Hbase入门篇03---Java API使用，HBase高可用配置和架构设计需求环境搭建表的CRUD坑命令执行卡住不动 ？RegionServer只在本地127.0.0.1监听16020端口导致外网连接被拒RegionServer所在主机的/etc/hosts文件存在额外的回环地址映射信息,导致客户端拿到无法识别的主机名数据的CRUD数据的导入导出Import JOB数据查询HBase高可用H
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2024-06-11 14:34:26
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有一句话是，千万人撩你，不如一人懂你，这句话在互联网圈可以说成是，真正的了解用户，才能得到用户，所以，用户画像的重要性不言而喻。什么是用户画像？ 用户画像可以简单理解成是海量数据的标签，根据用户的目标、行为和观点的差异，将他们区分为不同的类型，然后每种类型中抽取出典型特征，赋予名字、照片、一些人口统计学要素、场景等描述，形成了一个人物原型 (personas)。 企业在进行营销时会遇到的问题 如何
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2024-03-10 21:44:02
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需求描述将数据记录持久化存储在HBase中，需要支持如下功能：支持高吞吐量读写操作，实时采集10,000条/秒；支持动态添加字段；支持服务端过滤；支持部分字段修改。设计方案按列存储优点扩展性好，支持动态添加新列；支持服务端按列过滤；可读性好，方便调试；获取少量列数据时，读取数据少，节约网络带宽资源；方便修改部分列值。缺点占用磁盘空间较多；数据采集性能差。列合并为JSON格式存储优点相对方案1，减少
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2023-12-28 14:19:34
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用户画像（Persona）这个词相信大家早就不陌生了，最早由交互设计之父Alan Cooper提出，是一种通过调研和问卷获得的典型用户特征，主要用于挖掘产品需求与交互设计领域。但我们今天要说的是另一个单词:“Profile”，也被翻译为“用户画像”，更多用于运营、营销与数据分析，简单来说就是：利用已经获得的数据，勾勒出用户需求、用户偏好的一种运营工具和数据分析方法。用户画像中包含了用户的年龄、性别
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2023-08-15 22:25:25
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0x00 前言今天主要分享用户画像的数据模型设计与存储。现在的用户画像，动不动就是几千几万个标签，标签一多就出现了一些需要克服的难题，比如下面两个：如何解决频繁新增和删除标签的场景如何解决不同标签更新时间和频率不同的问题0x01 数据模型设计从个人角度来讲，在大数据领域接触比较多的的存储引擎有这几个：Hive（Hdfs）、Hbase、ES。这也会是我们在选择存储系统中几个主要的备选方案。优缺点就不
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2023-11-09 04:35:21
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# 用户画像 HBase 实现指南
作为一名经验丰富的开发者，我很高兴能指导你如何实现用户画像在 HBase 中的存储和查询。HBase 是一个分布式的、可扩展的大数据存储系统，非常适合用来存储用户画像这类结构化或半结构化的数据。
## 流程概览
首先，让我们通过一个表格来概览整个实现流程：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1 | 环境搭建 |
| 2 | 定义数据
原创
2024-07-15 20:27:06
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# 实现用户画像HBase的流程
## 概述
用户画像是根据用户的行为、兴趣、偏好等信息，进行分类和标签化，从而更好地了解用户需求和行为特征。HBase是一种分布式的列式存储数据库，适合存储大量结构化和半结构化数据。本文将介绍如何利用HBase实现用户画像。
## 流程步骤
下面是实现用户画像HBase的流程步骤，用表格形式展示：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 1
原创
2023-09-06 07:46:09
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HBase用户画像的构建与应用
在当今的大数据时代，用户画像已成为提升业务决策和用户体验的重要工具。在这样的背景下，通过HBase构建用户画像，能够帮助企业更好地理解用户行为、需求和偏好，从而实现精准营销和服务。本文将详细探讨如何解决“HBase用户画像”问题的全过程，涵盖背景定位、演进历程、架构设计、性能攻坚、故障复盘及扩展应用。
## 背景定位
### 业务场景分析
随着用户数据的爆
# Hbase 用户画像
Hbase 是一个基于 Hadoop 的 NoSQL 数据库，它提供了一个高容量、高可靠性的分布式存储系统，适用于大规模数据存储和实时查询。在实际应用中，我们可以利用 Hbase 构建用户画像系统，帮助企业更好地了解用户，提供个性化的服务。
## 用户画像概述
用户画像是通过收集用户的行为数据、偏好数据等信息，对用户进行分析和建模，从而描绘出用户的特征和行为习惯。用
原创
2024-06-13 06:19:20
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Qunar用户画像构建策略及应用实践 1用户画像的构建原则 我们做用户画像的目的有两个： 必须从业务场景出发，解决实际的业务问题，之所以进行用户画像要么是获取新用户，或者是提升用户体验，或者是挽回流失用户等有明确的业务目标 。 根据用户画像的信息做产品设计，必须要清楚知道用户长什么样子，有什么行为特征和属性，这样才能为用户设计产品或开展营销活动。 一般常见的错误想法是画像维度的数据越多越好，画像
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2023-12-12 12:45:25
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用户画像及其构建什么是用户画像？用户画像可以简单理解成是海量数据的标签，根据用户的目标、行为和观点的差异，将他们区分为不同的类型，然后每种类型中抽取出典型特征，赋予名字、照片、一些人口统计学要
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2024-04-13 05:37:59
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构建用户画像是一个定性和定量研究循环穿插的过程。实际执行中，可以根据时间的跨度、用户画像的精细度和用户覆盖度来决定，先做定性研究，定量研究，还是定性定量研究结合进行。这里，我们先从定性研究开始。第一步：定性研究定性研究从用户访谈开始。访谈的步骤不再赘述，需要注意的是，对于定性研究中的用户访谈，一般会覆盖以下几方面的内容：产品的使用情况：接触渠道和方式、接触原因、第一印象、使用产品的关注因素、使用频
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2023-11-23 23:31:27
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目录0. 相关文章链接1. Hive数据仓库2. 分区存储3. 标签汇聚4. ID-Mapping注：此博文为根据 赵宏田 老师的 用户画像·方法论与工程化解决方案 一书读后笔记而来，仅供学习使用0. 相关文章链接用户画像文章汇总1. Hive数据仓库 建立用户画像首先需要建立数据仓库，用于存储用户标签数
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2024-01-06 22:24:00
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用户画像就是分析用户行为，然后为用户打上标签，再为打上的标签添加权重。其中标签用来表征内容，权重用来表征指数（可信度）。用户画像是指根据用户的属性、用户偏好、生活习惯、用户行为等信息而抽象出来的标签化用户模型。通俗说就是给用户打标签，而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。通过打标签可以利用一些高度概括、容易理解的特征来描述用户，可以让人更容易理解用户，并且可以方便计算机处理。用户画像
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2023-09-27 17:32:44
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两个月之前—— 为满足用户标签的统计需求，小灰利用Mysql设计了如下的表结构，每一个维度的标签都对应着Mysql表的一列： 要想统计所有90后的程序员该怎么做呢？用一条求交集的SQL语句即可：Select count（distinct Name） as 用户数 from table whare age = '90后' and Occupati
从1991年Tim Berners-Lee发明了万维网（World Wide Web）开始，到20年后2011年，互联网真正走向了一个新的里程碑，进入了“大数据时代”。经历了12、13两年热炒之后，人们逐渐冷静下来，更加聚焦于如何利用大数据挖掘潜在的商业价值，如何在企业中实实在在的应用大数据技术。伴
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2021-08-05 14:23:07
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近期，由于项目需求，需要构建一套消费者的用户画像。这是一套偏大数据处理和实时数仓领域的解决方案，因为之前对这个领域并不熟悉，因此做了下前期的方案调研和初步的解决方案设计，本文将这个过程做个记录总结，希望能够对同样第一次接触这个领域，需要入门的同学有所帮助。一. 用户画像构建方法调研在方案调研前期，主要是调研业界现有的主流用户画像构建方案。通过网上的搜索和学习，发现用户画像的构建方案大都大同小异，其
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2023-12-29 14:48:36
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百分点是一个推荐服务的提供商，但是已经转型为大数据解决方案的提供商。 首先看一下大数据与应用画像的关系，现在大数据是炙手可热的，大数据的4个V都比较了解，大数据应该说是信息技术的自然延伸，意味的无所不在的数据。我们先看下数据地位发生转变的历史，在传统的IT时代，it系统围绕这业务服务，在这个服务的过
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2016-11-10 23:54:00
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有很多朋友希望四妹可以深入聊聊用户画像怎么搭建，没问题，接着上次分享了什么是用户画像，今天就来做一个直观的来展示，如何搭建用户画像1、收集基本信息建立用户画像，首先要收集用户的基本信息，包括名字、联系方式、性别、生日、消费日期，还有根据我们的产品需要收集的例如健身频率、美容频率等等信息。人口普查信息是了解用户的基础。2、给会员贴上标签根据顾客的特征，给他贴上标签。图中是以一个服装店为案例，收集了顾
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2023-07-16 20:23:54
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用户画像的思路前面在用美女举例的时候，对美女从内在和外在两个方面进行了判断，用户画像的构建思路其实也是从这两个方面进行展开。在这里我们称之为：显性画像和隐性画像两个方面，具体的思路都是围绕这两个方面进行展开。显性画像：即用户群体的可视化的特征描述。如目标用户的年龄、性别、职业、地域、兴趣爱好等特征隐性画像：用户内在的深层次的特征描述。包含了用户的产品使用目的、用户偏好、用户需求、产品的使用场景、产
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2023-09-27 23:22:11
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