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vivo 全球商城:电商平台通用取货码设计

vivo官网商城开发团队 - Zhou Longjian 一、背景 随着O2O线上线下业务的不断扩展,电商平台也在逐步完善交易侧相关的产品功能。在最近的需求版本中,业务方为进一步提升用户的使用体验,规划了取货码生成及订单核销相关逻辑,目的是让线上的用户在付完款之后能够到店取货或者安排导购派送。 日常生活中,我们对取货码、核销这类功能使用的经历大部分都来自:看电影前取票、吃饭后出示券码、快递柜取包裹等等,它们都有一些类似的特点,比如: 取货码长度相对较短,比起动辄十几二十位订单号,几位的数字码更方便记忆和输入; 除了数字取货码,还提供二维码,方便终端进行扫描并核销。 取货码使用起很简单,然而像“冰山”一样,隐藏在简单外表下面却需要严谨的设计和细致的逻辑,可以说麻雀虽小五脏俱全。本文介绍的设计也比较有趣,而且按此思路可以实现市面上大多数核销类券码的生成,同时也能满足业务的SaaS化,算是一个相对通用的能力,在此把整个设计分享给大家。 (图片来源:pixabay.com) 二、简单系统的单表业务 如果业务的体量不大,店铺流量比较小,未形成平台的规模,比如给个体经营者使用的系统。那么取货码或券...

数据湖统一元数据与权限

点击观看直播回放 一、元数据与权限背景介绍 开源元数据体系由来、演进及问题 开源大数据体系是指以 Hadoop 为中心的生态系统,而目前 Hive 是开源数仓的事实标准。 关于大数据的由来和发展,要追溯到谷歌在2003 年发表的论文,论文中提出了 HDFS 和 MapReduce 两个组件。HDFS 组件最早用于解决网页存储问题,它可以部署在大量廉价的机器上,提供极佳的硬件容错能力以及存储的扩展性。MapReduce 的初衷是解决搜索引擎中大规模网页数据的并行化处理问题。同时它也是比较通用的并行处理框架,可用于处理很多大数据场景。 虽然 HDFS 和 MapReduce 很好地解决了大数据存储和大规模数据并行处理的问题,但依然存在几个缺点: 第一,编程门槛较高。传统的数仓工程师接触的编程接口一般是 SQL ,但 MapReduce 框架有一定的编程能力要求。 第二,HDFS 上存储的是文件和目录,并没有存储元数据,也无法进行查询。因此即使知道文件的结构,也无法对文件的内容方式变化进行管理,导致程序本身可能丧失稳定性。 基于以上痛点,以雅虎为代表的公司提出了 Apache Pig,提供 ...

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