ApacheDoris助力网易严选打造精细化运营DMP标签系统...
首先定义标签和人群圈选的规则；定义出描述业务的DSL之后，便可以将任务提交到Spark进行计算；计算完成之后，将计算结果存储到Hive和Doris；之后业务方便可以根据实际业务需求从Hive或Doris中查询使用数据。
如何评价kudu存储引擎
没有数据分析流式计算的经验，根据对kv存储系统的理解，简单答一发，轻拍。
一个项目负责人来公司做过seminar，是HBase那帮人搞的，出发点是把数据分析放进存储里，这样达到一个在某些query的优化。本来如果做数据分析，要从HBase导出到hadoop平台再用Hive查询，太慢了，而且是offline的。
kudu是一套完全独立的分布式存储引擎，很多设计概念上借鉴了HBase，但是又跟HBase不同，不需要HDFS，通过raft做数据复制；分片策略支持keyrange和hash等多种。
Kudu是围绕Hadoop生态圈建立的存储引擎，Kudu拥有和Hadoop生态圈共同的设计理念，它运行在普通的服务器上、可分布式规模化部署、并且满足工业界的高可用要求。其设计理念为fast analytics on fast data。
hive,impala,kfk,hbase,mitaka的关系是怎样的
HQL是一种类SQL语言，这种语言最终被转化为Map/Reduce.虽然Hive提供了SQL查询功能，但是Hive不能够进行交互查询--因为它只能够在Haoop上批量的执行Hadoop。Apache HBase是一种Key/Value系统，它运行在HDFS之上。
从数据库特性角度来看，hive与hbase的对比，hive不能修改数据，只能追加的方式，hbase允许增加和删除数据，hive不支持索引，impala和hive都是没有存储引擎的，hbase算是有自己的存储引擎。
大数据治理平台——维度管理
苏宁八大产业，每个产业有自己的数据集市，每个数据集市有自己的维度表，没有统一的维度管理(包括管理规范和系统支撑)。
谈到数据治理，很多企业经常讲它是一个涉及到企业战略、组织架构、数据标准、管理规范、数据文化、技术工具的一个综合体。没有数据治理实践经验的，一定会认为数据治理好“高大上”！又是战略、又是标准、又是文化。
· 改进数据管理——数据治理将人的维度带入高度自动化、数据驱动的世界。它建立了数据管理的行为准则和最佳实践，确保传统数据和技术领域（包括法律、安全和合规等领域）以外的问题和需求得到一致解决。
大数据核心技术有哪些
1、大数据实时计算阶段需掌握的技术有：Mahout、Spark、storm。
2、大数据技术的核心技术是：在大数据产业中，主要的工作环节包括：大数据采集、大数据预处理、大数据存储和管理、大数据分析和大数据显示和应用的挖掘（大数据检索、大数据可视化、大数据应用、大数据安全性等）。
3、大数据技术的体系庞大且复杂，基础的技术包含数据的采集、数据预处理、分布式存储、NoSQL数据库、数据仓库、机器学习、并行计算、可视化等各种技术范畴和不同的技术层面。
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