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[精華] 【微學堂】第51期|百度外賣大數據技術分享——大數據分布式調度系統

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發表于 2017-11-1 12:27 | 只看該作者 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式
在當下快節奏的社會中,人們依然追求高品質的生活,外賣行業的用戶群體已經迅速擴大,有數據預測2020年外賣用戶規模將達到6億。根據不同的用戶需求和場景進行匹配,正是依靠大數據技術來完成,大數據技術已經成為外賣平臺的硬實力。
百度外賣自正式推出以來,通過深耕大數據技術,迅速在白領外賣市場占領高地。百度外賣的大數據研發部門不僅為平臺的業務開發、運營分析和戰略分析提供了高效、可靠的數據產品服務,也為平臺品質和用戶體驗的提升提供了支撐和保障。
IT168微學堂攜手百度外賣大數據研發部7位技術實力干將,為愛學習的你,奉上一場大數據技術盛宴。


分享主題:大數據分布式調度系統

分享時間:2017年11月2日(周四)20:00

特邀講師:段煒 百度外賣大數據架構高級研發工程師
2012年本科畢業于吉林大學軟件工程專業,就職當當網,負責訂單系統的相關研發工作,著重大量級訂單數據分布式并行處理技術,解決并優化了相關性能問題,同時也對大數據架構及分布式系統產生了濃厚興趣并進行了深入研究。2016年加入百度外賣大數據研發部,現任職架構高級研發工程師,負責一系列大數據基礎架構及系統的設計、研發工作,協助ETL及OLAP進行例行生產及數據交付,并致力于HADOOP生態的研究及維護、大數據存儲及查詢引擎的二次開發及優化。


分享內容:
介紹針對于大數據領域數據生產及交付所設計研發的系統級應用--大數據分布式調度系統。區別于其他的調度系統,本系統根據大數據場景調度、分配、執行及周邊流程的差異化,進行了深度的優化設計,并結合內部大數據生產規范,實現出具有分類型、多觸發、策略調起、血緣依賴等特點的調度系統;在擴展性方面,通過分布式部署解決系統壓力問題,對接到其他系統進行內部生態的構建,助力整個大數據體系的高效運轉。

主要技術點:可依賴的任務調度,細粒度ETL生產實現,負載均衡及故障恢復


面向人群:數據倉庫管理員、數據分析師、數據平臺開發及使用者

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