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摘要：本文提出从Hadoop数据湖（Hive/Impala）到AI决策的落地方法，采用四步走策略：1）构建统一数据底座，确保数据质量；2）建立可复用特征工程体系；3）实现模型训练与评估自动化；4）部署低延迟推理服务。重点强调特征一致性、闭环反馈机制和业务场景落地，建议从高价值场景入手，避免"大而全"方案。通过将传统大数据平台与现代AI工程结合，可低成本构建持续进化的智能决策系统
MySQL DB]→ (JDBC) → [鲲鹏 AArch64 服务器] → (HDFS/Kafka/Hive) → [CDP 7.3 集群 (x86_64)]⚠️ 需在鲲鹏服务器安装 Hadoop 客户端配置（core-site.xml, hdfs-site.xml），或使用 Hive JDBC 直接连接。✅ 数据将写入 CDP 集群的 HDFS 和 Hive 表中。在华为鲲鹏（Kunpeng）
