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趣头条基于FlinkClickHouse构建实时数据平台

趣头条查询的页面分为离线查询页面和实时查询页面。趣头条今年所实现的改造是在实时查询中接入了 ClickHouse 计算引擎。根据不同的业务场景,实时数据报表中会展现数据指标曲线图和详细的数据指标表。目前数据指标的采集和计算为每五分钟一个时间窗口,当然也存在三分钟或一分钟的特殊情况。数据指标数据全部从 Kafka 实时数据中导出,并导入 ClickHouse 进行计算。

  • 2021-03-26
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用户增长的五个基础

当我们统计产品DAU 按设备统计,还是按账户统计? 要求用户在产品内产生操作吗? 要求一定的停留时长吗? 包括网页端的用户吗? 按前台上报还是后台上报? 包括黑产用户、作弊用户吗?

  • 2021-03-26
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面向用户增长的信息流分发机制

本文的问题域 ? 内容信息流app用户增长问题 ? 内容信息流:图文信息流,短视频信息流、内容+电商信息流 旨在解决的问题 ? 基于推荐算法视角的信息流产品用户增长问题 ? 留存问题 ? 幸存者偏差 本文受众 ? 信息流产品的 ? 推荐算法专家 ? 数据科学家 ? 产品专家

  • 2021-03-26
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增长技术之智能投放

自动化投放:基于投放策略模型和投放效果数据,建立工业化自动化投放链路,搭建自动投放引擎和效果规则引擎,双重引擎中台助力客户高效高质增长。 拉承一体:通过剪切板+设备指纹+动态打包能力,集成SDK,提供拉承接一体的方案,。具备拉新、拉活等场景有效数据追踪能力,提升推广的转化率。 DPA策略:构造了一整套的自动化、千人千面的广告投放链路,支持每天千万级别的用户实时更新、千级素材自动化筛选、审核与上线机制

  • 2021-03-26
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技术驱动用户增长

当我们提到“用户增长”时,脑子里会蹦出很多概念,最先出现的可能是上图中的AARRR漏斗模型,通过这个模型可以评估出用户不同的生命周期和阶段。 step1. 引流是用户增长的源头活水,我们会注重高效投放,精准引流; step2.转化是用户增长的核心,要让用户快速领略产品核心价值; step3. 留存是用户增长的坚实基础,不断在流量池中沉淀用户的企业才能做大。我认为用户留存始于价值,久于习惯; step4. 变现是用户增长的业务目的,很多时候可以尝试在小程序内变现,除了用户本身以外,不要忽略广告流量也可以变现; step5. 自传播是用户增长的持久动力,不能一味靠自己拉新,还要充分利用用户的社交属性来实现自增长。 比如,疫情期间,ZOOM就将用户的社交属性用到了极致,因为大家一旦开会就会自主下载ZOOM软件,并且不断的影响更多的用户使用ZOOM。

  • 2021-03-26
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腾讯clickhouse实践_2019丁晓坤熊峰

l 游戏数据分析的业务背景 l iData 数据分析引擎TGMars l 为什么选用ClickHouse l 平台在ClickHouse上的使用

  • 2021-03-26
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Clickhouse玩转每天千亿数据-趣头条

问题: 1:内存限制,对于一些大的查询会出现内存不够问题 2:存储限制,随着表越来多,磁盘报警不断 3:cpu限制 64G对于一些大表(每天600亿+)的处理,很容易报错,虽然有基于磁盘解决方案,但是会影响速度 clickhouse的数据目录还不支持多个数据盘,单块盘的大小限制太大 cpu需要根据实际情况而定 解决: 1:机器的内存推荐128G+ 2:采用软连接的方式,把不同的表分布到不同的盘上面,这样一台机器可以挂载更多的盘

  • 2021-03-26
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HudionFlink在顺丰的实践应用-蔡适择

主要介绍顺丰在数据仓库的数据实时化、数据库 CDC、Hudi on Flink 上的实践应用及产品化经验。文章主要分为以下几部分: 顺丰业务介绍 Hudi on Flink 产品化支持 后续计划

  • 2021-03-26
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