8 篇大数据方向范文，结构：架构 → 规模 → 结果。重点看如何写清数据体量。
交易域数仓：Hive 分层 3000+ 表，日调度 2000 任务，核心报表 T+1 稳定产出，支撑 30+ 业务线分析。
Flink 实时数仓：消费 Kafka 峰值 50 万条/秒，大屏时延 < 1 分钟，大促零延迟堆积。
基于 Hive+Spark 建用户标签 800+，覆盖 2 亿用户，画像服务于推荐与投放，CTR +2.1%。
ELK + Kafka 日志平台：日采集 200TB，检索秒级，故障定位从 1 小时缩到 10 分钟。
实时特征管线：Flink 算 500+ 实时特征，支撑反欺诈，欺诈拦截率 +15%，时延 < 200ms。
建数据质量平台：500+ 校验规则，脏数据下降 90%，口径统一，取数工单减少 40%。
离线+实时特征平台：Spark 批 + Flink 流，特征复用率 70%，模型迭代周期减半。
Iceberg 湖仓：冷热分层，存储成本降 35%，即席查询提速 3 倍。
填空：我处理过 ___ 规模数据，用 ___ 架构，让 ___ 指标达到 ___。补不齐就先补项目复盘。
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