业务和功能介绍
核心痛点：
电商多平台（天猫/京东/抖音）订单数据分散在独立MySQL库，品牌方无法实时获取全域销售洞察；现有T+1报表无法支撑大促实时决策，手工统计误差率达15%；测试/生产环境配置差异导致数据服务频繁故障。
业务亮点：
✅ 全域实时决策：聚合10+电商平台订单流（日均500万笔），通过Flink实时计算关键指标（GMV/退款率/TOP商品），5分钟延迟交付品牌方大屏
✅ 多租户数据服务：基于StarRocks构建统一数据服务层，支持50+品牌方自定义报表（权限隔离+弹性资源分配）
✅ 成本优化：ClickHouse替换原有Hive T+1报表集群，查询速度提升20倍，存储成本降低40%
1、分层存储策略
StarRocks：存储原始订单明细（支持UPDATE/DELETE），承接高频OLAP查询
ClickHouse：物化视图预聚合核心指标（分钟级刷新），支撑可视化大屏
2、多环境治理
整合各个环境的数据
3、品牌方数据安全
Trino RBAC：按品牌ID动态创建SQL视图
Kafka数据脱敏：Flink实时掩码手机号/身份证号
电商多平台（天猫/京东/抖音）订单数据分散在独立MySQL库，品牌方无法实时获取全域销售洞察；现有T+1报表无法支撑大促实时决策，手工统计误差率达15%；测试/生产环境配置差异导致数据服务频繁故障。
业务亮点：
✅ 全域实时决策：聚合10+电商平台订单流（日均500万笔），通过Flink实时计算关键指标（GMV/退款率/TOP商品），5分钟延迟交付品牌方大屏
✅ 多租户数据服务：基于StarRocks构建统一数据服务层，支持50+品牌方自定义报表（权限隔离+弹性资源分配）
✅ 成本优化：ClickHouse替换原有Hive T+1报表集群，查询速度提升20倍，存储成本降低40%
1、分层存储策略
StarRocks：存储原始订单明细（支持UPDATE/DELETE），承接高频OLAP查询
ClickHouse：物化视图预聚合核心指标（分钟级刷新），支撑可视化大屏
2、多环境治理
整合各个环境的数据
3、品牌方数据安全
Trino RBAC：按品牌ID动态创建SQL视图
Kafka数据脱敏：Flink实时掩码手机号/身份证号
项目实现
一、项目角色与周期
核心角色与人数（中型数据平台参考）：
数据工程师（3人）：负责ETL开发、数据建模、作业运维。
平台开发工程师（1人）：搭建K8s集群、维护Airflow/Trino等平台组件。
数据架构师：技术选型、架构设计、性能优化、规范制定。
运维工程师（2人）：K8s/Docker集群管理、监控告警。
数据治理专员（1人）：元数据管理、数据质量监控。
前端工程师（2人）：BI帆软工具界面开发
我担任数据工程师，负责技术选型、数据架构设计、服务组件搭建、异常处理
开发周期：
Phase 1 基础架构搭建（2个月）：K8s集群部署、日志/监控体系、核心组件容器化（Helm部署）。
Phase 2 批处理链路建设（1.5个月）：Hive/Trino数仓分层设计、Airflow调度开发、DBT模型构建。
Phase 3 实时链路建设（2个月）：Kafka+Flink实时计算、Canal同步MySQL、ClickHouse/StarRocks实时数仓。
Phase 4 平台化与治理（1个月）：数据血缘集成、指标管理、查询服务API封装。
总周期：6-7个月（含测试与迭代）。
您负责的核心任务：
✅ 技术选型：评估ClickHouse vs StarRocks实时性能，设计混合查询架构（Trino联邦查询）。
✅ 实时架构设计：主导 MySQL → Canal → Kafka → Flink → StarRocks 端到端低延迟链路。
✅ 数据建模规范：制定分层数仓标准（ODS/DWD/DWS/ADS），统一DBT模型开发规范。
✅ 资源优化：调优Flink Checkpoint策略、ClickHouse MergeTree分区设计、Trino内存配置。
✅ 平台高可用：设计K8s多
核心角色与人数（中型数据平台参考）：
数据工程师（3人）：负责ETL开发、数据建模、作业运维。
平台开发工程师（1人）：搭建K8s集群、维护Airflow/Trino等平台组件。
数据架构师：技术选型、架构设计、性能优化、规范制定。
运维工程师（2人）：K8s/Docker集群管理、监控告警。
数据治理专员（1人）：元数据管理、数据质量监控。
前端工程师（2人）：BI帆软工具界面开发
我担任数据工程师，负责技术选型、数据架构设计、服务组件搭建、异常处理
开发周期：
Phase 1 基础架构搭建（2个月）：K8s集群部署、日志/监控体系、核心组件容器化（Helm部署）。
Phase 2 批处理链路建设（1.5个月）：Hive/Trino数仓分层设计、Airflow调度开发、DBT模型构建。
Phase 3 实时链路建设（2个月）：Kafka+Flink实时计算、Canal同步MySQL、ClickHouse/StarRocks实时数仓。
Phase 4 平台化与治理（1个月）：数据血缘集成、指标管理、查询服务API封装。
总周期：6-7个月（含测试与迭代）。
您负责的核心任务：
✅ 技术选型：评估ClickHouse vs StarRocks实时性能，设计混合查询架构（Trino联邦查询）。
✅ 实时架构设计：主导 MySQL → Canal → Kafka → Flink → StarRocks 端到端低延迟链路。
✅ 数据建模规范：制定分层数仓标准（ODS/DWD/DWS/ADS），统一DBT模型开发规范。
✅ 资源优化：调优Flink Checkpoint策略、ClickHouse MergeTree分区设计、Trino内存配置。
✅ 平台高可用：设计K8s多
示例图片视频
相似推荐
售后服务管理系统
本套售后管理系统，是深度贴合制造业一线业务场景的轻量化协同工具。它无需推翻企业现有管理体系，不依赖高额定制开发，无缝衔接金蝶ERP，精准填补现场业务与后端管理系统的衔接空白，用最小成本实现售后管理数字化升级。
系统适用对象覆盖全生态售后相关角色，包括企业售后部全体人员、销售人员、授权经销商及合作电工，不同角色配备专属操作入口与功能权限，操作简单易上手，无需复杂培训即可快速落地使用。
在登录方式上，系统采用双端适配模式：内部售后、销售人员通过企业微信工作台登录，实现PC+移动端协同办公；外部经销商、合作电工通过微信小程序登录，扫码即用、无需安装额外软件，真正做到随时随地办业务，一键操作提效率。
内部AI问答平台
系统集成 AI 知识助手、多模态助手、企业知识库三大核心能力，支持仪表板快速生成、拖拽式大屏搭建、智能报告生成与剧本化编辑，并提供 AI 机器人聊天及自定义指标配置，打造覆盖智能交互、数据分析与可视化应用的全链路企业级平台。
证券H5积分商城系统
作为前端核心开发，我的任务是主导积分商城的前端架构设计，并独立负责商品展示、积分兑换、订单管理等核心模块的开发。关键目标是打造一个稳定、流畅且用户体验良好的H5应用，并确保与券商APP原生环境无缝集成。
批量数据处理与自动化运维脚本开发
本项目为批量数据处理与自动化运维脚本工具，旨在解决企业日常工作中大量重复的数据处理、运维操作问题，通过 Python 自动化脚本，实现数据采集、批量导出、定时任务、日志监控等功能。工具核心功能包括：1. 多源数据采集，支持 Excel/CSV/ 数据库等多格式数据自动提取；2. 批量数据处理，支持数据清洗、格式转换、报表生成；3. 自动化运维，支持定时任务、服务器监控、日志分析；4. 可视化配置，用户可通过简单配置实现自定义自动化流程，无需代码。工具可广泛应用于财务、行政、运维等多个岗位，大幅提升工作效率，减少人工错误。
AI 多 Agent 自动化办公系统开发
本项目为 AI 多 Agent 自动化办公系统，旨在解决企业日常办公中重复、繁琐的流程化工作，通过大模型驱动的多智能体协同，实现文档处理、智能问答、流程自动化等核心功能。系统核心模块包括：1. 智能文档解析 Agent，支持 PDF/Word/Excel 等多格式文件自动提取关键信息、生成摘要；2. 流程自动化 Agent，可自定义工作流，自动执行数据录入、报表生成等任务；3. 智能问答 Agent，基于企业私有知识库，提供精准的业务咨询服务。用户可通过可视化界面快速配置 Agent，无需代码即可搭建专属自动化办公系统，大幅提升办公效率，降低人力成本。
帮助文档
Copyright @ 2021-2024 程聚宝 | 浙ICP备2021014372号
人工客服