标签：技术栈 flink 新技术 查询 平台 gis gre res 成本
Flink+ClickHouse构建亿级电商用户画像平台（PC、移动、小程序）完整版131节，2020年10月新课
本课程采用Flink+ClickHouse技术架构实现我们的画像系统，通过学习完本课程可以节省你摸索的时间，节省企业成本，提高企业开发效率。
希望本课程对一些企业开发人员和对新技术栈有兴趣的伙伴有所帮助，如对我录制的教程内容有建议请及时交流。项目中采用到的算法包含Logistic Regression、Kmeans、TF-IDF等，Flink暂时支持的算法比较少，对于以上算法，本课程将手把手带大家用Flink实现，并且结合真实场景，学完即用。
系统包含所有终端的数据（移动端、PC端、小程序端），支持亿级数据量的分析和查询，并且是实时和近实时的对用户进行画像计算。本课程包含的画像指标包含：概况趋势，基础属性，行为特征，兴趣爱好，风险特征，消费特征，营销敏感度，用户标签信息，用户群里，商品关键字等几大指标模块，每个指标都会手把手带大家实现。
Flink+ClickHouse构建亿级电商用户画像平台（PC、移动、小程序）
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