项目描述:
对上交所、深交所、北交所和沪港通每日的基金股票数据做处理。下午三点数据会发送到服务器，CD监控到数据到达，抽取数据到Linux后通过flume处理sink到hdfs，经过后续ods层到jgqr层的业务逻辑，生成数据推到下游应用端。

项目职责:
1.使用CD工具和SHELL脚本，采集Windows上面的数据到Linux中。
2.负责pre层的数据处理。在pre层为针对不同的业务逻辑对数据打上标识。
3.自定义flume的source对不同的文件数据进行解析rdb、xls等文件格式解析。
项目贡献：
1.对pre的处理逻辑做优化，需要使用到的历史数据做前置处理，过滤不需要的的数据，解决数据倾斜等问题。
2.执行交易明细层的时候，对pre表和参数表提取视图，提升交易明细层的执行效率。
3.每天业务完成后对交易明细层的小文件进行合并，提升交易汇总层的执行效率。
4.跑接口数据的时候，需要使用到最新的参数表，参数表在不断的更新，采用insert into加批次的方式解决该问题。
5.设计db2状态表和hive的业务表，理解业务，在满足业务的前提下对接口流程可能的去提升执行效率。
6.大数据集群资源有限，业务一般集中执行，需要合理为每个接口配置spark能够使用的资源，保证不同接口执行流程有足够的资源并且不会影响其它接口执行。
7.CD拉取文件数据进行改进：在windows端对批次拉取的文件打tar一次性拉取，提升效率。