聚美优品大数据技术选型与落地策略：OLAP+OLTP挑战与应对

聚美优品在大数据技术栈选择与落地过程中，面临了复杂的技术挑战和业务场景。本文由架构部的王刚撰写，主要探讨了公司在大数据领域的数据库技术选型策略，特别是如何在满足OLAP（联机分析处理）和OLTP（联机事务处理）场景的需求上进行平衡。文章首先概述了大数据的常见应用场景，涵盖了批处理、流处理、实时查询、数据更新、全文检索、图计算和机器学习等多个方向。 大数据技术栈的选择主要围绕主流技术展开，如BigData、DataAnalytics、ReactiveProgramming、FunctionalProgramming和StreamingComputaion等，其中提到的“Lambda”架构是一种经典的设计模式，强调了人为容错性、数据不可变性和重新计算的原则，以应对大规模数据处理时可能遇到的数据丢失或损坏问题。 在技术选型方面，文章列举了一系列关键技术，包括消息队列（如Kafka）、批处理工具（如Hive和Spark）、流处理引擎（如Storm/Flink/SparkStreaming）、数据压缩（如Snappy/Lzo）、存储解决方案（如HDFS/Cassandra/Redis）以及查询服务（如Hive/Impala/SparkSQL）。针对工作中遇到的问题，如数据增长、稳定性、时效性和质量等问题，提出了解决方案，如提升计算能力、优化查询性能、选择高效存储格式、压缩数据和利用Backpressure机制来管理流量等。 沃尔玛的“Lambda”架构案例也被提及，用来说明在实际应用中如何灵活调整和平衡架构设计。在落地过程中，作者推荐使用Spark/Flink这类高效计算框架，强调了在资源有限的情况下，通过技术优化来提升系统的稳定性和响应速度。 这篇文章深入剖析了聚美优品在大数据技术栈选择上的决策过程，提供了实用的策略和案例，对处理大数据场景的企业具有很高的参考价值。