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标题: 基于Flink+ClickHouse构建亿级电商实时数据分析平台(PC、移动、小程序) [打印本页]

作者: admin    时间: 2025-1-7 22:54
标题: 基于Flink+ClickHouse构建亿级电商实时数据分析平台(PC、移动、小程序)
用户画像作为大数据的根基,它抽象出一个用户的信息全貌,为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息,提供了足够的数据基础,奠定了大数据时代的基石。

用户画像,即用户信息标签化,就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后,抽象出一个用户的商业全貌作是企业应用大数据技术的基本方式。用户画像为企业提供了足够的信息基础,能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。

用户画像系统能很好地帮助企业分析用户的行为与消费习惯,可以预测商品的发展的趋势,提高产品质量,同时提高用户满意度。构建一个用户画像,包括数据源端数据收集、数据预处理、行为建模、构建用户画像。有些标签是可以直接获取到的,有些标签需要通过数据挖掘分析到!本套课程会带着你一步一步的实现用户画像案例,掌握了本套课程内容,可以让你感受到Flink+ClickHouse技术架构的强大和大数据应用的广泛性。

在这个数据爆发的时代,像大型电商的数据量达到百亿级别,我们往往无法对海量的明细数据做进一步层次的预聚合,大量的业务数据都是好几亿数据关联,并且我们需要聚合结果能在秒级返回。 包括我们的画像数据,也是有这方便的需求,那怎么才能达到秒级返回呢?ClickHouse正好满足我们的需求,它是非常的强大的。

本课程采用Flink+ClickHouse技术架构实现我们的画像系统,通过学习完本课程可以节省你摸索的时间,节省企业成本,提高企业开发效率。希望本课程对一些企业开发人员和对新技术栈有兴趣的伙伴有所帮助,如对我录制的教程内容有建议请及时交流。项目中采用到的算法包含Logistic Regression、Kmeans、TF-IDF等,Flink暂时支持的算法比较少,对于以上算法,本课程将带大家用Flink实现,并且结合真实场景,学完即用。


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