Advertisement

基于Flink和ClickHouse的亿级电商用户画像平台(PC、移动、小程序).rar

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
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。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于Flink和ClickHouse的亿级电商用户画像平台(PC、移动、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。
     
  • 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。
     
  • 基于Flink和ClickHouse的亿级电商实时数据分析平台建设(PC、移动、小程序).txt
    优质
    本简介探讨了构建一个能够处理PC、移动及小程序端亿级别数据流量的实时分析平台。该平台结合Apache Flink强大的流计算能力和ClickHouse高效的列式数据库技术，为电商平台提供精准的数据洞察与即时业务决策支持。 免费分享课程——基于Flink+ClickHouse构建亿级电商实时数据分析平台（涵盖PC、移动及小程序），该课程为2020年最新录制版本，旨在帮助大家更好地学习Flink。
     
  • 基于Flink的动态实时亿级全端用户画像系统
    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) ); ```
     
  • 基于Flink和Doris的电商实时数据分析平台构建（涵盖PC、移动及小程序）
    优质
    本项目介绍了一种结合Apache Flink与Apache Doris的技术方案，旨在搭建一个全面覆盖PC端、移动端及小程序的电商平台实时数据处理系统。通过高效的数据流计算和实时查询能力，该平台能够迅速响应业务需求变化，提供精准用户行为分析和即时决策支持，助力企业实现精细化运营目标。 本课程以热门的互联网电商业务场景为案例进行讲解，并详细分析多种关键指标，包括AB版本测试、下砖策略（即投放广告或营销活动）、市场营销效果评估、订单数据分析以及终端设备使用情况等。该课程能够处理大规模数据集并提供实时的数据分析服务，覆盖PC端、移动端和小程序等多个平台的应用场景。
     
  • 基于Flink的电商平台用户行为分析
    优质
    本项目运用Apache Flink实时处理技术，深入挖掘和分析电商平台用户的购物习惯与偏好，为精准营销提供数据支持。 该项目是一个基于Flink的电商用户行为数据分析项目，包含以下几个模块：项目介绍与代码框架、实时热门商品统计、替换Kafka源、实时流量统计、恶意登录检测、利用CEP实现的恶意登录监控以及订单支付监控CEP实现。
     
  • 基于Flink的动态实时亿级全端用户画像系统可视化界面.zip
    优质
    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与ClickHouse打造用户画像系统（2020年更新版）.rar
    优质
    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。
     
  • 基于Kettle、Clickhouse和Superset的亿级大数据实时分析平台视频教程
    优质
    本教程介绍构建大规模数据实时分析系统的实践方案，涵盖使用Kettle进行ETL处理、ClickHouse存储及高效查询，以及通过Superset实现灵活的数据可视化。适合数据分析与BI开发人员学习。 本课程分享介绍如何使用Kettle、Clickhouse和Superset构建一个亿级大数据实时数据分析平台，并以互联网电商的实际业务应用场景为例进行讲解。课程详细介绍了利用这些工具处理电商平台常见实战指标的方法，包括流量分析、新增用户分析、活跃用户分析订单分析以及团购分析等。该系统能够支持海量数据的实时分析需求，覆盖全端（PC、移动和小程序）应用的数据分析功能。
     
  • 电商平台小程序
    优质
    电商平台小程序是一款集购物、支付于一体的线上商城应用，为用户提供便捷的一站式购物体验。用户可以随时随地浏览商品信息并完成购买流程，享受快速配送服务。 电商小程序涵盖了下单功能、订单流程管理、商品列表展示以及商品分类浏览等功能，并且支持地址添加。