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vivo 海量基础数据计算架构应用实践

作者:来自 vivo 互联网大数据团队 本文根据刘开周老师在“2023 vivo开发者大会"现场演讲内容整理而成。公众号回复【2023 VDC】获取互联网技术分会场议题相关资料。 本文介绍了vivo在万亿级数据增长驱动下,基础数据架构建设的演进过程,在实时和离线计算过程中,如何基于业务发展,数据质量,计算成本等方面的挑战,构建稳定,可靠,低成本、高性能的双活计算架构。 基础数据是公司大数据应用的关键底座,价值挖掘的基石,内容包括:大数据集成,数据计算,架构容灾等几个主要方面。建设的目标包括:确保基础数据及时准确、计算性能好、资源成本消耗低、架构容灾能力强、研发效率高,这也是基础数据工作的核心能力。 一、基础数据发展与挑战 1.1 vivo 早期的基础数据架构 为了满足业务发展,0-1构建基础数据的基础框架,数据来源主要是日志,通过实时采集,缓存到Kafka,按小时离线转存到ODS表,日处理数据量在百亿级,整个数据链路简洁高效,但是,随着业务发展,数据增长,用户的诉求多样化,该基础数据架构逐渐面临诸多挑战。 1.2 vivo 业发展带来挑战 一是:数据规模增长,日增记录数从百亿到万亿级,...

cronin 服务器定时任务管理平台

介绍 linux、windows服务器定时任务管理平台。 cronin 采用网页的形式对定时任务管理设置;多命名空间,为不同开发环境设置专属任务。 支持http请求、cmd/shell脚本、grpc请求、sql脚本 种类的任务进行设置; 支持corn周期循环语法,定时单次脚本类型任务。 完善的任务日志;动态通知模板设置,任务完成/错误时消息通知。 运行 go语言编写,二进制单文件程序,开箱即用。

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