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基于Flink+ClickHouse构建亿级电商全端用户画像平台(PC
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6、画像用户属性之业务数据同步binlog讲解
youfanedu
2023-01-13 03:17:25
课时名称
课时知识点
6、画像用户属性之业务数据同步binlog讲解
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基于Flink+Alink构建全端亿级实时
用户
画像
系统
用户
画像
,作为一种勾画目标
用户
、联系
用户
诉求与设计方向的有效工具,
用户
画像
在各领域得到了广泛的应用。
用户
画像
最初是在电商领域得到应用的,在大
数据
时代背景下,
用户
信息充斥在网络中,将
用户
的每个具体信息抽象成标签,利用这些标签将
用户
形象具体化,从而为
用户
提供有针对性的服务。 还记得年底收到的支付宝年度消费账单吗?帮助客户回顾一年的消费细节,包括消费能力、消费去向、信用额度等等,再根据每位客户的消费习惯,量身定制商品推荐列表……这一活动,将
数据
这个量化的词以形象生动的表现手法推到了大众面前。 这就是
用户
画像
数据
中台详解
各种信息系统大多是独立建设的,无法做到信息的互联互通,导致形成了多个
数据
孤岛。
数据
中台的作用是融合新老信息,整合各个孤岛上的信息,快速形成
数据
服务能力,为企业经营决策、精细化运营提供支持。
数据
中台和
业务
中台的区别:
业务
中台是抽象
业务
流程的共性形成通用
业务
服务能力,
数据
中泰是抽象
数据
能力的共性形成通用
数据
服务能力。
数据
仓库的主要场景是支持管理决策和
业务
分析,而
数据
中台则是将
数据
服务化之后提供给
业务
系统,目标是将
数据
能力渗透到各个
业务
环节,不限于决策分析类场景。
数据
中台的建设包含
数据
仓库的完整内容,
数据
中
B站大
数据
平台元
数据
业务
分享
比如在B站内部,参与
数据
生产的系统,统一到了平台调度平台、流计算平台、
数据
集成平台、埋点平台几个有限系统中,我们根据这些系统中的要素去定制血缘解析和采集策略,将
数据
进行打通,即可覆盖离线、实时、出入仓等关键步骤的血缘,但往往还会存在一些由
业务
定制的野生调度系统,野生运行脚本等跑数情况,这些场景一般伴随着缺少归属人,生产模式杂乱,缺失生命周期等问题,正常不应该纳入到血缘链路中,好尽快的收口治理掉。由于在血缘场景中,我们需要打通这些跨域类型的
数据
表的关系,所以需要站在全局的视角对他们进行统一标识。
大
数据
开发之电商数仓(hadoop、flume、hive、hdfs、zookeeper、kafka)
1、
数据
需求:
用户
分析日志
log
、
业务
数据
db2、采集需求:日志采集系统(flume)、
业务
数据
同步
系统(Maxwell,datax)3、
数据
仓库建模:维度建模4、
数据
分析:对设备、会员、商品、地区、活动等电商核心主题进行统计,统计的报表指标接近100个。5、即席查询:
用户
在使用系统时,根据自己当时的需求定义的查询,通常使用即席查询工具。6、集群监控:对集群性能进行监控,发生异常及时报警。7、元
数据
管理:存储所有表对象的详细信息,通过元
数据
管理有助于开发人员理解管理
数据
。
实时标签开发——从零开始搭建实时
用户
画像
(五)
数据
接入
数据
的接入可以通过将
数据
实时写入Kafka进行接入,不管是直接的写入还是通过oracle和mysql的实时接入方式,比如oracle的ogg,mysql的
bin
log
oggGol...
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