架构师特刊：大数据平台架构
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相信在这个大数据引领变革的时代，不少开发者和企业都眼红大数据技术能
给自身带来怎样的利益。大数据听起来似乎深奥遥远，然而以机器学习和广告为
例，广告优化所需要的大数据机器学习算法等知识只需要上过 Andrew N 的机器
学习课就已经足够，但无论是 Twitter 还是 Google、 Facebook 都投入了无数的
人才和资源，就是要把机器学习做到系统规模化和服务规模化，而支撑起系统规
模化和服务规模化关键就是各互联网企业所努力搭建的大数据平台。
回到大数据本身，虽然企业推动自身大数据技术发展的动机不同，但实践起
来无非以下三步：
• 依托企业资源获取海量的用户行为，归纳提炼为数据；
• 凭借现有的大数据技术对数据全量挖掘分析；
• 根据企业的不同需求开发对应的应用。
作为用户的我们也许只关心企业在第 3 步中为我们提供了怎样的服务，例如
个性化推荐音乐、与人工智能对弈等等；但作为大数据开发者应当了解大数据平
台的建设是贯穿每一个环节的，唯有认真学习与实践才能在开发的每一步中提高
效率和降低成本。
因此在本期技术特刊中我们总结了酷狗、美团、Airbnb 的大数据平台架构
实践范例，以及携程、IFTTT、卷皮等公司业务结合大数据平台的架构分析，希
望读者能通过不同的角度从中收获到搭建大数据平台知识。
最后，互联网天生为大数据提供了极易获取数据的平台，我们正处于大数据
技术爆炸疯狂的最好时代，也处于处处被记录牺牲隐私的最差时代，我们唯有顺
势而为沉淀技术，才不至于被这个充满机遇和挑战的新时代提前淘汰。
ArchSummit 组委会
