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用户画像系统的技术架构和整体实现

这里讲解下用户画像的技术架构和整体实现,那么就从数据整理、数据平台、面向应用三个方面来讨论一个架构的实现(个人见解)。 数据整理: 1、数据指标的的梳理来源于各个系统日常积累的日志记录系统,通过sqoop导入hdfs,也可以用代码来实现,比如spark的jdbc连接传统数据库进行数据的cache。还有一种方式,可以通过将数据写入本地文件,然后通过sparksql的load或者hive的export等方式导入 HDFS。 2、通过hive编写UDF 或者hiveql 根据业务逻辑拼接ETL,使用户对应上不同的用户标签数据(这里的指标可以理解为为每个用户打上了相应的标签),生成相应的源表数据,以便于后续用户画像系统,通过不同的规则进行标签宽表的生成。 数据平台 1、数据平台应用的分布式文件系统为Hadoop的HDFS,因为Hadoop2.0以后,任何的大数据应用都可以通过 ResoureManager申请资源,注册服务。比如(sparksubmit、hive)等等。而基于内存的计算框架的出现,就并不选用hadoop 的MapReduce了。当然很多离线处理的业务,很多人还是倾向于使用Had...

IO, IO分析,这就是我们的全部工作:Nimble架构师谈闪存存储测试

双峰IO分布成为确切了解阵列性能水平的理想途径。 Nimble公司表示,基准测试应当将双模式纳入考量。 我们采访了Dimitris KrekoukiasNimbe Storage公司全球技术与策略架构师,旨在共同探讨存储阵列性能方面的议题——他对此有着一些强烈的个人观点,特别是关于Pure Storage的性能实现方案。 Pure 公司对于Krekoukias的观点给出了响应,这部分内容亦被添加到本次采访当中。双方的思路都认为,单纯的IO水平并不足以适应全部性能特性需求。 记者:首先请您谈谈存储阵列性能的相关要求。 Dimitris Krekoukias:存储性能(或者其它任意性能指标)被市场宣传所过分夸大了。有时候营销人员会对其过分夸张地加以宣传,并将现实与数学计算相扭曲,从而让结论更加可信。 案例分析:Pure Storage公司给出的并非其32 KB数据块下的平均存储I/O,而是表示其阵列能够在32 KB I/O大小下提供高性能表现。 记者:您能不能具体加以解释? Dimitris Krekoukias:平均数值其实是一种最为基本的平均性能误导方式:一台超级跑车的平均时速为60英...

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