物流作为劳动密集型行业，涉及揽收、仓储、海关、干线运输、末端配送等环节，实操链路长，通过IOT设备采集的人、货、场相关的数据量大。如何以较低的技术成本同时满足数据的时效和准确性要求是面临的巨大的技术挑战。本分享介绍了一种不同于传统Hadoop、Flink、Spark等计算引擎的方法，使用基于MQ的轻量级计算以较低的技术成本，支撑物流数据化运营、决策。

Speakers:

王鑫: 菜鸟网络, 高级技术专家, 阿里巴巴集团菜鸟网络高级技术专家，出口物流数据智能负责人。Apache Storm PMC Member，Apache RocketMQ、IoTDB Committer。在大数据领域拥有丰富的研发与应用经验。