贝壳开创实时计算新篇章：Apache Flink 赋能海量数据疾驰

前言

数字化浪潮席卷而来，数据已成为驱动企业发展不可或缺的基石。如何高效处理海量数据，实时洞察业务动态，成为摆在企业面前的一道难题。作为国内领先的房产交易服务平台，贝壳找房率先拥抱技术变革，将 Apache Flink 引入其实时计算平台，为贝壳的业务发展注入了新的活力。

Apache Flink：数据处理的利器

Apache Flink 是一个开源的分布式大数据处理引擎，凭借其强大的容错性、高吞吐量和低延迟等优势，在实时计算领域备受青睐。它能够对有限数据流和无限数据流进行有状态计算，为企业提供实时、全面、准确的数据洞察。

贝壳的实时计算平台

为了满足贝壳业务对实时计算的迫切需求，贝壳找房资深工程师刘力云带领团队打造了一个基于 Apache Flink 的实时计算平台。该平台集成了数据采集、数据处理、数据存储和数据分析等多种功能，为贝壳的业务决策提供强有力的技术支撑。

实时计算赋能贝壳业务

贝壳实时计算平台已广泛应用于贝壳业务的各个方面，为业务带来了显著的价值提升：

• 实时监控： 实时监控平台运营状况，及时发现异常情况，保障业务稳定运行。
• 风控预警： 实时分析用户行为，识别潜在风险，有效防范欺诈和风险交易。
• 用户画像： 实时收集用户数据，构建用户画像，精准推送个性化服务。
• 个性化推荐： 实时分析用户偏好，提供精准的房源推荐，提升用户体验。
• 智能定价： 实时监测市场动态，分析房源供需情况，实现房源智能定价。

案例分享：实时房源推荐

贝壳找房依托实时计算平台，构建了一套智能房源推荐系统。该系统实时分析用户行为，包括浏览记录、收藏记录和搜索历史等，并结合房源信息，通过 Apache Flink 实时计算引擎，为每个用户生成个性化的房源推荐列表。

经过部署，该系统显著提升了房源推荐的精准度，促进了房源交易的达成。据统计，房源推荐点击率提升了 20%，交易转化率提升了 15%。

技术解析

贝壳实时计算平台采用 Apache Flink 作为核心引擎，充分利用其强大的实时处理能力。平台架构采用分层设计，包括数据采集层、数据处理层、数据存储层和数据分析层。

• 数据采集层负责收集来自各种数据源的数据，包括日志、数据库和传感器等。
• 数据处理层利用 Apache Flink 进行实时数据处理，包括数据清洗、数据转换和数据聚合等。
• 数据存储层将处理后的数据存储在分布式存储系统中，如 HDFS 或 Kafka，以供后续分析使用。
• 数据分析层对存储的数据进行分析和可视化，为业务人员提供实时洞察。

总结与展望

贝壳找房在实时计算领域的探索，为行业提供了宝贵的实践经验。Apache Flink 强大的实时处理能力与贝壳业务需求的完美契合，为贝壳带来了显著的业务价值提升。

未来，贝壳将继续深化 Apache Flink 技术的应用，探索更多实时计算的场景，为用户提供更加高效、便捷和智能的房产交易服务。实时计算必将成为贝壳迈向数据驱动型企业的基石，引领贝壳在数字经济时代乘风破浪。