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#架构设计

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【京东】实时数仓项目介绍：架构与技术选型

京东大数据开发一面真题。以电商实时数仓为例讲清 Kafka 分层、Flink 加工、ClickHouse/Doris 服务的架构全貌，以及每个选型背后的理由。

91学AI·6 阅读

湖仓一体的落地路径：存储层统一用湖格式、计算层多引擎共存、按 ODS/DWD/DWS/ADS 分层建模，以及迁移时的现实步骤。

91学AI·9 阅读

用户画像系统核心是三件事：ID-Mapping 打通身份、标签分层存储（明细宽表 + 位图）、圈人查询用位图交并加速，存储选型按更新频率和查询模式拆给 Doris 与 CK。

91学AI·7 阅读

实时大屏设计核心是分层降载：Kafka 接流、Flink 做窗口预聚合、OLAP 存多粒度结果、缓存挡并发，让大屏查询只扫小数据量，秒级刷新生生不息。

91学AI·7 阅读

分层是为了解耦、复用和可追溯。ODS 贴源保留现场，DWD 清洗明细并统一口径，DWS 轻度汇总沉淀公共逻辑，ADS 面向应用出指标。

91学AI·6 阅读

分区数从吞吐目标、消费者并行度、Broker 负载三方面推算，讲清单分区内有序、全局无序的模型，以及按 key 哈希保业务有序的正确姿势。

91学AI·6 阅读