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用户画像产品化涵盖的功能模块以及应用场景

>>《用户画像:方法论与工程化解决方案》是一本从技术、产品和运营 3 个角度讲解如何从 0 到 1 构建用户画像系统的书,欢迎参与文末赠书活动 。 开发画像后的标签数据,如果只是“躺在”数据仓库中,并不能发挥更大的业务价值。只有将画像数据产品化后才能更便于业务方使用。在本文中,Web端展示的数据都读取自MySQL这类的关系型数据库,MySQL中存储的数据源自Hive加工后,通过Sqoop同步的结果集。 本问主要介绍用户画像产品化后主要可能涵盖到的功能模块,以及这些功能模块的应用场景。 01 即时查询 即时查询功能主要面向数据分析师。将用户画像相关的标签表、用户特征库相关的表开放出来供数据分析师查询。 Hive存储的相关标签表,包括userid和cookieid两个维度。 dw.userprofile_attritube_all:存储用户人口属性维度的标签。 dw.userprofile_action_all:存储用户行为属性维度的标签。 dw.userprofile_consume_all:存储用户消费商品维度的标签。 dw.userprofile_riskmanage_a...

技术选型:为什么批处理我们却选择了Flink

最近接手了一个改造多平台日志服务的需求,经过梳理,我认为之前服务在设计上存在缺陷。经过一段时间的技术方案调研,最终我们决定选择使用 Flink 重构该服务。 目前重构后的服务已成功经受了国庆节流量洪峰的考验,今日特来总结回顾,和大家分享一下经验。 业务需求及背景 在了解改造服务的需求前,我们首先要明确,要解决什么问题以及目前的服务是如何解决的。 当前的业务逻辑还是比较清晰的: 采集同一时段不同数据源的日志; 对采集的数据进行处理; 将处理后的数据上传到指定位置,供客户下载。 我们面临的痛点和难点: 日志的数据量比较大:每小时未压缩的日志数据量有 50 多个 G,节假日等特殊时间节点,日志量会翻倍。 目前服务使用单机进行处理,速度比较慢,扩容不方便。 目前服务处理数据时需要清洗字段,按时间排序,统计某字段的频率等步骤。这些步骤都属于 ETL 中的常规操作,但是目前是以代码的形式实现的,我们想以配置形式减少重复编码,尽量更加简单、通用。 方案1:我们需要一个数据库吗? 针对以上业务需求,有同学提出:“我们可以把所有原始数据放到数据库中,后续的 ETL 可以通过 SQL 实现。” 如果你一听...

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