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
一、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，根据用户的属性、行为和观点的差异，将他们区分为不同的类型，然后从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)。二、为什么要做用户画像？ 其意义大体上表现在一下几个方面： 1 精准营销，分析产品潜在用户，针对特定群体利用短信邮件等方式进行营销 2 用户统计，比如
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2024-07-16 14:40:35
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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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# 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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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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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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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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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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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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背景依旧是用户画像的项目，现在标签化的数据存放在hive中，而查询是要在hbase上进行查询。
原创
2021-12-14 11:56:31
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背景依旧是公司用户画像项目，目前方案是将hive聚合之后的标签表全部倒入mysql，然后在ES建立索引，虽然限定了最大查询范围为90天的数据，但是面对千万级的用户量，90天的数据依旧是非常...
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2021-08-19 15:11:36
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标签数据已经成为越来越普遍的一类数据，以用户画像场景最为典型，如在电商场景中，这类数据可被应用于精准营销推荐。常见的用户画像标签数据举例如下：基础信息：如性别，职业，收入，房产，车辆等。购买能力：消费水平、败家指数等。行为特征：活跃程度，购物类型，起居时间等。兴趣偏好：品牌偏好，颜色偏好，价格偏好等。在AI、图计算、时序、时空数据领域，标签数据也是关键的构成部分：AI领域：人工标注通常为标签，而预
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2024-01-01 20:51:48
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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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数据导入HBase中常用的有三种方式:sqoop, HBase importTsv, HBase Bulkload,这三种方式,各有优缺点,下面将逐一介绍这三种方案的优缺点.1. Sqoop直接导入 可以使用
SQOOP
将
MySQL
表的数据导入到
HBase
表中，指定
表的名称、列簇及
RowKey
，范 例如下所示： 参数含义解释：
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2023-09-01 14:34:44
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0x00 前言最近又遇到了很多小伙伴在群里问画像数据的存储问题，这里分享一下之前写的一篇文章，给大家参考现在的用户画像，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
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2023-10-10 14:05:33
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在互联网大数据时代，得用户者得天下。以庞大的用户数据为依托，构建出一整套完善的用户画像，借助其标签化、信息化、可视化的属性，是企业实现个性化推荐、精准营销强有力的前提基础。目录2.1什么是用户画像2.1.1静态用户标签(2D用户画像)2.1.2动态用户标签(3D用户画像)2.1.3用户画像的目的2.2如何构建用户画像2.2.1准备阶段-数据的挖掘和搜集2.2.2数据建模-给标签加权值2.2.2.1
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2023-12-06 14:43:57
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理解用户信息标签化。对特征进行分析，或推测其特征，一般用于电商，新闻（个性化推荐）数据存储1 metastore 元数据存储 ：一般存储都有哪些标签，和标签的级别或者权重(存储与mysql) 2 tags 标签数据存储 ：用户id 和标签行为 （存储与Hbase和ES） 3 HBase 每个用户个体画像 4 Elasticsearch/Solr 索引中，方便依据不同标签条件组成或查询出相应用户群体
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2024-01-09 13:32:52
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用户画像系统设计调研一 目的该系统是对用户数据整体上的统计与展示，统计用户的性别、年龄、地域分布、浏览兴趣分布、忠诚度分布、综合价值分布、用户流失率等数据。该模块的主要用户是内部运营人员、产品经理、技术人员等，查看产品的整体发展状况，为产品的发展方向提供参考标准，为运营推广策略的制定提供数据依据。二 系统框架图1 系统框架图图2 系统流程图数据采集客户画像是对用户的描述，包括静态信息和动态信息两方
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2024-08-27 05:38:32
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