导读：本文的主题是基于ClickHouse的广告数据平台架构实践。...包括广告业务面临的现状，为什么会使用ClickHouse来提供数据多维分析服务，如何基于ClickHouse的优势和特点在适应亿贝广告业务场景的前提下来设计系统平台架构，实践过程中遇到的技术问题和解决方案...具体将围绕以下几部分展开： 亿贝广告业务场景介绍 选择ClickHouse 亿贝广告数据平台建设实践 01 亿贝广告业务场景介绍 1. 亿贝广告业务场景 首先和大家分享下亿贝的广告业务是什么样的。...广告数据架构 我们再来看一下数据是如何分片的。...03 亿贝广告数据平台建设实践 1. 系统架构 上图是广告数据平台系统架构的概览。可以看到我们使用了非常多的大数据技术栈。 离线部分主要是基于Hadoop生态。
“ ADX广告交易平台（AdExchange）整合广告资源和网络，通过不同的交易方式对广告资源进行售卖，支持程序化直采、优选购买和公开竞价等多种交易方式，DSP可以对接ADX以不同的交易方式更加透明地购买媒体的广告曝光...，根据广告主需求按照固定价格、固定资源位、固定预定量向媒体方下单，在广告投放的过程中，当用户访问媒体产生曝光机会时，ADX根据将广告主合约中预订的广告请求发送给DSP（需求方平台），DSP 在退量比规则的限制下有选择的接收或者回退流量...如果DSP不接受流量请求，ADX将流量返回到内部广告引擎； 广告引擎检索其他广告后返回到媒体； 用户浏览页面，看到广告曝光； 补充说明： 不同的平台的设计流程可能存在差异性，部分平台将流量的请求进行复制...当广告投放过程中，用户访问媒体产生曝光机会时，ADX将流量的请求发送到所有DSP，DSP根据用户唯一标识、上下文、用户画像等数据评估曝光价值选择出价（出价价格）或者不出价返回到ADX，ADX经过比价后最终获胜的广告主赢得曝光机会...不同的平台使用的结算方式略有不同。
每个广告都会得到一个分数（表示用户浏览该广告的可能性），并根据这个分数对广告进行排名。我们使用一些实时训练的机器学习模型和广告客户数据来计算我们在竞价管道中使用的分数。...在这个漏斗中，不同的组件还附加了与广告请求和广告候选相关联的元数据，并会将这些元数据写入 AdMixer 中我们的底层键值存储中。...数据访问挑战 ：从历史上看，Admixer 一直是负责获取用户相关数据的服务，这主要是为了延迟和资源优化。（由于采用分片架构，在 Adshard 中获取相同的用户数据需要 25x RPC）。...我们围绕这些功能构建服务，并将自己重组为平台团队，每个团队拥有其中一个功能。以前架构中的产品 AdServer 现在变成了更精简的组件，它们依赖于横向平台组件，并在其上构建特定于产品的逻辑。 ?...通过将这种逻辑转移到更高粒度的集中式平台服务上，可以在某种程度上弥补这一点。 我们评估了这些风险，并且确定，新架构的好处大于这些风险造成的影响。
本文所分享的广告架构主要针对这种业务形态，它的核心业务流程如下图所示。 图3：广告的核心业务流程 广告主先通过投放平台发布广告，可设置一系列的定向条件，比如投放城市、投放时间段、人群标签、出价等。...图4：广告系统的整体架构 上面是我们公司目前的广告系统架构图，这个架构适用于广告业务初期，针对的是「自营型的竞价网络和站内流量」，不涉及联盟广告。...下面再针对架构中的技术难点展开做下介绍。 1. 广告数据的存储 广告系统要存储的数据多种多样，特点各不相同，采用的是多模的数据存储方式。...OLAP海量数据报表的技术方案 数据报表是也是广告平台的核心业务，它是广告主、平台运营人员进行投放优化、业务决策的依据。...写在最后 本文详细介绍了广告系统的初期架构和核心技术方案。随着业务演进，架构也会随之变得更加复杂，但是大数据存储、高并发、高可用，始终是广告业务的技术难点。
从技术角度来说，广告业务涉及到 AI算法、大数据处理、检索引擎、高性能和高可用的工程架构 等多个方向，同样有着不错的技术吸引力。 我从去年开始接触广告业务，到现在差不多一年时间了。...03 广告系统架构详解 了解了广告业务的目标和技术挑战后，接下来详细介绍下广告系统的整体架构和技术方案。...大数据平台：整个广告系统的底盘，需要聚合各种异构数据源，完成离线和实时数据分析和统计，产出业务报表，生产模型特征等。...4、OLAP海量数据报表的技术方案 数据报表是也是广告平台的核心业务，它是广告主、平台运营人员进行投放优化、业务决策的依据。...写在最后 本文详细介绍了广告系统的初期架构和核心技术方案。随着业务演进，架构也会随之变得更加复杂，但是 大数据存储、高并发、高可用，始终是广告业务的技术难点 。
“ 在广告实时投放过程中，DSP（Demand-Side Platform）作为需求方平台，通过广告交易平台（AdExchange）对每次曝光进行竞价尝试，对于ADX的每一次竞价请求，DSP将ADX给到的用户唯一标识信息...（设备信息等）转化为DSP能够识别的用户，根据用户的用户画像等行为数据进行流量的筛选、广告的召回、筛选、排序、点击率/转化率预估等，使ROI最大化。”...01 整体架构流程 广告从点击到曝光的过程经历召回、粗排、精排和竞价及反作弊等阶段： 媒体在一次曝光产生之前会把这次产生曝光的流量送到ADX（ad exchange）进行公开拍卖； ADX对每一次曝光的请求发送到多个需要竞价...DSP平台（需求方平台）； DSP根据Cookie Mapping或者设备信息将媒体的用户映射到DSP能够识别的用户，根据用户的历史行为数据进行流量筛选、点击率\转化率的预估等提高广告主的ROI，来决定是否对这次曝光进行竞价...； DSP从广告主设置的广告库中根据曝光的媒体用户特征筛选出合适的广告创意集返回给ADX平台（DSP的响应时间为100ms）； ADX根据所有DSP平台返回的候选集中选择按照ecpm排序最高的广告创意进行曝光
腾讯移动分析MTA作为业内领先的移动数据服务平台，以移动端数据为依托，以强大的数据分析能力与海量用户画像能力，致力于为开发者提供可靠、精细、有价值的数据服务。...MTA业务合作伙伴： 腾讯社交广告：国内最顶级广告流量平台之一，秉持“赋能商业，始终于人”的理念，深耕社交平台广告特性，致力于为广告主提供优质、精准、高效的营销推广服务。...智赢销：腾讯品牌广告自助营销服务平台，整合腾讯系优质媒体资源，以合约制交易模式，为广告主提供品牌广告个性化、精确化、智能化的投放解决方案。 MTA把移动数据运营实践分为以下几个环节： ?...第二，MTA可以将种子用户群推送至腾讯系优质广告平台，通过腾讯系优质的广告资源，实现对用户的触达。...那么，我们连接了哪些腾讯系广告资源呢？ 此次MTA与腾讯广告平台联手，打通了以微信、QQ、应用宝为首的效果广告资源与以视频、新闻为首的品牌广告资源，整合打通了绝大多数腾讯系广告资源。
狭义上讲，数据治理是指对数据质量的管理、专注在数据本身。...广义上讲，数据治理是对数据的全生命周期进行管理，包含数据采集、清洗、转换等传统数据集成和存储环节的工作、同时还包含数据资产目录、数据标准、质量、安全、数据开发、数据价值、数据服务与应用等，整个数据生命期而开展开的业务...数据治理的目标是提高数据的质量（准确性和完整性），保证数据的安全性（保密性、完整性及可用性），实现数据资源在各组织机构部门的共享；推进信息资源的整合、对接和共享，从而提升企业信息化水平，充分发挥信息化作用...随着大数据平台和工业互联网兴起，数据治理平台主要采用数据中台技术和微服务架构初步替代传统架构、面向大数据架构下，为数据资源中心与外部数据系统提供数据服务。...下面概述了数据治理平台发展背景和平台架构需求分析，重点对数据治理平台功能架构的各个模块进行详细介绍，供企业规划建设数据治理平台时参考和借鉴。
随着大数据在越来越多的企业当中落地，企业要开展大数据相关的业务，那么首先要搭建起自身的数据平台。而企业搭建大数据平台，往往需要结合成本、业务、人员等各方面的因素，来规划数据平台建设方案。...2.jpg 3、MPP(大规模并行处理)架构 进入大数据时代以来，传统的主机计算模式已经不能满足需求了，分布式存储和分布式计算才是王道。...MPP架构的代表产品，就是Greenplum。...4、Hadoop分布式系统架构 当然，大规模分布式系统架构，Hadoop依然站在不可代替的关键位置上。雅虎、Facebook、百度、淘宝等国内外大企，最初都是基于Hadoop来展开的。...15.jpg 关于大数据平台架构，数据平台建设的几种方案，以上就为大家做了一个简单的介绍了。
数据抽取：把不同的数据源数据抓取过来，存到某个地方。例如：网络爬虫。 数据清洗：过滤那些不符合要求的数据或者修正数据之后再抽取。...清洗包括以下几种不符合要求的数据： 1、不完整的数据：数据缺失需要不全才能写入数据仓库。 2、错误的数据：格式错误，日期越界，或者多了一个空格等。 3、重复的数据：重复数据记录的所有字段都要去重。...2 大数据平台架构 ? 首先，对于做大数据开发而言，平台的监控与报警和平台管理不归我们管，主要是给运维人员做的事情。我们要做的就是中间的事情。 然后来看看数据基础平台。...计算层，就是对数据的处理运算。 接着看数据应用平台。元数据管理。这边的元数据要存储到关系型数据库中。作业平台管理，就是任务调度。交互分析就关系到sql语句。...多维分析主要是对数据的维度分析，如按年分析，按月分析，按周分析等。数据可视化，展示数据，供给决策。 最后看看数据应用。一般做的就是流量统计和用户行为分析，做数据展示。 3 系统数据流动 ?
虽然每个架构师都有自己的成长路径，但了解其他架构师的成长之路，对已经成为和未来想成为架构师的人一定有借鉴价值。...本周新上线议题【美团外卖广告系统平台化架构实战】，演讲嘉宾为美团资深技术专家林乐彬。 美团外卖广告业务的不断迭代下，目前已拥有 5 大业务方向，20+ 条业务场景。...为此，美团外卖启动了平台化项目，从产研迭代的全流程入手进行升级改造，以提升整体的迭代效率。...议题前沿亮点： 平台化的能力透出 高性能引擎设计 产研新流程的实施方案以及过程 通过议题，你将获得： 了解广告检索系统平台化的思路与具体实现 了解广告平台化遇到的问题以及解决方案 此外，【架构师成长实战...同时，应云而生的新一代数据架构、企业安全体系建设、端应用的多样化体验等专题的精彩议题正在打磨中，点击底部【阅读原文】直达大会官网，了解更多专题详情。
导读 INTRODUCTION 本文介绍eBay广告数据平台的基本情况，并对比分析了ClickHouse与Druid的使用特点。...01 背景 eBay广告数据平台为eBay第一方广告主（使用Promoted Listing服务的卖家）提供了广告流量、用户行为和效果数据分析功能。...根据上游数据团队发布清洗过的每日数据，广告数据平台需要在不影响查询的情况下每日替换实时数据，数据切换要求实现跨节点的全局原子操作。...我们的广告数据平台的展示和点击数据选择了复制汇总合并树。这两类用户行为数据量极大，减小数据量节省存储开销并提升查询效率是模式设计的主要目标。...图6（点击可查看大图） 07 总结 本文介绍了广告数据平台的基本情况，ClickHouse/Druid的特点对比和团队使用ClickHouse替换Druid的架构方案。
这里就通过大快DKhadoop为大家详细介绍一下hadoop大数据平台架构内容。 目前国内的商业发行版hadoop除了大快DKhadoop以外还有像华为云等。...虽然发行方不同，但在平台架构上相似，这里就以我比较熟悉的dkhadoop来介绍。...DKH大数据通用计算平台.jpg 1、大快Dkhadoop，可以说是集成了整个HADOOP生态系统的全部组件，并对其进行了深度优化，重新编译为一个完整的更高性能的大数据通用计算平台，实现了各部件的有机协调...因此DKH相比开源的大数据平台，在计算性能上有了非常高的提升。...对于那些基于开源平台开发的大数据应用并不需要经过改动同样可以在dkhadoop上高效运行。
美图公司有美拍、美图秀秀、美颜相机等十几个 app，每个 app 都会基于数据做个性化推荐、搜索、报表分析、反作弊、广告等，整体对数据的业务需求比较多、应用也比较广泛。...除此之外，包括搜索、a/b 实验、渠道跟踪、广告等方面都有广泛应用。.../ 美图数据平台整体架构/ 如图 2 所示是我们数据平台的整体架构。...如图 3 所示是基本的数据架构流图，典型的 lamda 架构，从左端数据源收集开始，Arachnia、AppSDK 分别将服务端、客户端数据上报到代理服务 collector，通过解析数据协议，把数据写到...图 5 图 5 是 Arachnia 的简易架构图，它通过系统大脑进行集中式管理。
本文不依托于任何一家大厂的平台架构，用通俗的语言介绍一下大数据平台的整体架构。 总体来说，大数据平台可以分为四个部分： 数据采集、数据处理、数据输出和任务调度管理。 ?...数据采集 按照数据源可以分为如下4点： 1. 数据库数据 目前比较常用的数据库导入工具有Sqoop和Canal 2....日志数据 日志是大数据平台重要数据来源之一，应用程序日志一方面记录各种程序执行状况，一方面记录用户的操作轨迹。Flume 是日志收集常用的工具。 3....除了给用户提供数据，大数据平台还需要在一些后台系统中给运营和决策层提供各种统计数据，这些数据也写入数据库，被相应的后台系统访问。...简单的大数据平台任务调度管理系统其实就是一个类似 Crontab 的定时任务系统，按预设时间启动不同的大数据作业脚本。复杂的大数据平台任务调度还要考虑不同作业之间的依赖关系。
1.DataHub架构概述 DataHub 是第三代元数据平台，支持为现代数据堆栈构建的数据发现、协作、治理和端到端可观察性。...下图描述了DataHub的高层架构。 要更详细地了解构成该架构的组件，请查看组件。 1.1.架构亮点 DataHub的架构主要有三个亮点。...1.1.2.基于流的实时元数据平台 DataHub 的元数据基础设施是面向流的，允许元数据的更改在几秒钟内在平台内进行通信和反映。...2.DataHub组件概述 DataHub 平台由下图所示的组件组成。 2.1.元数据存储 元数据存储负责存储构成元数据图的实体和方面。...3.元数据摄取架构 DataHub 支持极其灵活的摄取架构，可以支持推、拉、异步和同步模型。下图描述了将您喜爱的系统连接到 DataHub 的所有可能选项。
大数据平台是什么？有哪些组成？ 01 大数据平台 是指以处理海量数据存储、计算及不间断流数据实时计算等场景为主的一套基础设施。...02 典型大数据平台架构 ? 由上到下，可分为三个部分：数据搜集、数据处理、数据输出与展示。...-1 数据采集 将应用程序发作的数据和日志等同步到大数据系统中，由于数据源不同，这里的数据同步系统实际上是多个相关系统的组合。...-3 数据输出与展现 大数据核算发生的数据还是写入到 HDFS 中，但应用程序不能到 HDFS 中读取数据，所以有必要要将 HDFS 中的数据导出到数据库中。...数据同步导出相对比较简单，核算发生的数据都比较标准，稍作处理就可以用 Sqoop 之类的体系导出到数据库。这时，应用程序就可以直接拜访数据库中的数据，实时展现给用户。 ?
大数据越来越受到重视的今天，企业级数据平台搭建，也成为更加普遍的需求。而要搭建起符合自身需求以及提供稳定支持的数据平台系统，基础架构的选型是非常重要的。今天我们就来聊聊大数据基础架构选型。...3.jpg 在企业数据团队当中，数据平台基础架构选型，通常由资深的开发工程师或者架构师来完成。这就要求相关人员，结合具体场景和需求，综合考虑成本、投入等因素，选择合适的技术架构。...这类数据架构，所能满足的数据分析需求依旧以BI场景为主。 流式架构 在传统大数据架构的基础上，流式架构数据全程以流的形式处理，在数据接入端将ETL替换为数据通道。...4.jpg 关于大数据平台搭建：大数据基础架构选型，以上就是今天的分享内容了。...大数据继续发展，企业对于数据平台搭建的需求，将越来越普遍，不管是基于原有的系统平台进行改造，还是搭建全新的平台架构，都需要更多专业人才的支持。
基于分布式技术架构，有分布式存储、分布式计算等相应的技术框架组件，形成了完善的技术生态，为大数据处理需求任务提供相应的解决方案。今天我们就从大数据平台架构的角度，来聊聊分布式技术架构。...13.png 分布式架构，本身就是为了解决存储量和计算量等超过单机容量而提出的解决方案。进入大数据时代，数据规模达到TB、PB级别之后，依靠传统的数据仓库基本上很难满足实际的需求了。...11 (2).jpg 企业搭建大数据系统平台，多是采取分布式架构的开源实现，以低成本的方式来实现大数据业务的落地。...以Hadoop为例，Hadoop作为基础架构，形成了Hadoop技术生态圈，通过不同的功能组件，来共同满足个性化的企业数据需求。...8.jpg 关于大数据平台架构，分布式技术架构，以上就为大家做了一个简单的入门介绍。企业基于大数据，需要引进大数据专业人才，熟悉通用的大数据平台架构，掌握主流技术框架是大数据人才的基本技能门槛。
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