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2025大数据技术扫盲
✅ 主流的大数据技术栈划分(2025 年通用结构) 功能层次(模块职责) 划分结构如下: ✅ 1. 数据采集(Ingestion) 负责数据源到大数据平台的“采集和导入”: 类型 常用组件 实时采集
2025大数据常用架构体系
✅ 二、新趋势与推荐组件(按层次) 1. 数据采集层 ✅ Apache Kafka:事实标准,超高吞吐,生态成熟。 🔄 Apache Pulsar:分布式特性好、支持多租户,但生态不如 Kafka 成
大数据是不是凉了?
文/吴炳锡 近几年,“大数据要凉了”的声音似乎越来越多。有人说大数据热潮退却了,也有人感慨岗位越来越少、平台越来越重、业务越来越复杂。但这真的是大数据“凉”了吗? 我并不这么看。在我看来,真正“凉”的
大模型在推荐系统中的精准推荐策略与实践
引言 推荐系统在现代互联网应用中占据了极其重要的位置。无论是电商平台、社交媒体、音乐和视频流媒体服务,还是新闻和内容推荐系统,推荐系统都在提高用户体验和平台收益方面发挥着关键作用。近年来,随着人工智能
Elasticsearch的实时推荐与个性化
1.背景介绍 Elasticsearch是一个分布式、实时、高性能的搜索引擎,它可以处理大量数据并提供快速、准确的搜索结果。在现代互联网应用中,实时推荐和个性化是两个非常重要的特性。在这篇文章中,我们
社交App场景中基于ElasticSearch的实时推荐系统
使用ElasticSearch来作为推荐引擎,OpenResty采集用户行为数据,使用Kafka作为数据中转站,结合Spark和Flink来进行特征指标计算、数据集成、数据同步,完成整个推荐系统的搭建
大数据技术探索
大数据基础组件生态圈分享:大数据其实是对数据的分布式存储、分析运算,用于决策的一系列技术,所有组件环境一般用使用Linux系统部署。
用户画像系列—如何从0到1建设用户画像
1.用户画像平台该如何建设? 根据上一篇文章,我们讲到用户画像其实就是用户的标签或者特征,首先要明确就是要完成标签的生产和加工,那么涉及到的内容就包括数据的接入、清洗、和最后标签的加工入库。 标签整体
转转用户画像平台实践
本文主要是针对转转用户标签画像的建设实践,主要从标签的构建,标签的生产加工,存储设计, 用户洞察,用户分群以及ID-MAPPING等几个方面阐述了一些经验和思考。
一次讲清楚京东科技百亿级用户画像平台的探索和实践 | 京东云技术团队
如果你是商家,当你要进行广告投放的时候,假如平台推送的用户都是你潜在的买家,那你就可以花更少的钱,带来更大的收益。这两者背后都有一项共同的技术支撑,那就是用户画像。