如何从0到1构建用户画像系统.pdf
这份文档详细介绍了如何从零开始构建用户画像系统，涵盖了数据架构、开发流程、技术选型、数据表设计、标签类型及命名、ETL调度、数据倾斜解决方案、Airflow调度、用户分群及A/B测试等方面。
**数据架构：**
* 需要掌握MySQL, Elasticsearch, Hbase, FTP等模块，以及Hive数据仓库。
* ETL作业涉及业务数据、日志数据、埋点数据和外部数据。
* 利用Spark Streaming进行流式处理。
**开发流程：**
* 包括目标解读、任务分解与需求调研、需求场景讨论与明确、应用场景与数据口径确认、特征选取与模型数据落表、线下模型数据验收与测试，线上模型发布与效果追踪等阶段。
**技术选型：**
* 需要掌握Spark, Hbase, Hive, MySQL, Kafka, Spark Streaming等相关模块。
* 调度方面，可选用crontab或Airflow。
**数据表设计：**
* 介绍了日全量表和日增量表的设计，以及tag表和人员标签表的设计方法。
* 强调了分区的重要性，以及如何通过全连接的方式进行数据关联。
**标签类型与命名：**
* 介绍了统计类、规则类和机器学习挖掘类三种标签。
* 详细描述了标签命名的结构和含义。
**ETL调度与数据倾斜：**
* 强调了数据仓库分层的重要性。
* 提出了应对数据倾斜的多种解决方案，如过滤倾斜key、Hive ETL预处理、提高shuffle并行度等。
**Airflow调度：**
* 讲解了Airflow的基本概念、组件以及如何使用Airflow进行任务调度和监控。
* 展示了DAG的定义，以及如何查看任务的运行状态和日志。
**用户分群和A/B测试：**
* 用户通过标签组合定义人群，并推送到服务端。
* 提供了A/B测试的案例，包括如何切分流量、选择测试方案以及评估效果。
总之，这份文档为构建用户画像系统提供了全面的指导，并强调了数据驱动、工程化和持续优化的重要性。
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