专题演讲嘉宾:姜伟华

阿里巴巴 资深技术专家

姜伟华,阿里巴巴计算平台事业部资深技术专家。曾长期在Intel、唯品会等公司工作。在Intel期间,创建并负责Intel大数据研发团队,创立Intel大数据发行版,并连续多年保持国内市场占有率第一。领导Intel大数据开源,团队涌现出10+ Apache Committer,创立两个Apache项目。曾获Intel最高奖(Intel Achievement Award)和Intel中国最高奖(Intel China Award)。在唯品会期间负责大数据平台与AI平台。现在阿里巴巴从事新一代大数据通用引擎的研发工作。 

by 姜伟华

阿里巴巴
资深技术专家

实时数仓是大数据领域目前炙手可热的主题,各公司都在积极构建实时数仓,甚至实时数据中台。传统Lambda架构已不堪重负。新的产品和方案层出不穷。构建一个适合的实时数仓需要考虑哪些因素?怎么设计架构和链路?本演讲基于阿里内外的成功实时数仓案例来分享实时数仓的构建,分别对流量场景(例如精准营销、算法分析、网络监控等)和数据库场景(AP数据中台)下的分析与服务给出经验分享,希望对于听众能有所启发。 

内容大纲

1. 实时数仓建设方法的演进

2. 实时数仓原则与方法论

  • 模型统一、接口统一、流批一体
  • 灵活、低成本
  • 不要lambda架构
  • 架构一定要简单
  • 成本 vs 性能

3. 实时数仓的建设方法

  • ODS->DWD->DWS->ADS
  • 热数据与冷数据的存储

4. 实时数仓查询方法的设计

  • 查询pattern
  • 查询QPS
  • 预聚合

5. 实时数仓写入链路的设计

6. 流量分析场景下的实践案例

  • AB Test
  • 智能营销
  • 网络监控
  • 实时排行榜

7. 数据库场景下的实践案例

  • 数据打宽
  • 分库分表合并

听众受益

  • 实时数仓建设方法的演进
  • 实时数仓的建设方法
  • 实时数仓写入链路和查询方法的设计
  • 流量分析场景下的实践案例 (例如精准营销、算法分析、网络监控、实时大屏、实时排行榜等)
  • 数据库场景下的实践案例  

适合人群

大数据从业人员、企业数据中台建设者、企业大数据总监、企业CTO等。

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