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Flink SQL 在滴滴出行数据平台中的应用
发布时间:2024-01-20

作者:禅与计算机程序设计艺术

1.简介

概述

近年来,云计算和大数据领域迎来了蓬勃发展的时代。在云计算和大数据的驱动下,人们对于如何高效、快速地分析海量数据产生了更大的关注。Apache Flink 是一款开源的分布式流处理框架,其SQL接口—— Flink SQL(翻译过来的意思是flink流处理SQL),通过SQL的方式支持用户对实时数据进行复杂的查询、聚合、join等操作。其广泛的生态系统也吸引着许多业界人士的目光。基于此,滴滴出行数据平台团队基于Flink SQL实现了一套数据分析平台,用于业务数据接入、特征计算、模型训练、监控告警等功能。通过Flink SQL的高性能处理能力及易用性,提升了平台的响应速度和数据分析质量,有效降低了数据分析的开发门槛。本文将详细阐述Flink SQL在滴滴出行数据平台的应用以及在未来的数据分析场景中可能遇到的挑战和优化方向。

读者对象

  • 数据科学家及相关从业人员
  • 流处理工程师
  • 大数据平台架构师
  • 数据仓库管理员
  • 数据工程师

    本文组织结构

    一、背景介绍

    1.1 数据背景介绍
    数据是驱动公司业务发展的基础,能够以各种形式反映业务的运行、运营、成果。数据除了具备一定的价值外,还可以辅助业务决策,比如提升产品或服务质量、改善营销策略等。为了实现数据化驱动,公司通常会收集、整理、处理、分析数据。
    1.2 工作背景介绍
    滴滴出行是一个集车主、司机、乘客、商户、供应链等方面的综合性服务平台。平台共有400万+用户,提供了覆盖全国各大城市、全球多个国家、语言的乘车服务。平台目前拥有40个数据中心、超过1亿条数据和海量日志。其中
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