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OPPO實時數倉實踐

時間:2022-10-31來源:空口言瀏覽數:220

實時數倉方案并不是“搬過來”,而是根據業務“演化來”的,具體設計的時候需要根據自身業務情況,找到最適合自己當下的實時數倉架構,為為大家解讀OPPO實時數倉實踐方案。

實時數倉方案并不是“搬過來”,而是根據業務“演化來”的,具體設計的時候需要根據自身業務情況,找到最適合自己當下的實時數倉架構。實時計算一般都是針對海量數據進行的,并且要求為秒級。由于大數據興起之初,Hadoop并沒有給出實時計算解決方案,隨后Storm,SparkStreaming,Flink,StarRocks等實時計算框架應運而生,而Kafka,ES的興起使得實時計算領域的技術越來越完善,而隨著物聯網,機器學習等技術的推廣,實時流式計算將在這些領域得到充分的應用。

作為全球領先的智能設備制造者和創新者,OPPO 擁有數十億終端用戶,業務覆蓋智能制造、IoT生態、互聯網等業務,業態豐富。在此背景下,海量數據、時效性提升、多源異構,是擺在OPPO企業大數據平臺部門面前的核心問題。隨著業務的發展,實時數據的分析需求日益增多,尤其在營銷推薦、歸因分析、業務輔助決策等場景下,實時數據分析所帶來的效益提升是離線數據所不能比擬的。

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