菜鸟物流大数据技术架构.pptx

菜鸟物流大数据技术架构 在本资源中，我们将深入讨论菜鸟物流大数据技术架构的技术创新和演进，包括从离线计算到实时计算、物流大数据案例：物流订单全链路追踪、双十一物流大数据计算的挑战和应对等。 随着数据和科技的发展，传统物流业需要创新发展，以提高效率和降低成本。菜鸟物流大数据技术架构正是为了解决这个问题，通过智能数据平台，推动合作伙伴之间的高效协作和协同，提供健壮的实时数据服务层，服务菜鸟内外各种数据产品。 菜鸟大数据建设演进从手工作坊到数据体系化，经历了多次模型迭代和数据治理，形成了体系化的数据，在规模和效率上找到了平衡。从2015年之前菜鸟数据架构经过3年的演进，已经实现了数据项目物理隔离，实时和离线数仓同步发展，并提供健壮的实时数据服务层，服务菜鸟内外各种数据产品。 在解决方案中，菜鸟大数据技术架构的关键技术点包括： 1. MaxCompute批计算平台：提供了实时流计算引擎、内存计算引擎和混合计算引擎等技术支持，满足业务需求的高速计算和实时分析需求。 2. 数据仓库建设：菜鸟大数据仓库已经成为阿里集团内物流数据的权威平台，提供了离线和实时数据服务，满足业务需求的多样化分析需求。 3. 实时计算发展路线图：菜鸟大数据技术架构的实时计算发展路线图，包括流计算引擎升级、实时公共层技术多样性、多场景支持等技术点，满足业务需求的实时分析需求。 4. 物流大数据案例：菜鸟物流大数据案例，包括从离线到实时物流订单全链路追踪、物流数据计算关键难点等技术点，满足业务需求的物流订单全链路追踪和分析需求。 在解决方案中，菜鸟大数据技术架构的技术创新和演进，解决了业务需求的多样化分析需求，提高了效率和降低了成本，为传统物流业的创新发展提供了技术支持。 本资源摘要信息为菜鸟物流大数据技术架构的技术创新和演进，旨在解决传统物流业的创新发展问题，提高效率和降低成本。