Profile_Day04:企业级360°全方位用户画像
1昨日课程内容回顾
主要讲解:标签模型应用开发,针对规则匹配类型模型开发,涉及2大方面的内容:
- 第一方面内容: 标签模型开发,以[用户性别标签模型为例],整个开发步骤流程
- 给每个用户打上性别标签,存储到HBase画像标签表: tb_profile

- 标签模型开发分为四个步骤
- 1,依据每个标签(4级业务标签)tagld,获取标签数据
- 业务标签标签规则rule; 标签计算业务数据源的信息
- 业务标签对应的属性标签信息: 标签名称bname,标签规则
2),解析业务标签规则,到数据源(HBase)加载业务数据源
- 解析标签规则标签rule,解析为Map集合
- 判断数据源类型: intype,当数据源为HBase时,封装数据源信息至元数据类HBaseMeta,加载业务数据,包含用户的标识符UserId,业务相关的字段

该博客介绍了如何在SparkSQL中自定义外部数据源HBase,并探讨了统计类型标签模型的开发过程。内容涵盖标签模型的四个步骤,包括规则匹配和统计聚合计算。此外,还讲解了使用SparkSQL的高级功能,如JOIN操作、广播变量和窗口分析函数,来实现用户画像的精细化标签构建。

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