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Netflix如何构建实时分布式图以应对互联网规模
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原文英文，约2000词，阅读约需8分钟。
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内容提要
Netflix通过构建实时分布式图（RDG）来处理复杂的用户交互数据，采用图形表示以提高查询效率。RDG架构包括数据摄取、存储和服务层，利用Apache Kafka和Flink实现低延迟处理，选择KVDAL作为存储解决方案，支持高可用性和可扩展性，能够处理超过80亿节点和1500亿边的数据。
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关键要点
- Netflix通过实时分布式图（RDG）处理复杂的用户交互数据，采用图形表示以提高查询效率。
- RDG架构包括数据摄取、存储和服务层，利用Apache Kafka和Flink实现低延迟处理。
- Netflix的微服务架构使得数据孤岛现象严重，导致用户体验个性化困难。
- 图形表示能够快速遍历关系，适应新连接，支持模式检测，解决了数据处理的挑战。
- RDG的数据管道由摄取和处理、存储和服务三层组成，使用Kafka作为数据摄取的基础。
- Flink用于近实时事件处理，能够与Kafka和各种存储后端无缝集成。
- Netflix选择KVDAL作为存储解决方案，支持高可用性和可扩展性，能够处理超过80亿节点和1500亿边的数据。
- KVDAL的命名空间特性允许独立扩展和调优，确保高效的数据管理。
- Netflix的RDG架构展示了在复杂环境中如何有效处理和分析用户交互数据的经验教训。
