滴滴出行的数据架构和信息流处理思路解析

 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exactlyonce5、实现前后端rest接口的开发规范      关于项目模块搭建的部分，前后端模 ………………………………