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Flink与ClickHouse打造用户画像系统（2020年更新版）.rar

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简介：
本资源详细介绍了如何利用Apache Flink和ClickHouse构建高效、实时的用户画像系统。适合大数据技术爱好者和技术从业者参考学习，为2020年的更新版本。 本课程采用Flink与ClickHouse技术架构来构建用户画像平台（2020最新版），通过学习可以节省摸索时间、降低企业成本并提高开发效率。希望对企业和有兴趣了解新技术栈的个人提供帮助，欢迎提出宝贵建议。 项目中使用到的算法包括Logistic Regression、Kmeans和TF-IDF等，由于目前Flink支持的算法较少，本课程会详细指导如何用Flink实现这些算法，并结合实际案例进行讲解，使学习者能够学以致用。

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  • Flink与ClickHouse打造用户画像系统（2020年更新版）.rar
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    本资源详细介绍了如何利用Apache Flink和ClickHouse构建高效、实时的用户画像系统。适合大数据技术爱好者和技术从业者参考学习，为2020年的更新版本。 本课程采用Flink与ClickHouse技术架构来构建用户画像平台（2020最新版），通过学习可以节省摸索时间、降低企业成本并提高开发效率。希望对企业和有兴趣了解新技术栈的个人提供帮助，欢迎提出宝贵建议。 项目中使用到的算法包括Logistic Regression、Kmeans和TF-IDF等，由于目前Flink支持的算法较少，本课程会详细指导如何用Flink实现这些算法，并结合实际案例进行讲解，使学习者能够学以致用。
     
  • 2020年抖音用户画像.pdf
    优质
    本报告深入分析了2020年度中国抖音平台用户的特征与行为模式，涵盖年龄、性别、地域分布及内容偏好等多维度数据。 抖音用户画像2020年显示，该平台的用户群体广泛且多样化。从年龄分布来看，涵盖了各个年龄段的人群，其中18至35岁的年轻人群体占据了较大比例。性别方面，男女用户的占比相对均衡。 在地域分布上，一二线城市以及经济发达地区的用户数量较多；但随着抖音功能和内容质量的不断提升，越来越多三、四线及以下城市的居民也开始使用该平台进行娱乐互动和信息获取等活动。此外，在职业类型方面，学生群体与上班族占据了主要部分，并且不同行业的从业者也都在一定程度上活跃于其中。 兴趣爱好方面，音乐舞蹈类视频是用户的最爱；除此之外美食探店等生活向内容同样受到欢迎。整体而言，抖音用户画像呈现出年轻化、多元化的特点，这为品牌营销提供了广阔的空间和无限可能。
     
  • 基于Flink和ClickHouse的亿级电商用户画像平台(PC、移动、小程序).rar
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    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。
     
  • 基于Flink和ClickHouse的亿级电商全端用户画像平台构建
    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。
     
  • 2020年抖音用户画像报告(精品版).pdf
    优质
    本报告深入分析了2020年中国抖音平台用户的特征与行为模式，涵盖年龄、性别、地域分布及兴趣偏好等维度，为内容创作者和广告商提供精准的数据支持。 2020年抖音用户画像报告精品报告提供了关于该年度抖音平台用户的详细分析。这份报告深入探讨了用户的特征、行为习惯及偏好等内容，为研究者和企业提供有价值的参考信息。
     
  • FastJSON 1.2.67 2020年版本更新版.rar
    优质
    本资源为FastJSON 1.2.67版本的压缩文件，包含2020年的更新内容。FastJSON是阿里巴巴开发的一款性能卓越的Java语言(JSON)解析库。 Fastjson是由阿里巴巴开发的一款高效且功能强大的JSON库，在Java开发领域被广泛应用。它以其快速的解析速度而闻名，并提供了简洁易用的API以支持开发者进行JSON数据处理。 然而，如同所有软件一样，Fastjson也存在潜在的安全风险，需要定期更新来修复漏洞。2020年发布的1.2.67版本就是一个重要的安全更新，旨在解决先前存在的高危问题。此版本修补了一个可能允许攻击者通过恶意构造的JSON输入执行远程代码的重大漏洞。 Apache Tomcat是一个广泛使用的开源Web服务器和Servlet容器，经常与Fastjson结合使用以处理JSON数据。因此，对于在Tomcat中使用Fastjson的应用程序来说，及时升级到1.2.67版本至关重要，以便防止潜在的安全威胁。 更新过程简单易行：只需用`fastjson-1.2.67.jar`替换现有的`fastjson-*.jar`文件，并重启服务即可完成升级。为了确保系统的安全性，开发者应该遵循以下最佳实践： 1. **及时获取并应用安全补丁**：订阅Fastjson的官方更新通知，在新版本发布时立即进行更新。 2. **谨慎处理不受信任的数据源**：在使用Fastjson反序列化从不可信来源获得的JSON数据之前，请评估风险，并尽可能避免直接操作这类数据以减少潜在威胁。 3. **启用和配置安全选项**：利用提供的`parseFeature`和`setterFeatures`等设置来限制可能被滥用的功能，增强安全性。 4. **定期代码审查**：对使用Fastjson编写的代码进行周期性检查，确保没有存在已知的安全漏洞或不当的实践。 5. **实施网络防护措施**：部署防火墙规则及入侵检测系统以监控和阻止任何异常输入。 1.2.67版本的发布提醒我们即使像Fastjson这样的成熟库也可能面临安全挑战。因此，维护软件更新并持续关注安全性是每一位开发者和运维人员的重要职责。对于依赖于Fastjson的应用程序，尤其是那些利用Apache Tomcat等Web服务器部署的项目来说，升级到1.2.67版本是一个必要的步骤以保障系统的整体安全性。
     
  • 基于Flink的动态实时亿级全端用户画像系统
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    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) ); ```
     
  • clickhouse-jdbc-0.2.4.jar 更新版
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    clickhouse-jdbc-0.2.4.jar 更新版是一款针对ClickHouse数据库优化的Java驱动程序jar包，提供了更稳定的连接性能和更多功能支持。 clickhouse-jdbc-0.2.4.jar是ClickHouse官方提供的最新版驱动包，版本为0.2.4，欢迎下载。
     
  • DataX插件|ClickHouse读写插件|实现MySQL、Oracle等数据库与ClickHouse之间的双向同步|2020年更新版...
    优质
    本项目提供DataX插件，支持ClickHouse与其他关系型数据库（如MySQL, Oracle）间的高效数据传输和同步。此更新版本优化了读写功能，实现多向数据交换。 DataX的ClickHouse读写插件是由开源产品修复而来，适用于将数据从MySQL、Oracle等数据库同步到ClickHouse或反向同步操作，并且是2020年的修正版。
     
  • MSC Actran 2020 更新版.rar
    优质
    MSC Actran 2020更新版是一款用于声学仿真、振动和噪音分析的专业软件最新版本。包含多项优化与新功能，适用于工程设计中的复杂声学问题解决。 ACTRAN是由比利时FFT公司开发的一款著名声学软件，并已正式成为MSC系列解决方案的一部分。凭借对传统有限元和无限元技术的创新改进，ACTRAN提供了当今最全面的声学解决方案，涵盖了声学、振动声学以及流动声学的所有领域。