在QCon北京2019大会上，刘俊宏讲师做了《美团点评常态、异地、多机房、单集群 Hadoop 架构实践》主题演讲，主要内容如下。
演讲简介：
随着美团点评以吃为核心的多场景业务的飞速发展, 美团点评的 Hadoop 集群规模持续每年翻番, 2017 年 Hadoop 集群规模突破万台,超出单机房容量上限, 势必要提供多机房的 Hadoop 服务。
现有 Hadoop 架构没有机房概念，在多机房部署 Hadoop 服务时，会导致大量的跨机房流量和请求严重降低集群吞吐。业内在解决 Hadoop 多机房部署问题时，往往采用一个机房一套集群的运维方式，但这会使机房概念最大程度的暴露到数据生产层面，提高了数据开发成本。
在此背景下, 美团点评离线团队秉持以业务为中心的价值导向, 通过技术换运营，自主研发了对业务提供透明的、数据强一致性保障的、常态、异地域、多机房、单集群 Hadoop 服务。
目前, 美团点评 Hadoop 集群规模数万台,是业界唯一一家提供常态、异地域、多机房、单集群 Hadoop 服务的科技企业。此次分享整个方案设计和落地，给业界同行在面临同样场景时以参考。
听众受益
直面开源 Hadoop 在多机房部署场景下的架构困境；
了解美团点评的大数据业务数据访问模式；
分享美团点评对业务透明的, 数据强一致性保障的, 常态、异地域、多机房、单集群 Hadoop 架构, 及异地 5 机房提供 Hadoop 服务的实践经验；
收获在面临同样场景时的业界最佳实践。
讲师介绍：
刘俊宏
美团点评 大数据技术专家
美团点评离线存储团队技术专家，2013 年毕业于哈尔滨工程大学，2015 年加入美团，负责美团点评 HDFS、HBase 服务，先后深度参与了 HDFS Federation 兼容性改造和落地，美团点评数据平台融合，常态、异地、单集群、多机房 Hadoop 架构改造，HDFS NameNode 锁粒度拆分，增量数据生产架构演进等重点项目。在 HDFS、HBase 方面有大量的源码和架构实践经验，致力于为美团点评提供稳定、高效、易用的大数据存储服务。
完整演讲 PPT 下载链接：
https://qcon.infoq.cn/2019/beijing/schedule
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