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摘要:
流式数据处理正越来越受到互联网公司的欢迎,作为互联网服务的基础,它已超越这几年来流行的传统批处理服务的负载性能。我们可以看到如下场景:对于广告平台而言,用户在互联网上的行为能实时地影响其广告推送内容,在用户下一次刷新页面时,就为用户提供新的广告;对于在线电商而言,用户的每一次收藏、点击、购买行为,都能被快速地归人用户的个人模型中,立刻修正商品推荐;对于社交网络而言,用户社交图谱的变更和发言等行为,也能被快速地反映在他的好友推荐、热门话题提醒上。
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文献信息
篇名 Storm在腾讯的应用
来源期刊 程序员 学科 工学
关键词 互联网公司 应用 腾讯 购买行为 数据处理 负载性能 用户 批处理
年,卷(期) 2014,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 35-39
页数 5页 分类号 TP311.56
字数 语种
DOI
五维指标
传播情况
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引文网络
引文网络
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2014(0)
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研究主题发展历程
节点文献
互联网公司
应用
腾讯
购买行为
数据处理
负载性能
用户
批处理
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
程序员
月刊
1672-3252
11-5038/G2
16开
北京市朝阳区广顺北大街33号院1号楼福码
2-665
2000
chi
出版文献量(篇)
10184
总下载数(次)
35
总被引数(次)
6420
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