滴滴出行的数据架构和信息流处理思路解析

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      截止到今年7月，滴滴注册用户已超过 5.5亿 ，年运送乘客达 100亿人次 ，每日处理数据 4875+TB ，日定位数超过 150亿 ，每日路径规划请求超过 400亿 次。       面对庞大的数据量，滴滴的实时计算、数据存储和数据清洗都基本做到了行业典范。下面我们来了解一下滴滴的 数据库框架设计 。 此外，滴滴的 信息流处理 流程 也是值得我们借鉴的。 接下来我们来了解一下智慧出行的 底层数据项目架构 及 解决方案 概述 1、通过binlog方式实时梳理业务库高QPS压力2、内置源码模块，细粒度监控Spark作业，失败及时邮件报警 3、覆盖源码自定义数据源加载，从源头进行列剪枝 4、自定义维护Kafka的偏移量管理，实现exactlyonce 5、实现前后端rest接口的开发规范       关于项目 ………………………………