IUOP
案例介绍
我的核心贡献：
数据架构设计：
采用 ODS→DWD→DWS→ADS 分层架构，基于 Kimball维度建模 设计用户行为、设备、交易等核心主题域，确保数据一致性。
引入 Hudi 实现增量更新，提升用户标签的实时性，减少全量计算资源消耗。
ETL优化与性能调优：
使用 Spark SQL + Hive 处理日均 TB级 用户行为日志，优化 JOIN倾斜（如采用 Skew Join + Broadcast优化），使任务执行效率提升 40%+。
设计 动态分区+ZSTD压缩 策略，降低存储成本 30%。
数据服务与应用：
基于 Presto 构建即席查询服务，支持业务团队自助分析用户行为路径。
开发 RFM用户分群模型，结合 A/B测试 优化营销策略，提升转化率 15%。
IUOP
案例介绍
联想IUOP（Intelligent User Operation Platform）是一个基于离线数仓的用户行为分析平台，旨在整合全球用户数据，构建360°用户画像，支撑精准营销、用户分群和个性化推荐。
我的核心贡献：
数据架构设计：
采用 ODS→DWD→DWS→ADS 分层架构，基于 Kimball维度建模 设计用户行为、设备、交易等核心主题域，确保数据一致性。
引入 Hudi 实现增量更新，提升用户标签的实时性，减少全量计算资源消耗。
ETL优化与性能调优：
使用 Spark SQL + Hive 处理日均 TB级 用户行为日志，优化 JOIN倾斜（如采用 Skew Join + Broadcast优化），使任务执行效率提升 40%+。
设计 动态分区+ZSTD压缩 策略，降低存储成本 30%。
数据服务与应用：
基于 Presto 构建即席查询服务，支持业务团队自助分析用户行为路径。
开发 RFM用户分群模型，结合 A/B测试 优化营销策略，提升转化率 15%。
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