Uber是全球最大的出行服务公司之一，拥有海量的出行数据。在这些数据的基础上，Uber搭建了一个大数据平台，来支撑公司的决策和业务发展。这个大数据平台的演进经历了多个阶段。
2014年，Uber的大数据平台处于起步阶段，主要是为了支持公司的实时数据分析和可视化。当时的平台使用的是Hadoop，用于批处理数据，但实时性不够好。为了解决这个问题，Uber引入了Storm框架，用于快速处理大量的实时数据。
到了2015年，Uber的数据分析需求变得更加复杂和多样化，需要更高级的工具来支持。于是，Uber开始构建自己的数据仓库系统，这个系统可以存储和处理公司各种类型的数据。同时，Uber还建立了机器学习平台，用于帮助公司预测用户需求和出行流量，从而优化服务。
2016年是Uber大数据平台的重要时期，因为当时公司推出了“Michelangelo”平台，这是一种基于机器学习的预测模型服务平台。Michelangelo能够自动化机器学习的许多流程，并且能够通过API调用来访问。这项技术让Uber具备了独特的自动化数据分析和预测能力。
2017年，Uber大数据平台进一步升级，加强了数据中心的协同能力和可操作性。该平台使用了云计算技术，将数据分散在多个数据中心中，以提供更高的可用性，并且提高了数据的安全性。
到了2018年，Uber大数据平台的重点开始转向了机器学习的实时流式计算。为此，Uber引入了Apache Kafka和Apache Flink来处理不断变化的实时数据流。同时，Uber还推出了Horovod，这是Uber自己开发的一种用于快速训练大规模深度学习模型的软件。这项技术有助于提高模型训练的速度和效率。
在2019年，Uber的大数据平台已经发展成一个完整的生态系统。除了以上提到的技术外，还包括使用Spark处理大量的批处理数据以及使用Kubernetes进行容器管理。这个大数据平台已经成为支撑Uber业务发展的重要基础设施，为公司提供了丰富而可靠的数据支持。
总之，Uber大数据平台的演进经历了多个阶段，从最初的实时数据分析到机器学习的实时流式计算，再到完整的专业生态圈。这个平台为公司提供了强大的数据分析和预测能力，帮助Uber成为全球领先的出行服务公司之一。
