dmp广告系统_sdk广告

项目背景就是项目描述，主要描述以下几个方面：
1、你分析的数据源是什么，有几个，为什么
2、通过这些数据要分析什么结果（有几个模块，每个模块有哪些需求）
3、通过这些结果能够给公司的产品或决策带来什么

项目描述
该项目的数据源是通过不同的用户点击多个app或网站生成的用户点击流日志，ADX通过多个app或网站收集的这些日志并整合到一起用于标签的分析。
通过多个载体提供的用户点击流日志，可以分析各种报表和用户画像基础数据的分析（标签信息）。
生成的结果中，报表可以给决策者进一步分析用户的点击习惯或操作行为，标签信息可以给公司的推荐系统和RTB（实时竞价）系统提供基础数据。

技术架构
描述技术架构的顺序：
1、数据源涉及的技术
2、数据对接过程用到的技术，涉及的问题
3、数据进行需求的分析用到的技术
4、结果的存储

业务流程
业务流程需要结合技术架构进行描述，主要是偏业务方面的描述，描述业务的整个实现过程
首先需要描述用户请求时需要广告的展示的内容，接下来描述展示的广告的分析过程，最后在描述你负责的项目所做的具体内容。

需求实现
关于媒体类别需求的实现：
在获取媒体类别（appname）字段进行分组操作时，发现有的值为空，这时需要在分组之前做一步操作，按照appid到app_dict.txt里根据appid去找对应的appname，如果找不到，则以appid作为媒体类别。

报表-媒体分析
需要用媒体类别（appname）进行分组，但该字段可能有空值，如果有空值，需要从扩展字典（app_dict）文件里按照appid取对应的媒体类别字段，如果取不到，则以appid作为媒体类别的值。
在统计的过程中，扩展字段内容有可能根据需要不断地更新（修改或删除或新增），如果放到HDFS，此时是不好维护。再有，扩展字典的数据量不是很大，而且会频繁的交互，所以可以将给文件放到一个内存数据库中，我们选择用redis存储app_dict。
用SparkSQL的方式实现媒体分析，需要用UDF实现获取redis中的扩展字典

数据标签化
按照指定的规则生成标签数据，比如广告位类型，获取的字段如果是3，需要拼接“LC”，该值不大于10的情况下，需要补0，则生成的标签为：(LC03, 1)，该值不大于10的情况下，需要补0。最后需要将生成的所有标签按照key进行聚合。

为什么生成标签？
给rtb作为分析用户行为习惯的基础数据
给推荐系统作为基础数据
标签的数据格式：key-value
key：用户的操作行为，比如点击的广告，操作的某个媒体、输入的关键字等
value：用户操作该行为的聚合值（次数）
最终生成的标签数据是：（userid,List(标签,聚合值，标签,聚合值，标签,聚合值，标签,聚合值，。。。。)）
关于userid，不是用户在某个媒体或网站注册的userid，因为不同的媒体或网站会生成不同的userid，这样会让rtb无法找到对应的唯一的标签。实际上rtb拿到的userid是一般是以用户操作设备的id或系统id做为userid。
最终生成的标签的聚合过程是以用户粒度进行聚合的

标签实现的过程：
App 名称标签：需要考虑到扩展字典，需要获取扩展字典的数据和appid进行匹配。
关键字标签：如果有包含“|”，则切分生成多个关键字，字段长度要求大于等于3小于等于8，需要匹配停用字典，匹配到则过滤掉。
**商圈信息标签：**主要是为了给用户做商品或店铺的推荐用途，是通过用户提供的经纬度里找到附近的商圈信息。
GeoHash的应用场景：数据里提供的是具体的经纬度信息，但经纬度信息不能作为地理范围的商圈推荐，需要想办法将经纬度信息转换为一个大致地理范围，这样才能在这个范围当中获取对应的商圈信息，并推荐给用户，此时就可以用GeoHash实现。
GeoHash值的范围是通过生成一定长度的字符串决定的，length越大范围越小。一般生成用户画像中的商圈标签，GeoHash值的长度给6~8位。字符串相似的表示距离相近。

对接百度地图接口过程
1、注册登录
2、获取密钥： 创建应用-》记录刚刚生成的AK、SK，以后请求百度地图时起校验用途
3、查看帮助文档，对接第三方接口

对接百度地图的地理信息需要存到数据库，为什么？
1、为了成本考虑，先到数据库进行查找，如果没有，再请求百度地图
2、减少网络请求数，提高效率

该项目中用到的图计算的应用场景
昨天操作的标签聚合的过程，我们只是拿到第一个不为空的userid作为结果标签数据的key进行聚合，这样有可能出现一个问题，就是一个用户在不同的系统或不同的设备中的操作，此时一定会生成不同的userid，因此生成的标签一定不会聚合在一起，我们可以用图计算的方式实现将同一个用户不同的userid的标签数据尽量给关联起来。

认识图计算
用图计算的方式实现过程中，首先需要构建点的集合，再构建边的集合，最后用图计算生成关系图并进行join整合

关于每天的标签数据存储到HBase和最终标签数据存储到ES的问题描述
HBase里存储的是最近30天的标签数据，而且每天的标签数据之间是没有关系的。
最终的标签数据是在ES中存储的。

为什么用HBase存储每天的标签数据？
是因为在运营部门的展示端（数据平台）需要展示一定时间范围内的标签数据，当然在展示的时候，还有其他的条件，比如，按照某个区域展示，按照某个年龄段。

为什么 最终的标签数据用ES来存？
1、数据量多，ES可以存储海量数据。
2、需要保证数据的安全性，ES实现了多副本机制。
3、一方面是rtb需要不断地获取数据，另一方面是运营部门的数据平台需要通过多种查询方式进行检索，所以当时的技术选型选择的是ES。

最终的标签聚合过程和标签的衰减
首先拿到HBase前一天的聚合数据，再拿到ES中所有的最终标签数据，按照相同的key（userid）进行聚合，聚合的过程就是，同一个userid下，相同的标签进行value累加，不同的标签进行合并。
在聚合的过程中，需要注意一点，标签数据需要根据时间的迭代需要有一个衰减的过程，目的就是为了提高标签的有效性。标签的聚合值需要和衰减系数相乘，相乘后得到的值和最初的聚合值相比，如果大于0.5，则留下，如果小于0.5，则过滤掉该标签。该项目中的衰减系数为0.83，不同的业务衰减系数是不同，衰减系数是怎么出来的？是由你的算法部门计算出来的。
所以，最终的聚合过程是需要另一个应用程序进行计算。

标签的分类
标签一定要先分类，在安装每一个分类确定多个标签，一般用户画像系统的标签数都是在几百甚至是上千。

互联网常见指标
pv：用户请求页面的访问量，页面被刷新一次就会被记录一次，注意pv不是页面的访问量者的数量，是统计网站被访问的页面的数量。

ip访问数：指独立ip访问数，是以一个独立ip在一个计算时间段内访问网站计算为1次ip访问数。在同一个时间段内多次访问均记录为1次。时间段可以是一天，也可以是一个小时。

uv：独立访客。一台终端为一个访客。在同一个局域网中对互联网访问时对外通常是同一个ip，比如该局域网中终端数为10台，这10台同时访问一个网站，此时对该网站的独立ip访问数为1，uv访问数10.

同比、环比、定基比通常用于描述产品的发展速度，比如用于分析销售部额、销售数量、在线人数、充值金额等等。

**同比：**指本期发展水平与上一年同期发展水平对比。

同比有同比增长速度和同比发展速度两种

同比增长速度=（本期数-去年同期数）/去年同期数*100%

同比发展速度=本期数/去年同期数*100%

**环比：**指本期与前期数之比，代表逐期的发展速度。环比分日环比、周环比、月环比、年环比。

环比分环比增长速度和环比发展速度两种

分环比增长速度=（本期数-上期数）/上期数*100%

环比发展速度=本期数/上期数*100%

**环比指数：**指各期依次以前一时期进行统计的指数。统计整个期数发展的趋势。

**定基比：**也指总速度，值本期与某一固定时期进行比较，代表在较长时间期段内的发展速度。

比如“九五”期间各年水平，都是以1995年为基数期进行对比。

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