大数据发展至今，已经有近 10 年时间，在这 10 年时间里面，大数据架构发生了很多变化，而这些变化，不断冲击当前企业大数据架构，给业务部门和信息部门带来很大挑战。顺丰目前每天新增的数据规模是 200TB，总数据规模是 200PB+，在这样的规模下面，如何保证大数据架构稳定性？

本次演讲将会分享顺丰科技大数据团队的相关实战经验。

演讲提纲：

1. 大数据架构历史变迁    
   • 洪荒期，MR架构，大规模数据分析    
   • 远古期，MPP架构，即席分析    
   • 近古期，Storm架构，实时分析    
   • 近现代，Flink流批一体架构、Spark内存迭代架构、HTAP湖仓一体架构    
   • 现如今，Hudi实时数据湖架构
2. 架构稳定的关键因素
   • 扩展性    
     • 从公司业务发展角度考虑集群扩展能力 （10节点、100节点、1000节点）
   • 可用性    
     • HA、多Master、跨机房灾备
   • 开放性    
     • 从技术生态角度（SQL、ML、AI）,考虑架构开放性
   • 易用性    
     • 面向业务端，提供透明架构能力，保障业务南向接口不变
   • 先进性      
3. 未来大数据架构畅想    

你将获得：

• 了解大数据架构进阶历程
• 了解影响顺丰架构稳定性保障的关键因素