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滴滴数据如何存储到手机 滴滴出行的数据处理流程及架构设计方案分享

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  随着人们生活水平的不断提高,出行方式也随之多元化。滴滴出行作为出行服务的代表,为人们提供了方便快捷的出行方式。而在这背后,数据的存储和处理也起着至关重要的作用。从滴滴数据如何存储到手机,到滴滴出行的数据处理流程及架构设计方案,都是让滴滴出行得以稳定运营的关键因素。本文将探讨滴滴出行的数据处理体系,希望能对相关从业人员有所启发。

滴滴出行的数据处理流程及架构设计方案分享

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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。

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此外,滴滴的信息流处理流程也是值得我们借鉴的。

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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

关于项目模块搭建的部分,前后端模块是分离的:后台使用一套环境,前端按照系统分开两个WEB项目(一个是订单数据监控系统,一个是出行数据运营系统)进行数据展示。

关于项目平台搭建(Cloudera),分为以下三部分:

1、Cloudera的服务搭建

2、Cloudera的Hadoop生态搭建

3、Cloudera的分布式消息系统搭建

关于业务库高并发解决方案介绍和架构实现,以及项目common模块的开发实现,这里有一份滴滴出行人才培养计划的课程大纲。课程里结合了很多滴滴智能出行场景,也结合了滴滴用来培养大数据方向人才的逻辑。

建议大家仔细阅读一下,同时也可以学习一下滴滴处理一些数据业务时应用的技术!

课程大纲(向下滑动查看)

向下滑动阅览

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课程将严格遵守滴滴出行的数据安全标准,本培养计划中订单、车辆分布和收入总数等数据均采用模拟数据集实现,此类功能点在大纲中用*标注。

因为滴滴大数据人才培养计划今年只招收199人,所以要对学员进行筛选,满足以下条件的学员可以扫描二维码报名参与选拔!

有两年以上Java编程经验;有一定的大数据技术与分布式系统的理论基础;有较强的思维逻辑能力,能应对复杂业务场景处理。

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参与“大厂人才培养计划”考核

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参加过培养计划的学员将收获

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大厂就业绿色通道

滴滴出行人才培养计划是与后厂理工学院合作的,也旨在筛选和培养出更具有实战能力的数据工程师。而Boss直聘、拉勾网、智联招聘等多家就业招聘企业同后厂理工学院达成合作,为毕业生提供优先推荐服务,绝不让薪资就业成为难住学员的问题。

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Boss直聘创始人、CEO赵鹏宣布为学员提供优先推荐

试点课程部分学员就业去向,就业率达80%

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提供导师直播+录播留存+线上实训+班主任督导,更有教师团队在线答疑、实践作业批改反馈以及项目小组竞技PK

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学员修满学分毕业后将获得后厂理工学院与滴滴出行联合颁发的结业证书,一线大厂认可,学习记录及成绩永久可查

入学学费

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本期资深大数据工程师培养计划仅招生199人,报满即止!

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  通过滴滴出行的高效的数据处理流程和架构设计方案,滴滴用户可以方便地存储和获取自己的出行数据,让出行更加智能便捷。同时,滴滴也借助这些数据的分析,为用户提供更好的出行服务。这种数据驱动的出行模式,也将成为未来出行的主流趋势。

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