原文:日處理數據量超10億:友信金服基於Flink構建實時用戶畫像系統的實踐

導讀:當今生活節奏日益加快,企業面對不斷增加的海量信息,其信息篩選和處理效率低下的困擾與日俱增。由於用戶營銷不夠細化,企業 App 中許多不合時宜或不合偏好的消息推送很大程度上影響了用戶體驗,甚至引發了用戶流失。在此背景下,友信金服公司推行全域的數據體系戰略,通過打通和整合集團各個業務線數據,利用大數據 人工智能等技術構建統一的數據資產,如 ID Mapping 用戶標簽等。友信金服用戶畫像項目 ...

2019-12-30 15:19 0 983 推薦指數:

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Flink用戶畫像系統實時品牌愛好

技術點:springcloud + kafka + hbase + mogodb 1、建立實體對象 2、搭建kafka並創建topic ,搭建可參考:https://www.cnbl ...

Sun Feb 23 21:10:00 CST 2020 0 740
優化5數據量

轉載入職第一天,老板竟讓我優化5數據量,要涼涼? >jsoncat:https://github.com/Snailclimb/jsoncat (仿 Spring Boot 但不同於 Spring Boot 的一個輕量級的 HTTP 框架) 前段時間 ...

Thu Jul 29 01:56:00 CST 2021 0 138
知乎用戶畫像實時數據的架構與實踐

  摘要   用戶畫像實時數據分析是互聯網企業的數據核心。知乎數據賦能組以百度智能雲的數據倉庫Palo(基於Apache Doris的商業產品)為基礎,構建高響應、低成本、兼顧穩定性與靈活性的實時數據架構,同時支持實時業務分析、實時算法特征、用戶畫像三項核心業務流,顯著提升對於時效性熱點與潛力 ...

Sun Jan 09 23:45:00 CST 2022 0 891
Flink+Hologres用戶實時UV精確去重最佳實踐

簡介: Flink+Hologres用戶實時UV精確去重最佳實踐 UV、PV計算,因為業務需求不同,通常會分為兩種場景: 離線計算場景:以T+1為主,計算歷史數據 ...

Mon Jun 28 23:35:00 CST 2021 0 200
用戶畫像系統架構——從零開始搭建實時用戶畫像(二)

​ ​ 在《什么的是用戶畫像》一文中,我們已經知道用戶畫像對於企業的巨大意義,當然也有着非常大實時難度。那么在用戶畫像系統架構中都有哪些難度和重點要考慮的問題呢? 挑戰 大數據 隨着互聯網的崛起和智能手機的興起,以及物聯網帶來的各種可穿戴設備,我們能獲取的每一個用戶數據量是非 ...

Mon May 25 17:23:00 CST 2020 1 4503
用戶畫像(2)構建用戶畫像數據

1、和目標有關的用戶數據 構建用戶畫像是為了還原用戶信息,因此數據來源於:所有用戶相關的數據。 對於用戶相關數據的分類,使用【封閉性的分類方式】。 如,世界上分為兩種人,一種是學英語的人,一種是不學英語的人; 用戶分三類,高價值用戶 ...

Wed Mar 29 22:22:00 CST 2017 0 1509
代替 TimescaleDB,TDengine 接管數據量日增 40 條的光伏日電系統

小 T 導讀:八五信息新能源電力物聯網平台采用TDengine,存儲和查詢分析物聯網設備的實時數據,以及光伏設備傳感器的遙測數據。需支撐至少50000台設備總計400萬測點的實時數據接入、處理及存儲,預計日增量40多條。之前使用TimescaleDB,無論在讀寫性能,還是硬件資源上,都遇到了瓶頸 ...

Wed Sep 30 23:21:00 CST 2020 0 731
 
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