基于Flink框架的电商平台实时数仓的设计与实现
这是一篇关于大数据,Flink,实时数仓,数据分层设计,可视化大屏的论文, 主要内容为随着互联网的发展,线上购物已经融入人们的日常生活,相比传统的购物模式,网络购物的规模逐步扩大,而且电商平台多样化的信息展示也极大地影响着消费者的消费意愿。电商平台若能够及时把握消费者的消费心理和消费行为,对平台信息做出调整,将会提高消费者的购买意愿。实时数仓是一个能够对平台数据进行实时聚合处理的数仓服务,该服务还可以对接可视化工具实现业务主题指标数据的实时展示。因此为电商平台搭建实时数仓,能够增强与消费者的良性互动,以便于预测出电商行业消费趋势,能够为电商平台的发展决策提供切实的数据支持。本文拟实现电商平台核心业务功能,基于Flink流数据处理框架为电商平台搭建实时数仓,通过数据分层设计实现数据的实时收集和处理,并对计算结果进行主题指标统计,最终实现可视化大屏展示。在技术实现过程中,一方面,将使用模板方法设计模式对Flink执行算子的结构进行改造,使其能兼容多维度关联,实现数据流的动态关联;另一方面,使用配置分离设计并对数据序列化进行重构改造,使程序流程能够进行多重分流,实现业务数据的动态分流;通过这两个方面的技术优化,弥补了Flink算子在动态执行方面灵活度不足的缺点。本文将结合电商平台核心的业务场景和数据结构,为电商平台提供一套可行的数据处理和可视化展示方案,并且从底层设计实现的角度,展示了实时数仓和可视化大屏构建的技术细节,通过展示技术细节间接增强了Flink实时数仓的技术可信度。
电商大数据处理平台的设计与实现
这是一篇关于Flink,Spark,离线数仓,实时数仓,用户画像的论文, 主要内容为随着数字化程度的深入和普及,人们越来越多地线上购物,导致电商平台产生了海量的数据。如何高效处理数据、挖掘数据中蕴含的商业信息及其复杂关系并实时展示给企业,以此辅助营销,成为了企业一直在思考的课题。传统的数据处理解决方案存在功能不全面、架构设计不合理、时效性不强、较少使用算法辅助营销等不足。针对这些问题,本文分析了支撑大数据营销的运行机制及其国内外的研究现状,设计并实现了一个电商大数据处理平台,主要工作包括:1、完成了大数据处理平台的需求分析,核心功能包括数据采集与存储、离线数据处理、实时数据处理、大屏数据展示、用户画像等;2、设计了平台架构及核心模块的解决方案。1)设计了可供离线数据处理、实时数据处理同时使用的采集模块,该模块具备断点采集、多点采集功能。2)针对实时数据设计了高效数据处理架构,解决了海量数据背景下实时数据处理时效性不够的问题;使用配置分离、动态分流等技术弥补了Flink算子在动态执行方面灵活度不足的缺点。3)针对离线数据设计了全自动调度处理方式,计算出用户明细、用户留存率、各维度活跃设备数、新增设备数等指标,一方面作为用户画像的基础,另一方面作为大屏展示的补充。3、为了使平台更好地支撑其他业务,如推荐系统、营销系统、广告投放等,设计了自定义规则的用户画像系统,对于用户未提供的信息使用机器学习算法进行预测,最终维护一张用户标签表。业务部门可利用不同标签进行组合,对用户分群并发送相应的商品推荐。经测试,本文系统运行良好,结果与预期一致,能够为企业营销、决策提供帮助。
基于Flink的电商实时数仓系统的实现与应用
这是一篇关于Flink,实时数仓,RFM,监控告警的论文, 主要内容为随着互联网的快速发展,大量数据的产生导致了业务实时化的需求。传统离线数仓通过每天定时处理增量数据,只能达到时延T+1的数据处理能力,实时性相对较差,无法满足企业想要获取分钟或秒之前的数据的需求。因此,想要及时获取变化的数据,充分挖掘数据的价值,就必须缩短数据的处理时间,提高实时性。基于上述原因,本文设计并实现了基于Flink的电商实时数仓系统。主要工作如下:首先,在Kappa架构基础上,使用维度建模方式构建了由原始数据层、数据明细层、数据汇总层和数据统计层组成的实时数仓基础平台。将日志和业务数据采集到原始数据层,经过数据清洗处理后,由Kafka传输到数据明细层,然后通过设计开发基于Flink CDC的方案实现了数据的分流。在数据汇总层进行了宽表的实现以及相关指标的汇总,在数据统计层进行了用户、商品、RFM三个主题的统计,方便对数据进行多维分析或数据挖掘,并将最后统计结果写入OLAP数据库Click House。通过搭建数据接口查询OLAP数据库中的数据,将电商业务中GMV、PV、UV等核心指标交由可视化工具Sugar进行实时的展示。其次,为了提高系统的可靠性,实现了监控告警模块,通过Prometheus与Grafana的集成实现了对Flink作业的监控以及集群运行节点信息的监控,并实现了通过邮件等告警方式将异常任务情况发送到相关责任人。同时,实现了Hadoop集群的高可用,解决了Name Node单点故障问题,保证了存储在HDFS上数据的安全性。最后,在实时数仓基础平台之上,针对用户价值细分的问题,提出基于改进RFM模型的用户价值分类方法,将改进后的模型称为RFMC模型。模型指标值由实时数仓基础平台实时计算,动态获取当前用户最新的指标值。并运用熵权法确定RFMC模型四个指标权重,针对K-means的缺点,设计对比实验确定K-means++聚类算法对电商用户进行聚类,最终将用户分为了三类。根据分类结果,分析每一类的用户价值,并提出营销建议。通过对比实验结果表明,本文提出的用户价值分类方法效果更好,更适用于对用户的价值细分。通过对系统进行测试,本文设计的电商实时数仓系统完成了预期功能,系统运行可靠,既能满足企业实时查看核心指标的要求,又能充分利用其来挖掘用户价值,提高企业的利润,能为当前企业建设实时数仓提供一定的思路,具有较好的应用价值和推广价值。
电商大数据处理平台的设计与实现
这是一篇关于Flink,Spark,离线数仓,实时数仓,用户画像的论文, 主要内容为随着数字化程度的深入和普及,人们越来越多地线上购物,导致电商平台产生了海量的数据。如何高效处理数据、挖掘数据中蕴含的商业信息及其复杂关系并实时展示给企业,以此辅助营销,成为了企业一直在思考的课题。传统的数据处理解决方案存在功能不全面、架构设计不合理、时效性不强、较少使用算法辅助营销等不足。针对这些问题,本文分析了支撑大数据营销的运行机制及其国内外的研究现状,设计并实现了一个电商大数据处理平台,主要工作包括:1、完成了大数据处理平台的需求分析,核心功能包括数据采集与存储、离线数据处理、实时数据处理、大屏数据展示、用户画像等;2、设计了平台架构及核心模块的解决方案。1)设计了可供离线数据处理、实时数据处理同时使用的采集模块,该模块具备断点采集、多点采集功能。2)针对实时数据设计了高效数据处理架构,解决了海量数据背景下实时数据处理时效性不够的问题;使用配置分离、动态分流等技术弥补了Flink算子在动态执行方面灵活度不足的缺点。3)针对离线数据设计了全自动调度处理方式,计算出用户明细、用户留存率、各维度活跃设备数、新增设备数等指标,一方面作为用户画像的基础,另一方面作为大屏展示的补充。3、为了使平台更好地支撑其他业务,如推荐系统、营销系统、广告投放等,设计了自定义规则的用户画像系统,对于用户未提供的信息使用机器学习算法进行预测,最终维护一张用户标签表。业务部门可利用不同标签进行组合,对用户分群并发送相应的商品推荐。经测试,本文系统运行良好,结果与预期一致,能够为企业营销、决策提供帮助。
基于Flink的电商实时数仓系统的实现与应用
这是一篇关于Flink,实时数仓,RFM,监控告警的论文, 主要内容为随着互联网的快速发展,大量数据的产生导致了业务实时化的需求。传统离线数仓通过每天定时处理增量数据,只能达到时延T+1的数据处理能力,实时性相对较差,无法满足企业想要获取分钟或秒之前的数据的需求。因此,想要及时获取变化的数据,充分挖掘数据的价值,就必须缩短数据的处理时间,提高实时性。基于上述原因,本文设计并实现了基于Flink的电商实时数仓系统。主要工作如下:首先,在Kappa架构基础上,使用维度建模方式构建了由原始数据层、数据明细层、数据汇总层和数据统计层组成的实时数仓基础平台。将日志和业务数据采集到原始数据层,经过数据清洗处理后,由Kafka传输到数据明细层,然后通过设计开发基于Flink CDC的方案实现了数据的分流。在数据汇总层进行了宽表的实现以及相关指标的汇总,在数据统计层进行了用户、商品、RFM三个主题的统计,方便对数据进行多维分析或数据挖掘,并将最后统计结果写入OLAP数据库Click House。通过搭建数据接口查询OLAP数据库中的数据,将电商业务中GMV、PV、UV等核心指标交由可视化工具Sugar进行实时的展示。其次,为了提高系统的可靠性,实现了监控告警模块,通过Prometheus与Grafana的集成实现了对Flink作业的监控以及集群运行节点信息的监控,并实现了通过邮件等告警方式将异常任务情况发送到相关责任人。同时,实现了Hadoop集群的高可用,解决了Name Node单点故障问题,保证了存储在HDFS上数据的安全性。最后,在实时数仓基础平台之上,针对用户价值细分的问题,提出基于改进RFM模型的用户价值分类方法,将改进后的模型称为RFMC模型。模型指标值由实时数仓基础平台实时计算,动态获取当前用户最新的指标值。并运用熵权法确定RFMC模型四个指标权重,针对K-means的缺点,设计对比实验确定K-means++聚类算法对电商用户进行聚类,最终将用户分为了三类。根据分类结果,分析每一类的用户价值,并提出营销建议。通过对比实验结果表明,本文提出的用户价值分类方法效果更好,更适用于对用户的价值细分。通过对系统进行测试,本文设计的电商实时数仓系统完成了预期功能,系统运行可靠,既能满足企业实时查看核心指标的要求,又能充分利用其来挖掘用户价值,提高企业的利润,能为当前企业建设实时数仓提供一定的思路,具有较好的应用价值和推广价值。
本文内容包括但不限于文字、数据、图表及超链接等）均来源于该信息及资料的相关主题。发布者：毕设项目助手 ，原文地址：https://m.bishedaima.com/lunwen/55815.html
