基于Flink流处理的动态实时亿级全端用户画像系统

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基于Flink流处理的动态实时亿级全端用户画像系统

课程介绍：
用户画像作为大数据的根基，它完美地抽象出一个用户的信息全貌，为进一步精准、快速地分析用户行为习惯、消费习惯等重要信息，提供了足够的数据基础，奠定了大数据时代的基石。
用户画像，即用户信息标签化，就是企业通过收集与分析消费者社会属性、生活习惯、消费行为等主要信息的数据之后，完美地抽象出一个用户的商业全貌作是企业应用大数据技术的基本方式。用户画像为企业提供了足够的信息基础，能够帮助企业快速找到精准用户群体以及用户需求等更为广泛的反馈信息。
对于大型电商系统来说，数据即石油，当今社会谁拥有了数据谁就拥有了财富，电商拥有海量的数据，获取极大的利益，挖掘更多有用的商业价值，因此在电商中用户画像系体必不可少。
用户画像系统能很好地帮助企业分析用户的行为与消费习惯，可以预测商品的发展的趋势，提高产品质量，同时提高用户满意度。构建一个用户画像，包括数据源端数据收集、数据预处理、行为建模、构建用户画像。有些标签是可以直接获取到的，有些标签需要通过数据挖掘分析到！本套课程会带着你一步一步的实现用户画像案例，掌握了本套课程内容，可以让你感受到Flink的强大和大数据应用的广泛性。

本课程基于真实的大型电商系统场景下讲解的用户画像系统，本系统采用第四代计算引擎Flink，同时采用微服务架构Spring Boot+Spring Cloud 架构 ，前端采用Vue.js+Node.js架构，完全符合目前企业级的使用标准。




项目中采用到的算法包含Logistic Regression、Kmeans、TF-IDF等，Flink暂时支持的算法比较少，对于以上算法，本课程将手把手带大家用Flink实现，并且结合真实场景，学完即用。本套教程的Flink算法部分属于国内课程首创。

系统包含所有终端的数据（移动端、pc端、小程序端，快应用等等），支持亿级数据量的分析和查询，并且是实时和近实时的对用户进行画像计算。
课程所涵盖的知识点包括：Flink、Mongodb、Hbase、Vue.js、Node.js、Kafka、Flume、SpringBoot、SpringCloud、HDFS、Highcharts等等

课程所用到的开发环境
开发环境为：Window7
开发工具为：IDEA
开发版本为：Flink1.7.0、Hadoop2.6.0、Hbase1.0.0、SpringBoot版本2.0.2.RELEASE、SpringCloud版本Finchley.RELEASE


课程亮点：
1.第四代计算引擎Flink1.7
2.SpringBoot版本2.0.2.RELEASE+SpringCloud版本Finchley.RELEASE  
3.算法处理包含Logistic Regression、Kmeans、TF-IDF等
4.统计所有终端的数据（移动端、pc端、小程序端，快应用等）
5.亿级海量数据用户画像
6.实时和近实时的对用户进行画像计算


资源目录：
第一章 用户画像项目讲解以及环境构建
1、课程介绍
2、项目价值说明
3、项目架构讲解
4、数据来源说明
5、静态信息和动态信息说明
6、用户画像之还原真实场景表结构定义讲解
7、用户画像之flink画像分析模块项目构建
8、用户画像之hadoop环境搭建
9、用户画像之hbase环境搭建
10、用户画像之mongo环境搭建
第二章 用户画像年代标签、运营商标签
11、用户画像之年代标签代码编写
12、用户画像之flink结合hbase保存年代标签代码编写
13、用户画像之年代群体数量统计代码编写1
14、用户画像之flink结合mongo保存年代群体数量
15、用户画像之手机运营商标签代码编写1
16、用户画像之手机运营商标签代码编写2
17、用户画像之邮件运营商标签代码编写1
18、用户画像之邮件运营商标签代码编写2
19、用户画像之还原真实消费信息表结构定义
第三章 用户画像败家指数标签
20、用户画像之败家指数计算规则定义
21、用户画像之败家指数代码编写1
22、用户画像之败家指数代码编写2
23、用户画像之败家指数代码编写3
24、用户画像之败家指数代码编写4
25、用户画像之败家指数代码编写5
26、用户画像之败家指数之最终得分计算代码编写
27、用户画像之败家指数之最终得分保存代码编写
第四章 用户画像行为日志以及实时收集服务
28、用户画像之用户行为日志结构讲解以及实体定义
29、用户画像之构建实时数据收集服务之注册中心
30、用户画像之构建实时数据收集服务之注册中心补充
31、用户画像之构建实时数据收集服务之服务搭建
32、用户画像之构建实时数据收集服务
33、用户画像之kafka环境搭建
34、用户画像之实时收集服务整合kafka代码编写1
35、用户画像之实时收集服务整合kafka代码编写2
第五章 用户画像品牌偏好、终端偏好
36、用户画像之实时品牌偏好设计以及代码编写实现实时更新用户品牌偏好
37、用户画像之实时品牌偏好代码编写2
38、用户画像之实时品牌偏好代码编写3
39、用户画像之实时终端偏好代码编写1
40、用户画像之实时终端偏好代码编写2
41、用户画像之实时终端偏好代码编写3
42、用户画像之flume环境搭建
第六章 用户画像性别预测
43、用户画像之梯度下降法大白话讲解
44、用户画像之结合数据微分以及数学公式讲解梯度下降法
45、用户画像之Java实现逻辑回归算法
46、用户画像之flink实现分布式逻辑回归算法代码编写1
47、用户画像之flink实现分布式逻辑回归算法代码编写2
48、用户画像之flink逻辑回归预测性别代码编写1
49、用户画像之flink逻辑回归预测性别代码编写2
50、用户画像之flink逻辑回归预测性别代码编写3
第七章 用户画像用户分群
51、用户画像之kmeans原理讲解
52、用户画像之java实现kmeans代码编写
53、用户画像之flink实现分布式kmeans代码编写1
54、用户画像之flink实现分布式kmeans代码编写2
55、用户画像之flink实现分布式kmeans代码编写3
56、用户画像之flink实现分布式kmeans代码编写4
57、用户画像之fink分布式kmeans实现用户分群代码编写1
58、用户画像之fink分布式kmeans实现用户分群代码编写2
59、用户画像之fink分布式kmeans实现用户分群代码编写3
60、用户画像之fink分布式kmeans实现用户分群代码编写4
61、用户画像之fink分布式kmeans实现用户分群代码编写5
第八章 用户画像潮男潮女、消费水平
62、用户画像之潮男族潮女族标签代码编写1
63、用户画像之潮男族潮女族标签代码编写2
64、用户画像之潮男族潮女族标签代码编写3
65、用户画像之潮男族潮女族标签代码编写4
66、用户画像之消费水平标签代码编写1
67、用户画像之消费水平标签代码编写2
68、用户画像之消费水平标签代码编写3
第九章 用户画像vue前端以及接口服务
69、用户画像之vue.js+node.js构建前端项目讲解
70、用户画像之vue.js+highcharts构建图表代码编写
71、用户画像之vue.js+highcharts构建图表效果演示
72、用户画像之接口查询服务构建
73、用户画像之年代接口代码编写
74、用户画像之前端查询服务构建
75、用户画像之基于spring cloud+Feign服务调用代码编写
76、用户画像之基于spring cloud+Feign服务调用代码编写2
77、用户画像之vue.js整合前端查询接口代码编写
78、用户画像之vue.js整合前端查询接口之跨域问题解决
79、用户画像之前端查询接口进一步封装代码编写
80、用户画像之数据接口重构代码编写00:12:36
81、用户画像之前端查询接口重用改造代码编写
82、用户画像之vue.js完善剩余图表代码编写1
83、用户画像之vue.js完善剩余图表代码编写2
84、用户画像之vue.js完善剩余图表代码编写3
85、用户画像之vue.js配置路由代码编写
86、用户画像之接口服务、前端查询服务以及前端展示服务联调以及效果演示
第十章 用户画像年、月、季度商品关键词
87、用户画像之TF-IDF通俗讲解
88、用户画像之分词工具ik讲解以及代码编写
89、用户画像之java 实现TF-IDF代码编写1
90、用户画像之java 实现TF-IDF代码编写20
91、用户画像之flink实现分布式TF-IDF代码编写1
92、用户画像之flink实现分布式TF-IDF代码编写2
93、用户画像之fink分布式TF-IDF实现用户年度、月度，季度商品关键词代码编写1
94、用户画像之fink分布式TF-IDF实现用户年度、月度，季度商品关键词代码编写2
95、用户画像之fink分布式TF-IDF实现用户年度、月度，季度商品关键词代码编写3
96、用户画像之fink分布式TF-IDF实现用户年度、月度，季度商品关键词代码编写4
97、用户画像之标签接口之败家指数接口代码编写
98、用户画像之全部标签接口代码编写
99、用户画像之前端标签查询服务代码编写
100、用户画像之vue.js标签显示代码编写1
101、用户画像之vue.js标签显示代码编写2以及效果演示

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veryok

好好学习天天向上

xiaohouzikeke

找了好久原来在这里

xiaohouzikeke

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华强科技

感谢分享

mrcui

好好学习，天天向上

dingpenglei8

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1031560114

感谢分享!!!!

lizhuo5383

看看，谢谢咯

icode

啥也不说了，楼主就是给力！