Uber是如何管理大規模數據工作流的？

讓這些數據可操作，需要進行數據提取、轉換、解析和編排，從而在傳統商業智能、機器學習、模型訓練、可視化和報表等場景中廣泛應用。儘管在Uber迅速發展的初期，上線了廣覆蓋面的數據工作流系統，用戶須針對每種用例選擇幾種工具疊加使用。儘管此大型工具箱可實現敏捷且響應迅速的增長，但事實證明，它難以管理和維護，需要工程師在應對不同項目時，學習重複數據工作流系統。因此，Uber需要一個可以創建、管理、調度和部署

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