知乎大数据平台架构实践

很遗憾，由于我无法直接访问外部链接或下载文件，我无法为您提供该文档的具体内容。但是，根据您提供的信息，《知乎大数据平台架构实践》分享在2017APMcon中国应用性能管理大会上的主题，我可以基于阿里云产品和大数据处理的知识，为您概述可能涉及的一些关键点以及如何利用阿里云服务实现类似的大数据平台架构。

1. 数据采集与传输：在大数据平台架构中，数据的高效采集和实时传输是非常基础的一环。阿里云提供了DataHub服务，可以用于实时、高并发的数据采集，类似于Kafka，适合大规模日志采集场景。同时，Logtail可以用于日志数据的采集，而DataX则支持多种数据源之间的离线数据同步。

2. 数据存储：对于结构化数据，可以使用阿里云的RDS（关系型数据库服务）或者PolarDB进行存储；非结构化数据或大规模数据仓库应用，则可以采用MaxCompute（原ODPS），它适合PB级别的数据分析和处理。此外，Table Store（原OTS）适用于海量结构化数据的存储和查询。

3. 数据处理与分析：DataWorks（原Data IDE）是一个强大的数据集成开发环境，支持数据清洗、转换、调度等ETL流程。MaxCompute不仅提供存储，还支持大规模数据的并行计算和复杂数据分析。对于实时流式计算需求，可以使用Blink（现合并至Flink）进行实时数据处理。

4. 数据可视化与Demo：Quick BI是阿里云提供的数据可视化工具，能够帮助用户快速搭建数据报表和大屏展示，实现数据的直观呈现。通过拖拽式操作，即便是非技术人员也能轻松创建数据报告和仪表板。

5. 应用性能管理：虽然不是直接关于数据平台架构，但作为APMcon的一部分，性能监控也是重要一环。阿里云ARMS（应用实时监控服务）可以帮助监控应用性能，包括前端监控、应用监控、自定义监控等，确保系统稳定运行。

亡语舟在分享中可能讨论了上述技术栈在知乎实际应用中的具体部署、优化策略、遇到的挑战及解决方案等。如果您有关于如何在阿里云上构建类似大数据平台的具体问题，欢迎继续提问！