国内大厂实时计算技术栈及经典案例

一、字节跳动 & 抖音‌

1. ‌技术组合‌

   • ‌核心组件‌：Flink + Kafka + HBase‌
     
   • ‌辅助工具‌：Redis（实时缓存）、ClickHouse（实时分析）‌
     

2. ‌经典案例‌

   • ‌抖音实时推荐系统‌：
     • 使用 Flink 处理用户行为数据流，结合 Kafka 实现高吞吐数据传输，实时计算用户兴趣标签并存储至 HBase，通过 Redis 提供毫秒级推荐响应‌。
     • 支撑日均 4 亿用户实时互动，推荐准确率提升 30%‌。

 

‌二、腾讯‌

1. ‌技术组合‌

   • ‌核心组件‌：Flink + Kudu + Impala‌
     
   • ‌辅助工具‌：TDW（腾讯数仓）、Angel（图计算引擎）‌
     

2. ‌经典案例‌

   • ‌腾讯看点实时数仓‌：
     • Flink 实时聚合用户点击、阅读数据并写入 Kudu，Impala 提供分钟级多维分析（如地域分布、内容热度），替代原离线数仓方案，延迟从 3-6 小时降至 5 分钟以内‌。

 

‌三、百度‌

1. ‌技术组合‌

   • ‌核心组件‌：Flink + Kafka + HBase‌
     
   • ‌辅助工具‌：Palo（Doris，实时 OLAP）‌
     

2. ‌经典案例‌

   • ‌搜索实时排序优化‌：
     • 基于 Flink 实时处理用户搜索日志，结合 Kafka 传输实时特征数据，HBase 存储动态特征，支持搜索结果的实时个性化排序，响应延迟低于 500ms‌。

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四、阿里巴巴‌

1. ‌技术组合‌

   • ‌核心组件‌：Flink + Kafka + Hologres‌
     
   • ‌辅助工具‌：MaxCompute（离线数仓）、Blink（Flink 定制版）‌
     

2. ‌经典案例‌

   • ‌双十一实时大屏‌：
     • Flink 实时计算交易、支付数据，通过 Kafka 同步至 Hologres 存储，支撑每秒百万级 QPS 的实时大屏展示，延迟稳定在 1 秒内‌。

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五、美团‌

1. ‌技术组合‌

   • ‌核心组件‌：Flink + Kafka + HBase‌
     
   • ‌辅助工具‌：Doris（实时 OLAP）、ManuGraph（图数据库）‌
     

2. ‌经典案例‌

   • ‌外卖实时调度系统‌：
     • Flink 处理订单与骑手 GPS 数据流，结合 HBase 存储实时位置信息，动态优化配送路径，日均减少骑手绕行里程 15%‌。

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六、技术趋势与共性‌

1. ‌流批一体架构‌：Flink 成为主流引擎，替代 Spark Streaming（仅批处理微批次）‌。
2. ‌实时数仓升级‌：Kudu + Impala、Hologres 、Kudu、Doris等组件逐步替代传统 Hive，支持实时更新与交互式查询‌。
3. ‌AI 融合‌：实时计算与隐私计算（如联邦学习）结合，提升数据安全性与模型实时性‌。