62、数据湖应用实战之用户流量明细数据接口

youfanedu 2023-01-13 03:16:52

课时名称	课时知识点
62、数据湖应用实战之用户流量明细数据接口	62、数据湖应用实战之用户流量明细数据接口

...全文

182 回复打赏收藏转发到动态举报

写回复

回复

切换为时间正序

请发表友善的回复…

发表回复

数据库课程设计手机话费管理系统报告.doc

01 什么是数据湖？数据湖概念于2010年[1]首次提出，经过多年的演变，目前演化出两种不同的定义——公有云数据湖、非公有云数据湖。公有云数据湖AWS [2]、Google Cloud [3] 以及国内的阿里云、腾讯云等公有云厂商对数据湖的定义是一个集中的、近乎无限空间的数据存储区，支持结构化、半结构化、非结构化等各种类型数据。在公有云厂商的语境下，数据湖一般就是各家的云存储产品，比如...

随着电商行业的快速发展，用户行为数据呈指数级增长（日均百万级日志），传统关系型数据库已难以满足实时分析需求。离线分析：处理历史行为数据，计算用户活跃度、转化率、留存率等核心指标实时监控：实时追踪用户访问流量，检测突发流量波动用户分群：基于RFM模型对用户进行价值分层，辅助精准营销数据可视化：通过图表直观展示分析结果，支持业务决策技术原理：Spark核心组件在电商场景中的应用算法实现：用户分群算法与实时流量计算模型实战指南：从环境搭建到完整代码实现的全流程应用落地。

其次，建立合适的索引策略。用户维度表除了基本的人口统计信息外，在2025年的电商环境中，还可能整合了用户行为标签，比如购买频次、偏好品类等，这些数据来自用户主题域的整合。在商品管理方面，通过分析各品类商品的销售数据和利润贡献，重新调整了商品结构，淘汰低效商品，重点推广高利润品类，使整体毛利率提升了18%。想象一下，一家头部电商平台每天产生超过5000万条用户浏览记录、200万笔交易数据和TB级别的商品信息流，如果没有一个高效的数据处理系统，这些宝贵的数据只能沉睡在各自的业务系统中，无法发挥真正的价值。

1.数据采集层客户端日志采集方案：Web日志采集技术方案和APP端日志采集技术方案。在采集技术基础之上，不同的业务场景会有与之相适应的埋点规范，来满足通用的浏览、点击、特殊交互、APP事件、H5 APP里的H5 Native日志数据打通等多种业务场景。高性能的数据传输：既包括数据库的增量数据传输，也包括日志数据的传输；既支持实时流式计算，也支持各种时间窗口的批量计算。同步中心：同步工具DataX，直连异构数据库（备库）来抽取各种时间窗口（每天、每小时）的数据。 2.数据计算层 ...

徐传林的课程社区_NO_1

1

社区成员

855

社区内容

发帖

与我相关

我的任务

社区管理员

加入社区

近7日
近30日
至今

加载中

查看更多榜单

社区公告

暂无公告

试试用AI创作助手写篇文章吧

+ 用AI写文章