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菜鸟供应链实时数仓的架构演进及应用场景

摘要:在 Flink Forward Asia 大会实时数仓专场中,菜鸟数据&规划部高级数据技术专家贾元乔从数据模型、数据计算、数据服务等几个方面介绍了菜鸟供应链数据团队在实时数据技术架构上的演进,以及在供应链场景中典型的实时应用场景和 Flink 的实现方案。 首先从三个方面简要介绍一下菜鸟早在 2016 年采用的实时数据技术架构:数据模型、实时计算和数据服务。 数据模型。菜鸟最初使用的是需求驱动的、纵向烟囱式的开发模式,计算成本高且完全没有复用的可能性,同时也会导致数据一致性的问题;整个数据模型没有分层,业务线内部模型层次混乱,使得数据使用成本特别高。 实时计算。该部分使用的是阿里的 JStorm 和 Spark Streaming,大多数情况下,二者可以满足实时计算的需求,但是对于有些复杂的功能,如物流和供应链场景,实现起来不够简单,开发成本较高;同时很难兼顾功能、性能、稳定性以及快速的故障恢复能力。 数据服务。数据主要存储在 Hbase、MySQL 和 ADB 等不同类型的数据库中,然而对于很多运营人员来说,查询数据库的频率并不高,但使用数据库的成本较高,尤其针对一些 ...

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