事件处理（CEP）语言。这一阶段，平台朝着更广泛的业务场景普及，Meta化建设也得到了加强，以支持更多的数据处理需求。 随着多集群服务体系的形成，HDFS、YARN等组件与Flink等计算引擎相结合，形成了层次分明的集群管理架构。平台不仅关注任务运维中的监控报警，还提供了StreamSQL的集成开发环境（IDE），便于数据分析人员进行高效工作。同时，滴滴引入了血缘关系管理，确保数据的一致性和安全性。 为了支持多租户和精细化资源管理，平台采用了多Label服务体系，通过NodeManager和LabelA、LabelB等标签进行资源分配。此外，定制的实时调度器根据CPU性能进行任务调度，并优化了资源分配算法，去除了抢占和预留机制，确保公平性和效率。 在物理和逻辑集群层面，滴滴构建了灵活的体系，以适应不同业务单元（BU）的需求。平台还划分了不同的队列（Queue）和应用（APP），如Queue1和Queue2，以及APP1到APP7，通过多级标签和队列来精细控制资源分配。 这份文档深入剖析了滴滴实时计算平台的发展脉络，从技术选型、架构设计到运营管理，全面展示了滴滴如何利用实时计算技术驱动业务增长和数据决策的高效性。这不仅对滴滴内部的数据处理流程有重要指导意义，也对其他企业构建实时计算平台具有参考价值。