交易数据处理系统
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案例介绍
基于公司 Global Systematic Stress Test 业务构建的大型数据分析平台，日均数据处理量 1TB，对上 游每日的数据 进行离线分析、处理、清洗后写入数仓。构建交易数据的离线与实时数据仓库，设计数据 模型，ETL 实施，ETL 性能优化， ETL 数据监控，提升数据架构扩展性，支持数据产品的快速迭代和横向 扩展。该项目使用 Java 语言通过 Spark 和 Hive 构建数仓，包括数据抽取，转换和加载，确保数据的 高效处理和整合。同时进行 Spark 性能调优，每天固定时间数据会更新，需要及时处理 确保性能稳定， 编写自动化监控脚本。
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基于公司 Global Systematic Stress Test 业务构建的大型数据分析平台，日均数据处理量 1TB，对上 游每日的数据 进行离线分析、处理、清洗后写入数仓。构建交易数据的离线与实时数据仓库，设计数据 模型，ETL 实施，ETL 性能优化， ETL 数据监控，提升数据架构扩展性，支持数据产品的快速迭代和横向 扩展。该项目使用 Java 语言通过 Spark 和 Hive 构建数仓，包括数据抽取，转换和加载，确保数据的 高效处理和整合。同时进行 Spark 性能调优，每天固定时间数据会更新，需要及时处理 确保性能稳定， 编写自动化监控脚本。
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