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滴滴分布式NoSQL数据库Fusion的演进之路

摘要：本次分享将对滴滴机器学习平台做整体介绍，侧重于为大家介绍滴滴机器学习平台的演进过程，在不同阶段遇到的问题，解决这些问题的思路和采用的技术方案，以及在此过程中沉淀的一些技术成果。

万，进一步挑战我们的存储系统，于是我们按照不同的业务，对存储进行拆分，因为不同的业务对于存储的需求是不一样的，不同的业务对于吞吐、延迟、容量、数据请求大小等都有不同的需求，分库分表也只是缓兵之计。

2，歌单分裂，伐码给力的时候基本是音像店热款（波斯猫，伤心太平洋，一剪梅）伐码失利的时候，基本是各种金属（夜愿啊，圣剑啊之类）

Forward大会、HBaseCon等社区活动。滴滴也积极与信通院合作，参与编写和制定了《开源协议白皮书》、《企业开源治理方案指南》等。

ChameleonSDK包括各类小程序、web端、客户端(React-Native、Weex、Flutter)，目前支持微信小程序、Web、Weex三类，后续支持更多MVVM为标准的端。

单点瓶颈存在的扩展性、性能、隔离问题，社区提出了Federation（https://issues.apache.org/jira/browse/HDFS-1052

中的PullBuffer提前缓存了一定数量的待消费消息，因此消费的延迟很低。如果选择HTTP方式消费，则直接由CProxy将消息推送到业务指定的回调URL地址。在CProxy

服务治理做了详细阐述。其中，服务重构及迁移的问题，引起了大家广泛的讨论，在场很多同学表示自己工作中也有这样的场景，希望能进一步交流。