随着电子商务的蓬勃发展和快递物流行业的日益激烈竞争，中通快递作为该行业的领先者，正面临着前所未有的业务处理量和快速增长的数据处理需求。在这种背景下，企业内部对数据的时效性、准确性以及即时可用性的要求不断提高，不仅需要天、小时级别的离线数仓进行事后的数据分析和决策支持，也更加重视通过实时数仓实现对事中事件的预警和即时干预。

随着公司业务规模不断地扩大，需求更新迭代速度加快。如何为业务线提供快速、持续、按需发布的能力成为了首先要解决的问题。本文主要阐述在持续交付的过程

在快节奏的现代物流行业，实时准确的信息传递是保证效率和客户满意度的关键环节。随着技术的进步，地图信息可视化成为物流管理中不可或缺的工具。地图本身作为地图存在，基于底图之上的可视化信息主要包含“点、线、面”。

Presto最初由Facebook公司开发，并于2012年开源。早期，Facebook依赖于Hive做数据分析，伴随业务需求的不断提升，Facebook的工程师们发现，hive不能很好地满足交互式查询的数据分析场景。对此，工程师们另

中通数据仓库目&#

随着物流行业的快速发展，用户对于快递送达时间的要求越来越高。于是，时效就成为了各家快递公司互相竞争的重要指标。影响快递时效的因素有很多，如自动化设备分拣效率，运输路由等，其中，现场管理也是影响时效的一个很重要因素。随着数字化的推广，现场管理由之前的实地管理，现场观察，逐步发展为现场可视化设备的实时监控、实时预警、实时干预、实时解决问题。那么如何把复杂的运营数据和现场实时场景呈现给现场管理者？如何在各种不同分辨率可视化投放工具上完美地展示数据，已经成为前端开发人员急需解决的问题。

随着公司业务体量不断发展，多个业务线依赖于大数据平台开展数据业务，大数据底层系统的稳定和高效成为了公司业务正常运转的基石。中通的大数据平台的基座依托于Hadoop，目前公司90%的ETL任务基于Spark-Sql引擎构建的，每天线上运行的 Spark任务有12w+，每天Shuffle产生的数据规模达6PB以上，同时单次Shuffle数据最大规模达数百TB以上，巨大的Shuffle数据量和复杂的计算环境使得Spark的Shuffle过程面临巨大挑战。因此保证Shuffle稳定性对Spark任务的执行效率和稳定性显得至关重要。

随着公司电子面单化的普及，公司各个产线对自定义打印模版进行打印的需求日益强烈，希望能有一套从模板设计、打印内容渲染到多端打印整个流程的解决方案，整个方案主要分为人员管理系统、日志管理系统、模版管理系统、打印组件SDK、日志系统和云打印系统。

文章介绍了分波次统计模型结合POI技术在快递派送场景中的应用。该模型可以用于计算派送难度、判断虚假批量签收以及其他分析场景。通过识别派送员派送难度，可以提升政策公平性和服务质量。同时，该模型还能实时监控派送情况，调整派件路线，提升客户满意度。对企业来说，该模型的应用还能降低物流成本、提高送达速度和货运效率，增加竞争力。随着物流技术的发展和智能化程度的提高，快递派送场景的分析将更加规模化、流程化、智能化。基于该模型的派送优化模型也会进一步完善，实现更高效、智能化的配送。

产品经理与用户体验设计师在工作中确实是有所交叉的，都需要围绕着产品与需求展开工作。但他们其实并不一样，工作的侧重点与工作内容多会有一定的差别。

中心业务数据线上化已多年，覆盖率并不低，但是使用上用户却很难直接通过已有的数据去进行业务决策。基于这个大背景，我们对中心的基层管理角色进行了梳理，希望针对不同角色进行应用定制化，让数据更有效的服务基层管理者。

本次主要复盘的是15个角色之一的“车辆管理员”角色，目前中通快递拥有直营+股份车队共87个，车辆共23,961辆，司机共15,000+名。运输是整个快递链路的关键一环，如何有效管理庞大的车辆&司机队伍，从而保证运输安全和降低成本是非常重要的。

随着业务体量逐步增大，跨系统数据抽取的应用场景越来越多，而对于业务开发人员，需要实现异构数据源数据的抽取和录入，除了自己写代码实现数据抽取、转换、写入，另一个选择是使用开源的数据同步工具来做。对于手动实现数据同步，一方面增大了数据投产周期（需要经历应用发布完整的流程），另一方面每个人代码实现差异，项目维护难度增大。如果每个项目引入了各版本、技术栈的第三方数据同步工具，又无法实现数据安全管控，并且多引入一个中间件，也增大项目的复杂度，降低应用可移植性。

假设你是一名前端开发人员，在使用产品的过程中，有用户反馈遇到了故障，但是故障发生的上下文是未知的。

你不知道故障发生在哪个页面，也不知道如何操作才能复现该故障，更不清楚发生故障的用户的客户端环境是怎样的。这些上下文信息都对故障排查有很大的帮助，但是要通过找到出问题的客户去沟通了解这些信息的成本非常高，一来二去时间过去故障的影响范围可能还会逐步扩大。

然而，ZCAT是一款全面的APM(应用程序性能监控)产品，它提供了前端监控ZCAT SDK，能够同时监控页面性能及JS报错、API报错等多项数据，并提供了告警推送、错误详情、链路追踪等多项能力。

通过ZCAT，可以快速了解故障发生的上下文信息，减少故障排查时间，提高生产效率。而通过告警通知，开发人员可以及时介入，降低故障影响范围，提升用户体验，保持用户忠诚度。

与需求方对接落地过程中，如何通过Midjourney降低试错成本？

1、问题点：实际的项目中，很多场景难以通过Midjourney具像化生成。

2、价值点：前期（关键词+风格方案定义），需求方可以深度参与，与设计师一起把控方向，降低试错成本。后期设计师只需补充元素场景，降低处理成本。

在当今竞争激烈的商业环境下，保持对竞品信息的了解和研究是尤为重要的。如何通过分析竞品的功能，探究竞品背后的产品方向和运营策略，进而优化自己产品，才是竞品分析的目的。本文将为你由浅入深的讲解竞品分析流程与方法。

中通快递创建于2002年5月8日，是一家以快递为核心业务，集跨境、快运、商业、云仓、航空、冷链、金融、智能、兔喜社区生活服务、中快数字营销等生态版块于一体的综合物流服务企业。2021年，中通快递全年业务量达到223亿件，同比增长31.1%。全网服务网点30,400+个，转运中心99个，直接网络合作伙伴5700+个，自有干线运输车辆10,900辆（其中超9000辆为高运力甩挂车），干线运输线路约3700条，网络通达99%以上的区县，乡镇覆盖率超过93%。科技中通大数据中心支撑了公司的业务，现在有了两个IDC，Hadoop集群规模达到了上千台，存储达到了18PB+，线上日活任务数2w+，目前，仍处在快速增长期。

如下图展示了一个快递的生命周期，五个字概括就是收发到派签。首先，客户通过线上或线下的方式和快递员取得联系，填写寄件人等信息，将快递A交给快递员。快递A经过称重、打单、扫描、包装等步骤，由快递员送往发件网点，此过程称为揽收。然后，发件网点的快递员将快递A进行建包、装包、装车，由发件网点发出，发往首转运中心。快递A经首转运中心被运输到末转运中心。快递A到达末转运中心后，快递员根据三段码的解析将快递A递交到收件网点，收件网点对快递A进行拆包和分拣，此过程包括发件和到件。快递A被分拣完，由快递员进行派件，最终快递A被送达到收件客户手里，收件客户完成签收。在快递A整个生命周期内，每个业务流程都会产生大量的数据，我们利用这些数据，可以追踪快递A的轨迹，分析快递A的运送时效，分析快递A的退改签等业务。当然，做上述事情的前提是，我们需要一个稳定的、计算高效的、海量存储的基础大数据平台。