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

1、数据处理-图数据库相关数据处理2、特征工程-对多源特征进行处理，特征编码3、召回-多路召回通路模型4、精排-多个深度学习精排模型5、重排-重排算法及策略

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flumecode升级到flinksql，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

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.大数据组件部署：支持HadoopHDFS、Spark、HiveMetastore、Iceberg、Gravitino等组件的安装、基础配置、服务启动及运行状态检查。2.分布式存储对接：配置HDFS存储路径、客户端参数及文件系统访问方式，验证数据读写和服务连通性。3.对象存储集成：配置MinIOS

1.HDFS存储环境部署：完成HadoopHDFS基础环境安装、NameNode、DataNode等组件配置和服务启动。2.HDFS文件管理：使用Hadoop命令行工具进行文件上传、下载、目录管理、文件查询及存储访问验证。3.MinIO对象存储配置：配置MinIO服务端点、存储桶及S3兼容访问参数，

1.Kubernetes集群搭建：使用kubeadm初始化单节点Kubernetes集群，配置APIServer、Pod网络地址段及基础集群参数。2.容器运行时管理：安装和配置containerd，完成容器镜像查询、镜像管理及容器运行环境验证。3.Pod网络配置：部署FlannelCNI网络插件，实

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：

本项目包含六大具体功能模块：邮件模板管理模块、收件人海量数据导入模块、Hadoop大数据批量处理模块、定时批量推送模块、发送日志存储模块、邮件发送状态检测模块。项目主要功能为依托Hadoop实现海量收件人数据读取与分片处理，支持用户自定义邮件正文、上传附件，可灵活配置发送间隔，自动批量分发邮件，统计

1. 数据源加载：支持加载模拟用户访问数据集；生产环境可读取HDFS中存储的海量日志文件，包含用户ID、访问日期、访问次数字段。​2. 离线聚合统计：基于SparkDataFrame按日期分组，对用户访问次数求和，自动计算每日网站总访问量，并对结果按日期排序。​3. 双模式运行：支持本地调试模式（不

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

人事大数据平台围绕“数据整合、智能分析、辅助决策”构建核心能力，支持员工档案、招聘、考勤、绩效、薪酬、培训、晋升及离职等多维人事数据的统一接入与管理。平台可通过可视化看板实时展示人员规模、组织结构、年龄分布、职级分布、人才流动、人力成本等关键指标，并支持按部门、地区、岗位、职级等维度进行多层级钻取分