技术点:springcloud + kafka + hbase + mogodb 1、建立实体对象 2、搭建kafka并创建topic ,搭建可参考:https://www.cnbl ...
导读:当今生活节奏日益加快,企业面对不断增加的海量信息,其信息筛选和处理效率低下的困扰与日俱增。由于用户营销不够细化,企业 App 中许多不合时宜或不合偏好的消息推送很大程度上影响了用户体验,甚至引发了用户流失。在此背景下,友信金服公司推行全域的数据体系战略,通过打通和整合集团各个业务线数据,利用大数据 人工智能等技术构建统一的数据资产,如 ID Mapping 用户标签等。友信金服用户画像项目 ...
2019-12-30 15:19 0 983 推荐指数:
技术点:springcloud + kafka + hbase + mogodb 1、建立实体对象 2、搭建kafka并创建topic ,搭建可参考:https://www.cnbl ...
转载入职第一天,老板竟让我优化5亿数据量,要凉凉? >jsoncat:https://github.com/Snailclimb/jsoncat (仿 Spring Boot 但不同于 Spring Boot 的一个轻量级的 HTTP 框架) 前段时间 ...
摘要 用户画像与实时数据分析是互联网企业的数据核心。知乎数据赋能组以百度智能云的数据仓库Palo(基于Apache Doris的商业产品)为基础,构建高响应、低成本、兼顾稳定性与灵活性的实时数据架构,同时支持实时业务分析、实时算法特征、用户画像三项核心业务流,显著提升对于时效性热点与潜力 ...
简介: Flink+Hologres亿级用户实时UV精确去重最佳实践 UV、PV计算,因为业务需求不同,通常会分为两种场景: 离线计算场景:以T+1为主,计算历史数据 ...
转自:http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzIzMzEzODYwOA==&mid=2665284466&idx=1&sn=2b06a5298217 ...
在《什么的是用户画像》一文中,我们已经知道用户画像对于企业的巨大意义,当然也有着非常大实时难度。那么在用户画像的系统架构中都有哪些难度和重点要考虑的问题呢? 挑战 大数据 随着互联网的崛起和智能手机的兴起,以及物联网带来的各种可穿戴设备,我们能获取的每一个用户的数据量是非 ...
1、和目标有关的用户数据 构建用户画像是为了还原用户信息,因此数据来源于:所有用户相关的数据。 对于用户相关数据的分类,使用【封闭性的分类方式】。 如,世界上分为两种人,一种是学英语的人,一种是不学英语的人; 用户分三类,高价值用户 ...
小 T 导读:八五信息新能源电力物联网平台采用TDengine,存储和查询分析物联网设备的实时数据,以及光伏设备传感器的遥测数据。需支撑至少50000台设备总计400万测点的实时数据接入、处理及存储,预计日增量40多亿条。之前使用TimescaleDB,无论在读写性能,还是硬件资源上,都遇到了瓶颈 ...