Hadoop

•全链路物流状态秒级捕获与流式加工：利用无锁CDC技术实时抽取跨国各业务节点源表变更，自动按运单号汇聚“仓、拣、配、退”全生命周期状态轨迹。•多维长异步链路状态流式增量拼宽：取代传统内存关联，在统一的湖仓存储层利用流式合并引擎对数周内陆续到达的履约片段字段进行后台异步增量缝合。•极致存算分离与湖仓联

整体架构设计亮点：1.采用微服务架构设计，按业务功能进行服务拆分，分而治之，实现数据去中心化、技术去中心化、服务治理去中心化。2.搭建一套部门级统一的业务组件库，共享公司内外部优秀组件资源，不重复造轮子，实现“一个组件，到处使用”，提升系统可复用性。3.引入分层设计方案，统一分层认识，明确约定分层职

•推拉结合的高控流动态接入：提供超低延迟的Webhook推送接收网关与基于供应商配额卡控的分布式智能拉取爬虫，全量、有序地收集多源异构原始报价数据。•海量报价实时标准化与极速比价：流式对撞20万级标准酒店/房型Mapping映射，现场基于百亿级明细数据进行多供应商最低价（MIN(Price)）的多维

-数仓分层：ODS/DWD/DWS/ADS-建模工具：PowerDesigner（物理模型落地）-执行引擎：Hive/SparkSQL；调度：DolphinScheduler

项目包含连接器管理、API测试与配置、请求转发、API运行监控、请求监控、RabbitMQ与RocketMQ消息接口接入、低代码页面扩展以及AI辅助开发等模块。系统在原有低代码平台基础上进行二次开发，通过Flask实现无侵入式功能扩展，并结合RAG知识检索、Prompt提示词、MCP工具和LangG

本系统为大型跨国企业级数据中台，包含数据集成、数据开发、数据治理、数据服务四大核心模块。支持30+业务源系统数据接入，具备海量数据离线与实时处理能力。通过五层分层体系（ODS/DWD/DWS/ADS/APP）沉淀数据资产，提供数据地图、指标管理、标签画像、数据API服务等核心功能，支撑业财穿透与精细

1，构建中建八局数据仓库，ods--->ads层。2，构建指标体系，构建BI看板。3，数据治理，将数据转换成生产要素，为决策提供支持，为员工提高效率。4，维护系统平稳运行。

本数仓平台完成整套ODS‑DWD‑DWS‑DM分层建设。ODS层对接各个业务系统原始数据；DWD层做数据清洗、脏数据过滤；DWS层做业务主题聚合；DM层面向报表业务，输出营业、销售、库存、客流主题数据集。支撑财务对账、门店经营分析、库存消耗统计等业务功能，对外提供指标查询数据源。

1.实时采集模块：通过flink-cdc实时采集业务数据库binlog，将数据写入kafka队列2.票务实时计算模块：flink实时接收kafka数据，按放映日期实时计算影片票房、影院票房、观影人次、排片效率等指标3.卖品实时计算模块：通过flink实时计算影院卖品实时销量指标4.会员实时计算模块：

项目分为数据获取、数据降噪清洗、Hadoop分布式存储、深度学习建模、可视化展示五大模块。借助Java、Python、Shell脚本完成校园数据处理，依靠Hadoop承载大容量数据集，搭配R语言开展统计分析，完成特征筛选与模型训练，直观呈现数据分析与模型预测结果。

用户端以对话为主。选好专家后可以连续提问，系统返回指标卡、表格、图表和文字解读，并支持筛选、维度下钻、智慧运营场景下的归因分析；专家若配置了模板，同一次对话还可以生成看板或下载PPT。用户可以上传Excel、CSV或文本做文件问答，也可以把结果导出、收藏，并在历史对话里找回。管理端负责把这些能力配出

平台主要分为离线数据处理与实时数据处理，离线数据主要用来提供每日的数据报表(日活、留存等)及各维度数据的分析结果，实时数据则为其他业务线提供实时数据服务及实时报表。同时平台会对接推荐系统、日志系统、监控平台、数据可视化后台（BI）、运营后台，并对外开放API，为线上业务提供实时的数据统计服务。平台支

平台提供“采-存-算-服”一体化能力：采集层统一多源行情接入与标准化清洗；存储层支持PB级列式压缩与分级存储；计算层集成因子库、策略回测、模拟撮合及AI模型训推；服务层以API统一输出数据与计算资源，支撑多团队协同研发。

公司需要管理公司人事绩效等投放需要看各类报表运营需要技术调价游戏需要管理后台需要集成AI相关功能需要多方领导审批相关功能需要各类BI相关报表需要集成多重功能于一个系统

平台侧（Java/SpringBoot微服务）：项⽬管理、任务管理（FlinkSQL/FlinkJar双模式）、环境管理、版本与审批流、任务参数配置、UDF与Connector管理、⾎缘与⽇志、多环境发布、监控⼤盘、⽤户权限。执⾏侧plinker：作为多版本Flink集群的代理服务，向上屏蔽集群版本

1.算子化（Operator）设计与解耦：将底层召回、特征抽取、模型粗排、业务过滤等复杂计算任务拆解为高内聚、低耦合的标准算子节点，彻底消除了业务新增策略时的重复开发成本；2.高性能DAG调度引擎：自主构建有向无环图（DAG）任务拓扑调度内核，支持跨计算节点的自动并发执行、依赖解析与动态拓扑分支选择

1、实时远程监控电梯数据，数据分析预测电梯是否可能发生某种故障2、快速故障困人识别，自动呼叫救援人员3、电梯运行数据接入各地政府特种设备安全平台4、电梯维保平台，安全、规范、监管维保情况5、远程调式电梯功能

项目主要包含首页轮播、非遗项目分类展示、传承人介绍、文化资讯、活动公告、图片展示、视频介绍、留言咨询等功能模块。网站采用分区式布局，将文化内容以卡片、轮播、列表、详情页等形式呈现，用户可以通过分类导航快速浏览不同非遗项目，了解相关历史背景、传承人物和活动信息

本系统涉及三类用户角色，各角色功能需求如下：（1）普通用户：注册登录、浏览商品、搜索商品、加入购物车、创建订单、查看订单、评价商品、收藏商品、账户充值、修改个人资料、修改密码、浏览闲置广场、发布闲置商品、购买闲置商品、闲置聊天、发布求购信息、使用AI助手等。（2）商家用户：申请开店（含上传营业执照和

本项目实现六大核心功能：①用户行为实时统计（PV/UV）；②基于ALS模型的个性化商品推荐；③基于朴素贝叶斯的评论情感分析；④负面舆情实时监控与预警；⑤Kafka双Topic解耦行为与评论数据流；⑥Flask+ECharts大屏动态展示实时流量、热门排行、推荐列表、情感分布、预警及吞吐量六大模块。