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光大银行推出风险大产品“滤镜”,36kr与ASO100合作推动创投服务体系升级 | 大24小时

介绍,Quadas京纬成立于2008年,是一家基于大的一站式广告技术解决方案提供商,专注于为字营销行业的企业们提供高效、低成本的程序化广告。 本轮融资完成之后,Quadas京纬将把该笔资金用于企业级营销的技术研发和产品布局。? 了解,“滤镜”是光大银行基于风险管理领域的预警而研发出的一款大产品,主要运用社交网络、路径算法、文本等大挖掘技术,对企业客户进行过滤,从而形成高信用违约倾向的企业名单,为决策者提供技术与资源上的支持 五、利用大推动创投服务体系升级,36kr与ASO100达成战略合作互联网创业服务36kr日前宣布已经与ASO100正式达成战略合作关系。 介绍,ASO100是一家移动互联网服务机构,其移动推广利用先进的大采集、技术,致力于为行业提供专业的运营推广服务。

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无论是采集,还是存储,都不是大的最终目标。失去处理环节,即使珍贵如金矿一般的也不过是一堆废铁而已。 场景1:某厂商的舆情我们在为某厂商实施舆情时,根客户需求,与处理有关的部就包括:语义、全文本搜索与统计。 场景2:Airbnb的大Airbnb的大也根业务场景提供了多种处理方式,整个的架构如下图所示:? Spark集群则为Airbnb的工程师与科学家提供机器学习与流处理的。大的整体结构行文至此,整个大系列的讲解就快结束了。 从左到右,经历源、采集、存储和处理四个相对完整的阶段,可供大的整体参考。

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    4、收集工具:Google Analytics或CNZZ利用页面内嵌代码收集用户浏览网页产品行为,用于后续和产品优化,结合搜狐快站使用,可以快速搭建MVP((最小化可行性产品)。 5、BRD或MRD文档写作资料参考:百度指、Talkingdata、ASO100,艾瑞指、艾瑞报告,易观国际,细报告,QuestMobile一些市场和产品人员经常需要编辑市场文档,这个时候就需要引用大量的作为支撑 百度指可以通过关键词,用户搜索行为,助力SEO。talkingdata可以提供公众号,微博,应用等用户画像信息,也提供大量报告。 aso100可以查看APP的每一次更新说明和评论下载等信息,用于竞品和产品方向研究非常适用。艾瑞指和talkingdata有些类似,可以查看用户画像,同时可以查看月日独立设备。 艾瑞报告,易观国际,细报告,QuestMobile具体工作最新的行业报告,大量配图可以所谓市场行业支撑

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    搭建:基于Hadoop的

    15.jpg企业要进行大规模的,基于开源的Hadoop及其生态圈来搭建起大系统,无疑是一种低成本高效率的选择。 Hadoop系统的可伸缩性、健壮性、计算性能以及低成本,使得它事实上已成为当前互联网企业主流的大解决方案。基于Hadoop,可以根企业实际的业务需求,来进行系统的规划和设计。 针对不同的具体需求,采用不同的架构和框架组件来解决实际问题。大需求规划按照的时效性需求,大为实时和离线两种。 对于大多反馈时间要求不是那么严苛的应用,比如离线统计、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等,可采用离线的方式,通过采集工具将日志导入专用的。 9.jpg关于大搭建,基于Hadoop的,以上就是今天的享内容了。在大的发展当中,Hadoop历经多年,仍然占重要的市场地位,掌握相关技术,仍然是行业工作者们重要能力要求。

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    :基于Hadoop的

    时代的带来,一个明显的变化就是全样本,面对TBPB级及以上的规模,Hadoop始终占优势。今天的大学习享,我们来聊聊基于Hadoop的。 Hadoop系统的可伸缩性、健壮性、计算性能以及低成本,使得它事实上已成为当前互联网企业主流的大。基于Hadoop,可以根实际的业务需求,来进行系统的规划和设计。 针对不同的具体需求,采用不同的架构来解决实际问题。按照的实时性,为实时和离线两种。 实时一般用于金融、移动和互联网B2C等产品,往往要求在秒内返回上亿行,从而达到不影响用户体验的目的。在Hadoop生态圈,这些需求可以进行合理的规划。 对于大多反馈时间要求不是那么严苛的应用,比如离线统计、机器学习、搜索引擎的反向索引计算、推荐引擎的计算等,应采用离线的方式,通过采集工具将日志导入专用的

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    搭建python

    jupyter notebook(即以前的ipython notebook)……又为了更方便使用,前端加了nginx或apache反代……双为了更安全,加持了Let’s Encrypt的HTTPS(只是这服务器没有 它相当于打包了python的基本环境和常用的包,甚至还包括包管理器,有了Anaconda,在所有上都可以很方便地使用python了。安装非常简单,直接从官网下载安装程序运行即可。 早先这个是属于ipython的一个部,就是一个web版的ipython,后来ipython变成了jupyter,所以它也变成了jupyter notebook了。

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    Python | 搭建Python

    jupyter notebook(即以前的ipython notebook)……又为了更方便使用,前端加了nginx或apache反代……双为了更安全,加持了Let’s Encrypt的HTTPS(只是这服务器没有 它相当于打包了python的基本环境和常用的包,甚至还包括包管理器,有了Anaconda,在所有上都可以很方便地使用python了。安装非常简单,直接从官网下载安装程序运行即可。 早先这个是属于ipython的一个部,就是一个web版的ipython,后来ipython变成了jupyter,所以它也变成了jupyter notebook了。

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    建立个人

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    Hadoop实战——160Sqoop介绍离线实战——160Sqoop介绍

    离线实战——160Sqoop介绍Sqoop介绍Apache Sqoop(SQL-to-Hadoop) 是一款开源的工具,主要用于在Hadoop(Hive)与传统的库(mysql、oracle 一般情况下,是将的结果导出到关系型库中,供其他部门使用。 Sqoop专门为大而设计,可以通过集来启动多个mapreduce程序来处理每个块。? 案例3:在案例2的基础上,通过增加mysql的test表,增量导入到hive表中。 案例4:将test表中的导出到使用,割字段的hive表中。 案例5:将test表的导入到hdfs中。 导出的时候,默认字段割方式是,,所以如果hive的字段割不是,,那么就需要设计成对应格式的割符号。

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    Hadoop实战——150Flume介绍离线实战——150Flume介绍

    离线实战——150Flume介绍Nginx介绍Nginx是一款轻量级的Web 服务器反向代理服务器及电子邮件(IMAPPOP3)代理服务器。 image.pngFlume介绍Flume是Apache基金会组织的一个提供的高可用的,高可靠的,布式的海量日志采集、聚合和传输的系统, Flume支持在日志系统中定制各类发送方,用于收集; Flume-ng中采用不同的线程进行的读写操作;在Flume-og中,读和写是由同一个线程操作的,如果写出比较慢的话,可能会阻塞flume的接收的能力。 其他对应source类型需要的参Channel介绍Channel的主要作用是提供一个传输通道,提供传输和存储(可选)等功能。 source将放到channel中,sink从channel中拿。 通过不同的名称来区channel。

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    Hadoop实战——190Highcharts介绍离线实战——190Highcharts介绍

    离线实战——190Highcharts介绍Highcharts介绍Highcharts 是Highsoft提供的一个用纯JavaScript编写的一个图表库, 能够很简单便捷的在web网站或是 除了Highcharts以外,Highsoft还提供了Highstock和Highmaps,别显示和地图。 在第三个案例中进行修改,进行辅助线的显示、定制legend(图例)、Tooltip(显示框)以及输出(中文)。 要求当鼠标移动到对应节点的时候,显示辅助线,另外要求别显示均最高气温和最低气温的辅助线;要求legend显示在覆盖图表,并显示在左上角;要求提示框同时显示最高温度和最低温度。 显示一个饼图,要求显示data2.txt中的浏览器用户。在第5个案例的基础上,要求点击某个浏览器扇形后,在另外一个容器中显示该浏览器具体的用户使用,具体在data3.txt中。

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    Hadoop离线实战——320会话Hadoop离线实战——320会话

    Hadoop离线实战——320会话项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息(MR)� 未完成 浏览器信息(MR) 未完成 地域信息(MR) 未完成 外链信息(MR) 未完成 用户浏览深度(Hive) 未完成 订单(Hive) 未完成 事件(Hive) 未完成 模块介绍会话主要同时计算会话个和会话长度, 主要应用在用户基本信息模块和浏览器信息模块这两部 会话个就是计算u_sd的唯一个,长度就是每个会话的长度总和。计算规则会话个指的是计算所有u_sd的个, 会话长度就是计算每个会话的长度, 然后计算这些长度的一个总值。 (注意:处理的为所有事件产生的) 最终保存:stats_user和stats_device_browser。

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    Hadoop离线实战——420订单Hadoop离线实战——420订单

    Hadoop离线实战——420订单项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息(MR)� 完成 浏览器信息(MR) 完成 地域信息(MR) 完成 外链信息(MR) 完成 用户浏览深度 (Hive) 完成 订单(Hive) 未完成 事件(Hive) 完成 模块介绍订单订单的量和订单的金额, 以及将订单为总订单、 支付成功订单以及退款订单三种类型的, 通过这六个指标的我们可以指定网站的订单情况 也就是说别统计订单量和订单金额,而不是使用一张hive表同时保存多个指标的, 而是采用多个表别保存不同指标的或者采用一张表非同时的保存多个指标的别统计oid的去重量作为订单量,使用去重后的订单的支付金额作为订单金额。 最终保存:stats_order。涉及到所有列。 实现自定义udf&自定义函创建 b. hive+sqoop脚本成功支付订单量&金额&总金额的hive&sqoop a. 订单保存mysql b.

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    Hadoop离线实战——410事件Hadoop离线实战——410事件

    Hadoop离线实战——410事件项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息(MR)� 完成 浏览器信息(MR) 完成 地域信息(MR) 完成 外链信息(MR) 完成 用户浏览深度 (Hive) 完成 订单(Hive) 未完成 事件(Hive) 未完成 模块介绍事件我们主要只是事件的触发次, 通过查看事件的触发次我们可以得到事件转换率或者用户会此类事件的兴趣所在之处以及不喜之处 计算规则计算event事件中,计算category和action组后的记录个,不涉及到任何的去重操作。 最终保存:stats_event。涉及到所有列。 代码步骤hive自定义函定义hive中创建hbase对应的外部表hive脚步编写sqoop脚步编写测试参考:..代码transformerhiveenstatsEvent.hql

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    Hadoop实战——260用户ETL离线实战——260用户ETL

    离线实战——260用户ETLETL目标解我们收集的日志,将解后的保存到hbase中。 这里选择hbase来存储的主要原因就是: hbase的宽表结构设计适合我们的这样多种格式的存储(不同event有不同的存储格式)。 在etl过程中,我们需要将我们收集得到的进行处理,包括ip地址解、userAgent解、服务器时间解等。 ETL存储etl的结果存储到hbase中, 由于考虑到不同事件有不同的格式, 所以我们将最终etl的结果保存到hbase中, 我们使用单family的格式, rowkey的生产模式我们采用timestamp ,value别为yarn和hh:8032即可,但是可能会出现异常信息,此时需要将参mapreduce.app-submission.cross-platform设置为true。

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    【CDAS 2017】互联网大论坛:智慧互联网,展未来

    作者 CDA 师前言2017年7月29日,由CDA师主办,以“跨界互联 未来”为主题的CDAS 2017第四届中国师行业峰会在北京中国大饭店隆重举行。 ,从角度帮助创业者指点迷津。 王武佳老师提到一个优秀的团队要易探索,注重性价比,让团队中的每一个人都能成为师,同时还要速度敏捷。 AI在企业增长领域的应用‍七麦科技&ASO100联合创始人&CEO徐欢 一场由人工智能技术引领的技术革命即将到来,随之而来的是人才的升级、效率的极大提升、大的价值将被意识到并放大。 徐欢老师从ASO100自身海量库出发,讲解了如何把人力从重复而繁琐的事务中解放,投入到高阶的工作中,如何将AI应用于企业增长领域,带领了众多师探索AI+BI在移动推广领域的更多可能。

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    做运营,一定要会的8种找方法!

    运营的日常工作离不开的,大到行业的,小到某个产品的竞品,始终需要大量的来支撑我们的结论。 今天跟大家享下我日常搜的方式,希望对你们有用1想看吃瓜群众在聊什么推荐使用:新浪微舆情新浪微舆情是依托于新浪大体系的,你可以用于了解网络热门事件的发展趋势、明星热度的排行变化、或者查看某个产品或品牌的相关指等 2想产品的运营大事件推荐使用:ASO100ASO100是国内专业的移动应用,你可以在这查询App Satore排行榜情况,或者查询某款产品在排行榜的实时排名情况,排名趋势变化,竞品概况,评论情况等 有些人可能会疑惑,微信指和百度指能大致推出产品在什么时间节点有运营大事件,还要Aso100干嘛?答案是Aso的下载量预估能直接反应运营的有效性,清楚能看到拉新情况。 5想做趋势推荐使用:百度指微信指百度指是以百度海量用户行为基础的,你可以在这里查看某一关键词的搜索规模、关注趋势变化、搜索相关词。

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    Hadoop离线实战——330会话HourlyHadoop离线实战——330会话Hourly

    Hadoop离线实战——330会话Hourly项目进度 模块名称 完成情况 用户基本信息(MR)� 未完成 浏览器信息(MR) 未完成 地域信息(MR) 未完成 外链信息 (MR) 未完成 用户浏览深度(Hive) 未完成 订单(Hive) 未完成 事件(Hive) 未完成 模块介绍Hourly指的是按照小时, 在本次项目中,只活跃用户、会话个以及会话长度这三个指标的 我们通过修改现有的job来达到完成hourly统计的目标。 别通过在active user和sessions这两个job中添加可以达到我们的要求。 计算规则hourly为hourly active user、hourly sessions以及hourly sessions length别计算各个小时的活跃用户、会话个以及会话长度来进行展示操作 最终保存:stats_hourly表中,每个小时的保存到对应列中。 涉及到其他表有dimension_platform、dimension_date、dimension_kpi。

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    Apache Spark详解

    Apache Spark是一款快速、灵活且对开发者友好的工具,也是大型SQL、批处理、流处理和机器学习的领先。自从 Apache Spark 2009 年在 U.C. 雇佣了 Apache Spark 创始人的公司 Databricks 也提供了 Databricks 统一,这个是一个提供了 Apache Spark 集群,流式支持,集成了基于 Web 的笔记本开发                       .reduceByKey(_ + _)counts.saveAsTextFile(“hdfs:tmpwords_agg”)通过提供类似于 Python、R 等流行语言的绑定 不过顾名思义,Spark SQL 在查询时还兼容了 SQL2003 的接口,将 Apache Spark 的强大功能带给师和开发人员。 Spark MLibApache Spark 还有一个捆绑许多在大集上做和机器学习的算法的库 (Spark MLib) 。

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