携程：日处理20亿数据，实时用户行为架构实践

携程是中国领先的在线旅游服务提供商，每天都面临着海量的用户行为数据。为了实现对这些数据的实时处理和分析，携程团队采用了一套高效稳定的实时用户行为架构。本文将深入介绍携程团队在实时用户行为处理方面的实践，包括架构设计、关键技术和具体案例。

第一部分：架构设计

携程的实时用户行为架构主要包括以下几个关键组件：

1. 数据采集：通过埋点技术收集用户在携程平台上的行为数据，包括点击、搜索、预订等信息。采集的数据被发送到消息队列中，以便后续的实时处理。

1. 实时数据处理：携程团队使用Apache Flink作为实时数据处理引擎，对消息队列中的数据进行实时处理和分析。Flink提供了强大的流处理能力，可以处理高吞吐量的数据，并保证数据的准确性和一致性。

1. 实时数据存储：处理后的数据被存储到实时数据仓库中，以供后续的查询和分析。携程团队采用HBase作为实时数据存储引擎，它具有高可靠性和高可扩展性的特点，适合处理大规模的实时数据。

1. 数据展示：携程团队使用Elasticsearch和Kibana来展示实时数据分析结果。Elasticsearch是一个强大的搜索和分析引擎，可以实时地索引和搜索大规模的数据。Kibana是一个数据可视化工具，可以将数据以图表的形式展示出来，便于团队进行数据分析和监控。

1. 数据离线处理：除了实时处理外，携程团队还使用Hadoop生态圈的工具