程序聚合 软件案例 基于大数据的人工圈选平台

基于大数据的人工圈选平台

2025-12-03 17:37:46
行业:电商
载体:网站、算法模型
技术:Java、JavaScript、Python、SQL

业务和功能介绍

1.营销云标签管理、客群管理、会员管理、效果回收的数据开发。
开发环境:ClickHouse+MySQL+Hadoop+Hive+Zookeeper+Presto+Redis+JavaWeb
描述:基于ClickHouse的规则创建标签、SQL创建标签、导购标签、会员管理、客群管理
和画像管理。基于标签市场创建客群并计算客群画像。基于Presto和Hive的MA效果回收
数据计算。
2.基于 Flink 的实时数仓的实时用户行为分析和业务数据分析和基于实时数仓实时数据开发。
开发环境:Flink+ClickHouse+Hadoop+Kafka+HBase+Phoenix+Redis+MySQL+JavaWeb
描述:基于Flink的日志行为数据和业务数据的实时数仓分层
(ODS+DIM+DWD+DWM+ADS)建设。基于实时数仓的实时大屏展示。
3.大数据平台元数据管理和资产管理等。
开发环境:Hive+HDFS+Presto+MySQL+JavaWeb
描述:实现大数据平台元数据分域管理、资产分专题管理。
4.负责梵高(人群、标签)产品的研发、基于梵高的实时人群开发和实时标签数据开发。
开发环境:Java+Redis+Flink+HBase+Hive+Spark+Holo+MySQL
描述:基于 MySQL 的人群、标签管理,基于 Spark、HBase、Hive 的人群计算,基于 Redis和bitmap的10万+QPS 的高性能人
群查询,基于Flink的实时人群和实时标签数据开发。

项目实现

1.营销云标签管理、客群管理、会员管理、效果回收的数据开发。
开发环境:ClickHouse+MySQL+Hadoop+Hive+Zookeeper+Presto+Redis+JavaWeb
描述:基于ClickHouse的规则创建标签、SQL创建标签、导购标签、会员管理、客群管理
和画像管理。基于标签市场创建客群并计算客群画像。基于Presto和Hive的MA效果回收
数据计算。
2.基于 Flink 的实时数仓的实时用户行为分析和业务数据分析和基于实时数仓实时数据开发。
开发环境:Flink+ClickHouse+Hadoop+Kafka+HBase+Phoenix+Redis+MySQL+JavaWeb
描述:基于Flink的日志行为数据和业务数据的实时数仓分层
(ODS+DIM+DWD+DWM+ADS)建设。基于实时数仓的实时大屏展示。
3.大数据平台元数据管理和资产管理等。
开发环境:Hive+HDFS+Presto+MySQL+JavaWeb
描述:实现大数据平台元数据分域管理、资产分专题管理。
4.负责梵高(人群、标签)产品的研发、基于梵高的实时人群开发和实时标签数据开发。
开发环境:Java+Redis+Flink+HBase+Hive+Spark+Holo+MySQL
描述:基于 MySQL 的人群、标签管理,基于 Spark、HBase、Hive 的人群计算,基于 Redis和bitmap的10万+QPS 的高性能人
群查询,基于Flink的实时人群和实时标签数据开发。

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gallopzl
5天前活跃
方向: 后端-Java、人工智能-机器学习与深度学习、
交付率:100.00%
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