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1.日志处理系统。后端使用elasticsearch和hdfs作为数据存储系统，使用logstash和spark streaming接受服务器日志，基于elastic search api开发web服务器，使用echarts制成图表，从多个维度展示日志，同时提供日志搜索功能。
2.报表系统。使用spark streaming完成数据清洗，hive进行数据存储，对狐友各项指标进行统计，hbase存储统计结果。在统计结果之上，使用spring boot，spring mvc，echarts，bootstrap完成报表系统。
3.标签系统。使用的技术栈同上，用spark streaming计算用户标签，用hbase存储标签，标签系统负责标签查询和展示。
4.实时特征平台。使用storm和自研分布式计算引擎完成，实现实时特征计算平台。特征500+，每天数据量十亿级别。
5.实时数仓。在kafka+flink之上构建配置化的计算系统，通过配置化即可生产业务表.数据表30+，每秒千万级数据量。