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HBase方案 | 基于Lindorm的大数据用户画像解决方案

一.背景 在传统的商场里的销售人员往往会对顾客进行察言观色,揣摩其喜好,然后投其所好,达到营销的目的,实现收益最大化。进入互联网时代,店铺搬到了线上,买家和卖家都处于一个“虚拟”的世界当中,你的“对手”是男是女、是美是丑、是普通的上班族还是家里有矿的土豪,这些信息似乎变得不可获得。互联网的“虚拟”性决定了需要通过技术手段解决“察言观色”的问题。好在进入互联网,特别是移动互联网时代,用户随时随地都会在网上留下“言”和“行”,如何让这些言行数据“开口说话”就变得越来越重要。用户画像应运而生,而且已经广泛的应用到精准营销、推荐系统、广告投放、风控、智能客服等等领域。那么用户画像数据及其面向的应用场景有什么的特征,针对这样的特征应该选择什么样的数据存储呢? 二.用户画像数据特征 首先我们先明确下本文所指的用户画像包含两类数据。一类是明细数据,是通过采集获取到的用户行为数据或其他的基础数据。另一类是经过分析后产生的标签数据,即通常意义上大家所称的用户画像数据,比如用户性别,住址,喜好,购物需求等等。用户画像可以通过如下的架构简图描述: 从架构简图中我们可以看到,系统一般会包括4个部分,数据采集系...

时序数据库丨DolphinDB流计算引擎如何实现传感器数据异常检测

DolphinDB提供了流数据表(stream table)和流计算引擎用于实时数据处理,包括物联网中传感器数据的异常检测。内置的异常检测引擎(Anomaly Detection Engine)能满足大部分异常检测场景的需求。如果异常检测逻辑复杂且较为特殊,标准化的异常检测引擎不能满足要求,用户可以用自定义消息处理函数来实现。 1. 应用需求 一个监控系统,一秒钟采集一次数据。现有以下2个异常检测需求: 每3分钟内,若传感器温度出现2次40摄氏度以上并且3次30摄氏度以上,系统报警。 若传感器网络断开,5分钟内无数据,系统报警。 上述的报警是指若侦测到异常,向一个流数据表中写一条记录。 2. 设计思路 分布式时序数据库DolphinDB的流计算框架目前已支持时序聚合引擎、横截面聚合引擎、异常检测引擎和自定义流计算引擎: 时序聚合引擎(Time-Series Aggregator):能对设备状态进行纵向聚合计算(按时间序列聚合),或者将多个设备状态横向聚合后再按时间聚合。时序聚合支持滑动窗口的流式计算。DolphinDB对内置的窗口聚合函数均进行了性能优化,单核CPU每秒可完成近百万状态...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

Sublime Text

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Sublime Text具有漂亮的用户界面和强大的功能,例如代码缩略图,Python的插件,代码段等。还可自定义键绑定,菜单和工具栏。Sublime Text 的主要功能包括:拼写检查,书签,完整的 Python API , Goto 功能,即时项目切换,多选择,多窗口等等。Sublime Text 是一个跨平台的编辑器,同时支持Windows、Linux、Mac OS X等操作系统。

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