云上游戏数据分析实践-低调大师

云上游戏数据分析实践

2016-02-15 696

作者：上海驻云高级架构师李俊涛

从游戏发展的角度来看，不管是端游、页游，还是现在发展迅猛的手游，其生命周期与盈利情况都与数据分析能力息息相关。同时数据分析对游戏的运维也起到了至关重要的作用。精确的数据分析有助于在做游戏运营时推出合理的新手引导，在及时的渠道推广和丰富的消费场景设计，这些将极大地影响游戏玩家对游戏的关注度，从而延长游戏的生命周期，并从中更好盈利。

游戏数据分析特点

分析是建立在数据上的，数据的特点决定了分析的方向和方法。游戏数据的特点主要表现在以下四个方面。

第一，数据量大。以手机游戏为例，一款中型规模手游的日均数据量增长在几十GB。在这种情景下，做常见的月活、季活等游戏指标分析所面对的就是TB级别的海量数据。

第二，数据类型丰富。从游戏数据的种类来看，分为结构化数据和非结构化

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Spark源码分析之二：Job的调度模型与运行反馈

在《Spark源码分析之Job提交运行总流程概述》一文中，我们提到了，Job提交与运行的第一阶段Stage划分与提交，可以分为三个阶段： 1、Job的调度模型与运行反馈； 2、Stage划分； 3、Stage提交：对应TaskSet的生成。今天，我们就结合源码来分析下第一个小阶段：Job的调度模型与运行反馈。首先由DAGScheduler负责将Job提交到事件队列eventProcessLoop中，等待调度执行。入口方法为DAGScheduler的runJon()方法。代码如下： /** * Run an action job on the given RDD and pass all the results to the resultHandler function as * they arrive. * * @param rdd target RDD to run tasks on * @param func a function to run on each partition of the RDD * @param partitions set...

2016-02-16

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批量部署Hadoop集群环境（1） 1. 项目简介：前言：云火的一塌糊涂，加上自大二就跟随一位教授做大数据项目，所以很早就产生了兴趣，随着知识的积累，虚拟机已经不能满足了，这次在服务器上以生产环境来部署Hadoop。已经搭建完毕，分享出来供大家参考。问题：看到Hadoop部署在一些资料上很是繁琐，一些简单的部署方法只是玩具，无法满足企业的部署条件，如果一台台服务器去部署，显然是不可行。解决：在学习及其他资料后，准备以《Apache Hadoop Yarn: Moving Beyond Mapreduce and Batch Processing with Apache Hadoop 2》为依据，其他资料辅助。注意：《Apache Hadoop Yarn: Moving Beyond Mapreduce and Batch Processing with Apache Hadoop 2》这本书有一处错误。 P53 原版“nm_host” 应改正为“nn_host” 这么小的错误，影响是巨大的，我也是在实践本书内容时候，发现的错误，它会导致namenode不存在，而影响服务器节点无...

2016-02-16

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近一个月的开发和优化，本站点的第一个app全新上线。该app采用极致压缩，本体才4.36MB。系统里面做了大量数据访问、缓存优化。方便用户在手机上查看文章。后续会推出HarmonyOS的适配版本。

Mario

马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长，特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤，还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起，长年担任任天堂的招牌角色。

Eclipse

Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言，它只是一个框架和一组服务，用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是，Eclipse 附带了一个标准的插件集，包括Java开发工具（Java Development Kit，JDK）。

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