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《Flume日志收集与MapReduce模式》一1.2 Flume 1.X(Flume-NG)

本节书摘来自华章出版社《Flume日志收集与MapReduce模式》一书中的第1章,第1.2节,作者 [美] 史蒂夫·霍夫曼(Steve Hoffman)斯里纳特·佩雷拉(Srinath Perera),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看 1.2 Flume 1.X(Flume-NG) Flume之所以会重构有很多原因,如果对细节感兴趣可以参考https://issues.apache.org/jira/browse/FLUME-728。一开始的重构分支最后变成了Flume 1.X的开发主线。Flume 1.X最为明显的变化是不再使用中心化的配置Master/Masters与Zookeeper。Flume 0.9的配置有些过度烦琐,并且极易出错。此外,中心化的配置已经超出了Flume的目标范围。取代中心化配置的是一个

《Storm技术内幕与大数据实践》一9.3 广告投放的精准化

本节书摘来异步社区《Storm技术内幕与大数据实践》一书中的第9章,第9.3节,作者: 陈敏敏 , 黄奉线 , 王新春责编: 杨海玲,更多章节内容可以访问云栖社区“异步社区”公众号查看。 9.3 广告投放的精准化 广告投放的精准化其实和个性化推荐本质是一样,都是在合适的时间、地点以及场景下,把用户最需要的信息推荐给他。不算黑暗互联网,广告、秀场/游戏和电商被认为是互联网的三大变现模式(也有说,移动互联网多了增值服务第四大变现模式),其中广告对收入的驱动力最直接,商业驱动技术的发展,造就了精准化营销发展的相对比较好;而推荐对电商的收入贡献是间接的(要知道现在电商的盈利模式不是通过差价,目前主要的盈利模式还是基于阿里巴巴的租金和渠道的流量模式,以及唯品会的清理尾货的模式),对于比较标准化的产品,互联网的信息对称让价格变得透明,通过差价来盈利目前还是比较困难的,除非有通过政策或者合同壁垒,只能独家销售的产品。广告投放区别于推荐和搜索主要见表9-4。 9.3.1 点击率预测 互联网广告的蓬勃发展,让广告的精准化需求越来越大,计算广告学正在成为一个兴起的分支学科。2009年由Yahoo!的资深研...

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