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基于Flink的动态实时亿级全端用户画像系统

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简介:
简介:本系统采用Apache Flink技术,构建了一个能够处理大规模数据、支持秒级更新的动态实时用户画像平台,服务于亿级别用户的全方位行为分析与个性化推荐。 第2章 系统设计 2.1 用户/用户详情补充表结构定义 用户表:包括字段有用户ID、用户名、密码、性别、年龄、注册时间、收货地址以及终端类型。 SQL语句如下: ```sql CREATE TABLE 用户表 ( 用户ID INT PRIMARY KEY, 用户名 VARCHAR(50), 密码 VARCHAR(100), 性别 CHAR(2), 年龄 INT, 注册时间 DATETIME, 收货地址 TEXT, 终端类型 VARCHAR(20) ); ```

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  • Flink亿
    优质
    简介:本系统采用Apache Flink技术,构建了一个能够处理大规模数据、支持秒级更新的动态实时用户画像平台,服务于亿级别用户的全方位行为分析与个性化推荐。 第2章 系统设计 2.1 用户/用户详情补充表结构定义 用户表:包括字段有用户ID、用户名、密码、性别、年龄、注册时间、收货地址以及终端类型。 SQL语句如下: ```sql CREATE TABLE 用户表 ( 用户ID INT PRIMARY KEY, 用户名 VARCHAR(50), 密码 VARCHAR(100), 性别 CHAR(2), 年龄 INT, 注册时间 DATETIME, 收货地址 TEXT, 终端类型 VARCHAR(20) ); ```
  • Flink亿可视化界面.zip
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    本项目为一个基于Apache Flink的大数据处理方案,构建了一个能够处理实时数据流、生成并展示亿级别用户的动态画像系统。通过友好的可视化界面,提供深度分析和个性化服务支持,助力企业精准营销与决策优化。 【项目资源】: 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据以及课程资源的源码。 包括STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux、iOS、C++、Java、Python和web等项目的源码。 【项目质量】: 所有源码都经过严格测试,可以直接运行。 功能确认正常工作后才上传发布。 【适用人群】: 适用于希望学习不同技术领域的小白或进阶学习者。 可以作为毕设项目、课程设计、大作业以及工程实训的参考材料。 【附加价值】: 这些项目具有较高的学习借鉴价值,也可以直接拿来修改复刻。 对于有一定基础或者热衷于研究的人来说,在此基础上进行修改和扩展,实现其他功能是可能的。 【沟通交流】: 有任何使用上的问题,请随时与博主联系,博主会及时解答。 鼓励下载和使用,并欢迎大家互相学习、共同进步。
  • Flink和ClickHouse亿电商平台构建
    优质
    本简介介绍了一种利用Apache Flink与ClickHouse数据库技术构建的大规模电商平台用户画像系统。该系统能够实时处理并分析数以亿计的用户行为数据,为个性化推荐、精准营销等业务场景提供强有力的决策支持。 本课程介绍如何基于Flink+ClickHouse技术架构构建亿级电商全端用户画像平台,并提供完整版代码课件下载。这套课程非常适合企业开发人员及对新技术栈感兴趣的学习者,能够帮助他们节省摸索时间、降低企业成本并提升开发效率。 在项目实施中使用了包括Logistic Regression(逻辑回归)、Kmeans和TF-IDF在内的多种算法;然而目前Flink支持的内置机器学习库相对较少。因此本课程将指导学员如何利用Flink实现这些特定算法,并结合实际应用场景进行深入讲解,确保学以致用。
  • Flink亿源码及数据集+详尽文档(适合高分毕业设计).zip
    优质
    本资源包提供了一个基于Apache Flink构建的动态实时用户画像系统的完整实现,支持处理海量用户的多维度行为数据。包含优化后的Flink源代码、大规模仿真数据集以及详细的开发与部署文档,特别适用于追求高分的计算机专业毕业设计项目。 【资源说明】 基于Flink流处理的动态实时亿级全端用户画像系统源码+数据集+详细文档(高分毕业设计).zip 该资源内项目代码都经过测试,确保功能正常后才上传,请放心下载使用。 本项目适合计算机相关专业(如软件工程、计科、人工智能、通信工程、自动化、电子信息等)的在校学生、老师或者企业员工下载使用。此资源可用于毕设项目、课程设计、作业或项目初期立项演示,并且也适合初学者进行学习和进阶。 如果基础较好,可以在现有代码基础上修改以实现其他功能;也可以直接用于毕业设计、课程设计或完成作业等任务。 欢迎下载并交流分享,共同进步。
  • Flink和ClickHouse亿电商平台(PC、移、小程序).rar
    优质
    本资料介绍了一种大规模电商用户画像构建方案,利用Apache Flink与ClickHouse技术处理及存储海量PC端、移动端及小程序数据,助力精准营销。 本教程分享如何使用Flink+ClickHouse技术架构构建亿级电商用户画像平台(涵盖PC、移动及小程序),录制于2020年10月,包含完整版共131节课程,并附有源码和课件。通过学习该课程,你可以节省摸索的时间,帮助企业降低成本并提高开发效率。
  • Flink电商数据分析
    优质
    本系统采用Apache Flink技术,构建了一个高效、灵活的动态实时分析框架,专为电商平台提供即时数据处理和深度分析服务。 课程分享——基于Flink流处理的动态实时电商实时分析系统,完整版共65讲,并提供源码及课件。本课程将构建一个真实的电商分析系统,通过使用Flink实现真正的实时数据分析功能。从零开始逐步指导学员完成整个系统的开发过程,在实际操作中快速掌握Flink技术。
  • flink-commodity-recommendation-system:Flink商品推荐,在进行评分...
    优质
    简介:flink-commodity-recommendation-system是一款基于Apache Flink构建的实时商品推荐引擎。当用户对产品进行评价或互动时,该系统能够即时分析数据并提供个性化的商品推荐,增强用户体验和粘性。 Flink商品推荐系统Recs 1. 前言 本项目旨在帮助用户入门使用Recommendation System,并提供了相应的开源学习资料。徽标通过在线网站制作完成。 作者开发该项目的初衷是为了解决在大数据领域中的问题,同时深入学习Flink及相关的大数据中间件技术。为了展示项目的功能和特性,配套地开发了一个基于Springboot + Vue框架的Web前端应用。考虑到项目的技术栈需求以及个人以往使用Python + Django + JavaScript进行网络开发的经验,作者选择现学了Springboot框架及Vue技术来实现项目的前后端统一。 在现有的开源代码基础上,作者进行了UI优化、修复了一些bug,并新增加了一部分功能模块。通过该项目的实践,作者深刻体会到解决问题时查阅官方文档和积极利用Google搜索资源的重要性。 然而需要注意的是,由于本项目中涉及的技术知识是现学现用且较为零散片面,在实现过程中不可避免地存在一些需要进一步改进和完善的地方。因此欢迎各位读者发现并提出问题,共同学习进步。
  • Flink规则智能营销(新版课程,Flink 1.12.0).rar
    优质
    本资源为全新版本《Flink 动态规则实时智能营销系统》,采用 Flink 1.12.0 构建,聚焦于帮助企业实现精准、高效的实时营销决策。通过深度解析与实战演练,助力掌握基于流处理技术的动态营销策略优化技巧。 本课程分享介绍了一个基于Flink 1.12.0版本的动态规则实时智能营销系统(结合了Flink、Clickhouse和Drools技术)。这是一个将大数据技术综合应用于核心业务系统的典型案例,旨在提供可以灵活制定规则的实时营销消息推送功能。该项目具有高度扩展性,适用于多种场景如实时推荐、风险控制以及精准广告投放等。
  • 亿在线规则运营(V2版)课程
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    本课程深入讲解亿级在线实时动态规则系统的升级版本(V2),涵盖其架构设计、核心算法及应用场景,助力学员掌握高效处理大规模数据的技术。 《亿级在线实时动态规则运营系统(V2架构)》课程已于2022年8月更新完毕,并基于Flink 1.14版本开发而成。该套课程不仅提供了配套的源码、文档及虚拟机下载,还深入讲解了如何利用flink和groovy构建一个可以实时动态调整规则的智能运营推送系统。 这套课程涵盖的技术栈包括:flink streaming、flink sql、flink cdc、groovy 语言以及 redis 和 elastic search 数据库等。其中,项目的核心亮点在于能够在不中断Flink作业运行的情况下实现在线修改运算逻辑的功能。
  • Flink、Clickhouse和Drools规则智能营销
    优质
    本系统结合Apache Flink、ClickHouse及Drools规则引擎,实现高效数据处理与分析,支持动态调整营销策略,提升客户体验与市场响应速度。 分享课程《Flink动态规则实时智能营销系统(Flink+Clickhouse+Drools整合实现)》,基于Flink1.12.0版本,提供完整版内容,包括源码和课件,并附有最新2021年8月的升级版。该系统是一个基于事件驱动且能够进行动态规则计算的实时处理平台,在技术应用上具有通用性;这套架构及核心可以应用于“实时营销运营”、“实时风控”、“实时推荐”,以及“实时交通监控”等多种场景。 本项目是将大数据技术综合运用于业务系统的典型案例,主要功能为提供可灵活制定规则的实时营销消息推送。其扩展应用场景包括但不限于:实时推荐、风险控制和精准广告投放等。