在数字化转型大潮中，大数据平台作为数据驱动的基础设施已经成为了行业的必选题。大数据任务调度系统负责数据领域所有离线任务的编排调度，是大数据平台的重要组成部分。从传统数仓到湖仓一体大数据平台演变过程中，调度系统也经历了多次迭代演进，随着任务量变大，调度系统面临调度性能变差和稳定性降低等诸多问题。

本次我将分享中邮消费金融大数据任务调度系统，在面向金融的场景下高性能和高可用等方面的挑战和建设经验。

演讲提纲：

1. 背景介绍
   • 中邮大数据调度系统发展历程及遇到的问题
   • 金融级任务调度系统架构选型介绍
2. 架构设计
   • 采集工具集成和扩展
   • 任务依赖血缘分析设计
   • 任务监控设计
   • 任务编排设计
   • 高可用分布式设计
3. 大数据调度系统应用实践
   • 支撑离线湖仓加工应用
   • 支撑营销策略应用
   • 支撑 Oneservice 应用
4. 未来规划思路
   • 多模引擎适配
   • 基于事件驱动的任务调度优化
   • 跨集群混合资源弹性调度优化

你将获得：

• 了解金融级大数据调度系统建设的关键功能设计
• 了解大数据调度系统在平台演进过程中的技术选型、问题解决等方面经验
• 了解大数据调度系统在消费金融离线湖仓加工、智能营销、Oneservice 开放服务的应用及实践