1.离线数仓模型无法满足业务对数据时效的需求;
2.离线数仓模型层计算耗时长,资源消耗大,时效低;
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1.离线数仓模型无法满足业务对数据时效的需求;
2.离线数仓模型层计算耗时长,资源消耗大,时效低;
1、完成离线转实时的切换,支持日级数十亿的实时数据处理,将计算成本降低至原先的二分之一;
2、升级源数据实时接数平台,由flume code升级到flink sql,资源降低30%,稳定性、灵活性与开发效率提升一倍以上;
3、主导实时湖仓全链路的架构与设计,带领团队推进项目阶段性进展并按期落地应用到生产,离线数仓稳定性提升30%,
告警量减少50%,核心业务出数时效提升1-5H不等;
4、构建湖仓一体实现数据分钟级新鲜度,超预期支持业务决策,支持实时OLAP分析。
1、以实时计算、数据湖为核心,结合生态组件,构建大数据实时湖仓,支持多源异构数据高效整合与实时处理,提高业务
开发敏捷性,实现实时全链路"快、准、稳";
2、借助实时湖仓能力,提升数据时效、数据质量,降低资源使用成本、运维成本、开发成本;



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