使用者畫像的技術選型與架構實現

2021-07-22 04:38:15 字數 1654 閱讀 8328

這裡講解下使用者畫像的技術架構和整體實現,那麼就從資料整理、資料平台、面向應用三個方面來討論乙個架構的實現(個人見解)。

資料整理:

1、資料指標的的梳理**於各個系統日常積累的日誌記錄系統,通過sqoop匯入hdfs,也可以用**來實現,比如spark的jdbc連線傳統資料庫進行資料的cache。還有一種方式,可以通過將資料寫入本地檔案,然後通過sparksql的load或者hive的export等方式匯入hdfs。

2、通過hive編寫udf 或者hiveql 根據業務邏輯拼接etl,使使用者對應上不同的使用者標籤資料(這裡的指標可以理解為為每個使用者打上了相應的標籤),生成相應的源表資料,以便於後續使用者畫像系統,通過不同的規則進行標籤寬表的生成。

資料平台

1、資料平台應用的分布式檔案系統為hadoop的hdfs,因為hadoop2.0以後,任何的大資料應用都可以通過resouremanager申請資源,註冊服務。比如(sparksubmit、hive)等等。而基於記憶體的計算框架的出現,就並不選用hadoop的mapreduce了。當然很多離線處理的業務,很多人還是傾向於使用hadoop,但是hadoop的封裝的函式只有map和reduce太過單一,而不像spark一類的計算框架有更多封裝的函式(可參考部落格spark專欄)。可以大大提公升開發效率。

2、計算的框架選用spark以及rhadoop,這裡spark的主要用途有兩種,一種是對於資料處理與上層應用所指定的規則的資料篩選過濾,(通過scala編寫spark**提交至sparksubmit)。一種是服務於上層應用的sparksql(通過啟動spark thriftserver與前台應用進行連線)。 rhadoop的應用主要在於對於標籤資料的打分,比如利用協同過濾演算法等各種推薦演算法對資料進行各方面評分。

3、mongodb記憶體資料的應用主要在於對於單個使用者的實時的查詢,也是通過對spark資料梳理後的標籤寬表進行資料格式轉換(json格式)匯入mongodb,前台應用可通過連線mongodb進行資料轉換,從而進行單個標籤的展現。(當然也可將資料轉換為redis中的key value形式,匯入redis集群)

4、mysql的作用在於針對上層應用標籤規則的儲存,以及頁面資訊的展現。後台的資料寬表是與spark相關聯,通過連線mysql隨後cache元資料進行filter,select,map,reduce等對元資料資訊的整理,再與真實存在於hdfs的資料進行處理。

面向應用

1、從剛才的資料整理、資料平台的計算,都已經將服務於上層應用的標籤大寬表生成。(使用者所對應的各類標籤資訊)。那麼前台根據業務邏輯,勾選不同的標籤進行求和、剔除等操作,比如本月流量大於200m使用者(標籤)+本月消費超過100元使用者(標籤)進行和的操作,通過前台**實現sql的拼接,進行客戶數目的探索。這裡就是通過jdbc的方式連線spark的thriftserver,通過集群進行hdfs上的大寬表的運算求count。(這裡要注意一點,很多sql聚合函式以及多表關聯join 相當於hadoop的mapreduce的shuffle,很容易造成記憶體溢位,相關引數調整可參考本部落格spark欄目中的配置資訊) 這樣便可以定位相應的客戶數量,從而進行客戶群、標籤的分析,產品的策略匹配從而精準營銷。

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