携程机票大数据架构实战分享：选型与应用

本文是一篇关于携程机票大数据架构的最佳实践分享，由携程机票大数据基础平台Leader许鹏撰写。他曾在DAMS2021中国数据资产管理峰会上分享了搭建大数据平台的关键要素和经验。文章探讨了数据平台技术选型的重要性，尤其是在面临众多开源项目的挑战时，如何选择合适的组件构建高效架构。 首先，文章强调了数据平台的整体框架设计应具备灵活性，以便适应不同的业务需求和场景。在这个框架中，数据源通常通过消息队列Kafka进行传输，确保高吞吐量和实时数据推送与拉取。LinkedIn的Camus被推荐用于将Kafka中的数据同步至Hadoop分布式文件系统(HDFS)，为批量处理做好准备。 在批处理分析环节，许鹏指出，选择分析引擎时需要权衡多种选项，包括Hive、Spark、Presto、Impala等。每种引擎都有其优势，例如Spark以其强大的并行计算能力闻名，而Presto则以快速查询性能受到青睐。实际选择应根据具体业务场景的实时性要求、查询性能、数据处理复杂度等因素综合考虑。 此外，文章还提到了非数据建模的重要性，即如何组建一个有效的团队，将数据科学家、工程师、业务分析师等不同角色有效协作，共同推动数据价值的发掘和应用。这涉及到团队建设、技能互补以及跨部门沟通协调。 总结来说，本文提供了携程在构建机票大数据架构时的实战经验和思考，对于企业级大数据平台的搭建者和开发者具有很高的参考价值，特别是在技术选型和团队协作方面。