Mirror产品概述 Mirror是专为金融行业设计的全面用户画像管理系统.该系统基于星环多年来为多个金融企业客户构建用户画像的经验,深入契合业务需求,实现对用户全方位全维度的刻画.Mirror内置银行业和证券业的用户画像模板,同时在技术上继承了Transwarp Data Hub大数据平台的优势,能够快速在全量数据上进行计算和提供查询.同时,Mirror采用了灵活的接口设计,可以方便地进行二次开发和对接其它应用. Mirror产品特点 构造金融客户的信息生态系统,支持跨业务,跨产品的精准客户群

摘要:在移动互联网时代,用户数量庞大,标签数量众多,用户标签的数据量巨大.用户画像系统中,对于标签的存储和查询,不同的企业有不同的实现方案.当前主流的实现方案采用ElasticSearch方案.但基于ElasticSearch构建用户画像平台,往往面临灵活性不足.资源开销大.无SQL接口开发不便等问题.为此,本文提供了一种基于华为MRS ClickHouse构建用户画像系统的方法. 本文分享自华为云社区<基于MRS-ClickHouse构建用户画像系统方案介绍>,作者:hourongqi .

背景 由于公司业务场景的需要,我们需要开发HBase平台,主要需要以下功能: 建表管理 授权管理 SDK实现 与公司内部系统打通 我们使用的HBase 版本: HBase 1.2.0-cdh5.16.2 Hadoop: 2.6.0-cdh5.16.2 目前主要应用场景: 实时计算如商品.商家等维度表 去重逻辑 中间件服务等监控数据 用户画像 平台建设 建表管理 1.指定命名空间 HBase系统默认定义了两个缺省的namespace: hbase:系统内建表,包括namespace和meta表 d

业务场景 用户画像是对用户信息的标签化.用户画像系统通过对收集的各维度数据,进行深度的分析和挖掘,给不同的用户打上不同的标签,从而刻画出客户的全貌.通过用户画像系统,可以对各个用户进行精准定位,从而将其应用于个性化推荐.精准营销等业务场景中.用户画像系统已经被各个企业广泛采用,是大数据落地的重要方式之一. 在移动互联网时代,用户数量庞大,标签数量众多,用户标签的数据量巨大.用户画像系统中,对于标签的存储和查询,不同的企业有不同的实现方案.当前主流的实现方案采用ElasticSearch方案.但基

Client AI 是字节跳动产研架构下属的端智能团队,负责端智能 AI 框架和平台的建设,也负责模型和算法的研发,为字节跳动开拓端上智能新场景.本文介绍的 Pitaya 是由字节跳动的 Client AI 团队与 MLX 团队共同构建的一套端智能工程链路. 作者|覃量 1.Client AI-Pitaya 定位 这些年,随着算法设计和设备算力的发展,AI 的端侧应用逐步从零星的探索走向规模化应用.行业里,FAANG.BAT 都有众多落地场景,或是开创了新的交互体验,或是提升了商业智能的效率.

前几天介绍了一个简单的截图模块——iamges,虽然简单,但是功能还是有很多局限的地方. jimp的优势:1.简单,2.支持回调方式和ES6(promise)语法也可以链式调用 3. 丰富的api  4.无需安装任何程序(gm和canvas都需要) jimp的回调用法如下: var Jimp = require("jimp"); Jimp.read("lenna.png", function (err, lenna) { if (err) throw err; le

一.LAMMP简介 二.使用软件及服务器架构说明 三.配置及安装过程    1.安装arp与httpd    2.安装mysql    3.安装php(php-fpm)    4.安装Xcache    5.安装PHP的memcache插件 四.安装libevent与Memcached    1.Memcache简介及原理    2.Memcache安装及配置 五.整合Httpd.Php.Mysql.Memcached 一.LAMMP简介:    LAMMP指的是:Linux(操作系统).Apa

Storm on YARN: Storm on YARN被视为大规模Web应用与传统企业应用之间的桥梁.它将Storm事件处理平台与YARN(Yet Another Resource Negotiator)应用管理框架进行了组合,为此前进行批处理的Hadoop应用提供了低延迟的处理能力. 诞生背景(yahoo): 雅虎公司平台副总裁Bruno Fernandez-Ruiz表示,他们发现Hadoop在处理海量数据时的速度还不够快.Hadoop和MapReduce的速度无法满足用户事件,比如电子邮件

实验室需要做一个大数据平台项目,临时接下需要部署实验室云平台的任务,由于之前没有接触过相关技术,仅以此篇作为纪录文,记录一下我的openstack的初步学习以及搭建过程. 1.openstcak及其组件的简要介绍 Openstack是一个开源的云计2016-02-25几个主要的组件组合起来完成具体工作. 计算(Compute):Nova.一套控制器,用于为单个用户或使用群组管理虚拟机实例的整个生命周期,根据用户需求来提供虚拟服务.负责虚拟机创建.开机.关机.挂起.暂停.调整.迁移.重启.销毁等操

一.Moebius集群的架构及原理 1.无共享磁盘架构 Moebius集群采用无共享磁盘架构设计,各个机器可以不连接一个共享的设备,数据可以存储在每个机器自己的存储介质中.这样每个机器就不需要硬件上的偶合,只需要能够互相连通. ▲无共享磁盘架构 2.SQL解析及调度引擎 ——监控SQL语句,透明地切分应用与数据库 解析:解析应用程序传递的SQL语句,并作相应的优化加速及缓存. 调度:按照业务的需要将SQL语句调度到相应的服务器上;在对SQL语句进行分发时采用多种负载均衡策略,可以实现SQL语句一

 原创文章,转载请注明: 转载自www.cnblogs.com/tovin/p/3824554.html 本文基于CentOS6.4系统介绍基于RHadoop平台的搭建,Hadoop的搭建可以参考http://www.cnblogs.com/tovin/p/3818908.html,以下着重介绍在Hadoop平台上构建R 一.安装R (1)安装依赖软件 sudo yum install gcc-gfortran sudo yum install gcc gcc-c++ sudo yum inst

介绍了Android SurfaceFlinger层次以下的图形合成和显示系统,主要基于高通MSM8k MDP4x平台. 做为Android Display专题.SurfaceFlinger的详细介绍参见链接文章. Android GDI之SurfaceFlinger SurfaceFinger按英文翻译过来就是Surface投递者.SufaceFlinger的构成并不是太复杂,复杂的是他的客户端建构.SufaceFlinger主要功能是: )将Layers(Surfaces)内容的刷新到屏幕上

随着云计算.大数据迅速发展,亟需用hadoop解决大数据量高并发访问的瓶颈.谷歌.淘宝.百度.京东等底层都应用hadoop.越来越多的企 业急需引入hadoop技术人才.由于掌握Hadoop技术的开发人员并不多,直接导致了这几年hadoop技术的薪水远高于JavaEE及 Android程序员. Hadoop入门薪资已经达到了 8K 以上,工作1年可达到 1.2W 以上,具有2-3年工作经验的hadoop人才年薪可以达到 30万—50万 . 一般需要大数据处理的公司基本上都是大公司,所以学习had

一.背景和目的 近年来,随着新业务.新技术的快速发展,应用软件安全缺陷层出不穷.虽然一般情况下,开发者基本都会有单元测试.每日构建.功能测试等环节来保证应用的可用性.但在安全缺陷方面,缺乏安全意识.技能和工具,最终导致了安全缺陷的出现. 对于软件开发安全意识和软件开发安全技能方面本文中不再做详述,软件开发者可通过培训和实践提高自身意识和技能,本文目的主要是提供一种思路和方法,让软件开发者像测试软件功能一样,测试软件安全缺陷,并且能够融入到整个的软件开发过程中. 二.自动化安全代码检测平台概述 2

这个小项目是公司要求的,开发大佬找到的资源,让小弟搭建一下子.第一次体验VR视频效果,感觉很好. 下面将搭建过程简单写出来,有需求的可以参考下. 一.乌班图平台搭建 按照centos7的习惯搞了一下乌班图,之前没怎么用过 .安装虚拟机 这个过程不必描述了,网上一大堆 .修改root密码,能够切换到最大权限操作.以下都在root用户操作 sudu passwd root .配置网络 vim /etc/network/interfaces auto lo iface lo inet loopback

快速搭建LNMP网站平台 步骤: 1.自定义网络(这里建立一个自定义网络,名字叫 lnmp, 让LNMP网站的服务,都加入这个自定义网络)docker network create lnmp2.创建Mysql容器docker run -d \--name lnmp_mysql \--net lnmp \--mount src=mysql-vol,dst=/var/lib/mysql \-e MYSQL_ROOT_PASSWORD=123456 -e MYSQL_DATABASE=wordpres

背景: 最近线上上了ELK,但是只用了一台Redis在中间作为消息队列,以减轻前端es集群的压力,Redis的集群解决方案暂时没有接触过,并且Redis作为消息队列并不是它的强项:所以最近将Redis换成了专业的消息信息发布订阅系统Kafka, Kafka的更多介绍大家可以看这里:传送门  ,关于ELK的知识网上有很多的哦, 此篇博客主要是总结一下目前线上这个平台的实施步骤,ELK是怎么跟Kafka结合起来的.好吧,动手! ELK架构拓扑: 然而我这里的整个日志收集平台就是这样的拓扑: 1,使用

IP: 10.0.70.106  8G 内存 (Hudson 多 个 工程 在 同 时 构建 的情况下 比 较耗内存) 环 境: CentOS 6.5 . JDK7 注:Hudson 只是一个持续集成服务器(持续集成工具),要想搭建一套完整的持续集成管理平台,还需要用到 SVN.Maven 等工具,按需求整合则可 1.JDK安装可参照我之前的博客:http://www.cnblogs.com/wangfajun/p/5257899.html   JAVA_HOME=/usr/java/jdk1.

本篇主要讲工作中的真实经历,我们怎么打造亿级日志平台,同时手把手教大家建立起这样一套亿级 ELK 系统.日志平台具体发展历程可以参考上篇 「从 ELK 到 EFK 演进」 废话不多说,老司机们座好了,我们准备发车了~~~ 整体架构 整体架构主要分为 4 个模块,分别提供不同的功能 Filebeat:轻量级数据收集引擎.基于原先 Logstash-fowarder 的源码改造出来.换句话说:Filebeat就是新版的 Logstash-fowarder,也会是 ELK Stack 在 Agent

日志分析平台,架构图如下: 架构解读 : (整个架构从左到右,总共分为5层) 第一层.数据采集层 最左边的是业务服务器集群,上面安装了filebeat做日志采集,同时把采集的日志分别发送给两个logstash服务. 第二层. logstash服务把接受到的日志经过格式处理,转存到本地的kafka broker+zookeeper集群中. 第三层.数据转发层 这个单独的Logstash节点会实时去kafka broker集群拉数据,转发至ES DataNode. 第四层.数据持久化存储 ES Da