GPS里程计算
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案例介绍
负责基于原始GPS数据计算里程数据。使用java语言开发，采用大数据lambda架构，实时处理部分消费kafka数据，使
用Flink进行计算，存入Hbase，保证实时性。离线部分使用Spark计算，读取Hive上的数据，计算结果入Hbase，保证
准确性。
通过dubbo和SpringCould提供数据查询服务。
实现GPS里程查询hbase数据双活，提高了该服务的稳定性。双活前当Hbase集群出现故障可能导致业务接口1到2个小
时处于响应慢，失败率高状态。双活后再次出现Hbase故障，业务不受影响，用户无感知。
用Flink进行计算，存入Hbase，保证实时性。离线部分使用Spark计算，读取Hive上的数据，计算结果入Hbase，保证
准确性。
通过dubbo和SpringCould提供数据查询服务。
实现GPS里程查询hbase数据双活，提高了该服务的稳定性。双活前当Hbase集群出现故障可能导致业务接口1到2个小
时处于响应慢，失败率高状态。双活后再次出现Hbase故障，业务不受影响，用户无感知。
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负责基于原始GPS数据计算里程数据。使用java语言开发，采用大数据lambda架构，实时处理部分消费kafka数据，使
用Flink进行计算，存入Hbase，保证实时性。离线部分使用Spark计算，读取Hive上的数据，计算结果入Hbase，保证
准确性。
通过dubbo和SpringCould提供数据查询服务。
实现GPS里程查询hbase数据双活，提高了该服务的稳定性。双活前当Hbase集群出现故障可能导致业务接口1到2个小
时处于响应慢，失败率高状态。双活后再次出现Hbase故障，业务不受影响，用户无感知。
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