摘要：

目前我国物流业保持较快增长，但还是存在一些问题：物流成本高、效率低，条块分割严重（自营物流、规模小、技术落后、标准不统一）、基础设施相对滞后（物流基础设施之间不衔接、不配套），对订单创建到用户签收整套完整流程缺乏完善的监控和预警手段.

基于建设统一物流平台的基本要求，用户希望打通各大系统，能够跟踪所有订单在物流系统中的流转过程、处理状态等信息，具体如下需求：

1：订单分为5个阶段，订单处理、发运处理、拣货出库、配送和签收

2：每个阶段的状态判定：未处理、一般报警、严重报警、完成

3：超期天数：需要判定基于订单、装运单的超期天数

4：进度：当前阶段的进度百分比

由上图我们能够分析得出此需求可能涉及多个系

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2017-03-13 00:00:00

Hive on Spark安装配置详解

可进入我的博客查看原文。简介本文主要记录如何安装配置Hive on Spark，在执行以下步骤之前，请先确保已经安装Hadoop集群，Hive，MySQL，JDK，Scala，具体安装步骤不再赘述。背景 Hive默认使用MapReduce作为执行引擎，即Hive on mr。实际上，Hive还可以使用Tez和Spark作为其执行引擎，分别为Hive on Tez和Hive on Spark。由于MapReduce中间计算均需要写入磁盘，而Spark是放在内存中，所以总体来讲Spark比MapReduce快很多。因此，Hive on Spark也会比Hive on mr快。为了对比Hive on Spark和Hive on mr的速度，需要在已经安装了Hadoop集群的机器上安装Spark集群（Spark集群是建立在Hadoop集群之上的，也就是需要先装Hadoop集群，再装Spark集群，因为Spark用了Hadoop的HDFS、YARN等），然后把Hive的执行引擎设置为Spark。 Spark运行模式分为三种1、Spark on YARN 2、Standalone Mode ...

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2017-03-13 00:00:00

MaxCompute理解数据、运算和用户的大脑：基于代价的优化器

更多精彩内容参见云栖社区大数据频道https://yq.aliyun.com/big-data；此外，通过Maxcompute及其配套产品，低廉的大数据分析仅需几步，详情访问https://www.aliyun.com/product/odps。摘要：回顾大数据技术领域大事件，最早可追溯到06年Hadoop的正式启动，而环顾四下，围绕着数据库及数据处理引擎，业内充斥着各种各样的大数据技术。这是个技术人的好时代，仅数据库领域热门DB就有300+，围绕着Hadoop生态圈的大数据处理技术更是繁花似锦。在云栖社区2017在线技术峰会大数据技术峰会上，阿里云大数据计算平台架构师林伟做了题为《MaxCompute的大脑：基于代价的优化器》的分享，为大家分享阿里巴巴大数据计算服务的大脑——基于代价的优化器的设计和架构。 MaxCompute简介

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