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说明
以用户实体为例#xff0c;ID 类型包含 user_id 和 device_id。当然还有其他类型id。不同id可以获取到的阶段、生命周期均不相同。 device_id 生命周期通常指的是一个设备从首次被识别到不再活跃的整个时间段。 user_id是用户登录之后系统分配的唯一标识#xff…前言
说明
以用户实体为例ID 类型包含 user_id 和 device_id。当然还有其他类型id。不同id可以获取到的阶段、生命周期均不相同。 device_id 生命周期通常指的是一个设备从首次被识别到不再活跃的整个时间段。 user_id是用户登录之后系统分配的唯一标识即使不同的设备只要user_id相同就会识别为一个用户但 user_id 只能在登录后获取到所以会损失用户登录前的行为数据。 单体应用单独使用user_id或者device_id都不能完整地表达一个用户多应用多类id又有差异性。如果可以将不同 ID 进行关联映射最终通过唯一的 ID 标识用户。所以需要一个解决方案来映射。
用户渠道
手机、平板电脑安卓手机、ios手机有PC、APP和小程序
标识情况
1cookieidPC站存在用户cookies中的ID会被清理电脑时重生成。
2unionid微信提供的唯一身份认证。
3mac手机网卡物理地址。
4imei(入网许可证序号)安卓系统可取到。
5imsi(手机SIM卡序号)安卓系统可取到。
6androidid 安卓系统id。
7openid (app自己生成的序号) 卸载重装app就会变更。
8idfa广告跟踪码用户可重置。
9deviceid(app日志采集埋点开发人员自己定义一种逻辑id可能取自 android,imei,openudid等)逻辑上的id。 还有其他不同应用设定标识用户的ID. . . . . .
设备与登录用户分析
1. device_id 作为唯一
场景
适用登录率比较低的应用。
缺点
不同用户登录一个设备会识别为一个用户。同一个用户使用不同设备会识别为多个用户。
2. 一个device_id关联一个user_id
场景
同一个设备登陆前(device_id) 和登录后(user_id) 可以绑定。
缺点
一个未被绑定的设备登录前的用户和登录后的用户不同这个时候会被错误地识别为同一个用户。一个被绑定的设备后续被其他用户在未登录状态下使用也会被错误地识别为之前被绑定的用户。一个被绑定了的用户使用其他设备时未登录状态下的数据不会标识为该用户数据。
3. 多个device_id关联一个user_id
场景
只要登录后的 user_id 相同其多个设备上登录前后的数据都可以连通起来。
缺点
一个 device_id只能绑定到一个用户当其他用户使用同一个已被绑定的设备时其登录前数据还是会被识别成已绑定到该设备的用户。
4. 多个应用间的不同ID进行关联
场景
当存在多个应用实现应用间 ID 映射和数据相通时。比如通过手机号邮箱号微信号等等可以统一为一个 ID。
缺点
复杂性高。
5. 行业内方案
网易ID-Mapping
网易产品线网易云音乐邮箱新闻严选等等不同的应用有不同的ID比如phoneemailyanxuan_idmusic_id 等等
思路与方案
结合各种应用账号各种设备型号之间的关系以及设备使用规律比如时间和频次。采用规则过滤 和 数据挖掘判断账号是否属于同一个人。
存在问题和方案
用户有多个设备信息使用一定时间 和 频次才进行关联。设备以后从来不用设定设备未使用衰减函数。
6. 其他
美团采用手机号、微信、微博、美团账号的登录方式大众点评采用的手机号、微信、QQ、微博的登录方式其交集为手机号、微信、微博。最终对于注册用户账户体系美团采用了手机号作为用户的唯一标识。
图计算
图计算的核心思想将数据表达成“点”点和点之间可以通过某种业务含义建立“边”。然后我们就可以从点、边上找出各种类型的数据关系。 在GraphX中图由顶点Vertices和边Edges组成
顶点Vertices图中的点代表实体例如人、商品或事件。边Edges连接两个顶点的线代表实体之间的关系例如朋友关系、购买行为或网络连接。边的属性Edge Attributes边的附加信息可以是权重、成本或其他相关数据。顶点的属性Vertex Attributes顶点的附加信息可以是标签、状态或其他相关数据。 首先通过一个案例先认识下图计算。
案例朋友关系的连通性
首先需要将这些数据转换为Vertex和Edge对象
假设有以下数据user_id: A, friend_id: B
user_id: B, friend_id: C
user_id: C, friend_id: D
user_id: D, friend_id: E
user_id: E, friend_id: F
user_id: F, friend_id: G
user_id: G, friend_id: H
user_id: H, friend_id: I
user_id: I, friend_id: J
import org.apache.spark._
import org.apache.spark.graphx._val conf new SparkConf().setAppName(Graph Example).setMaster(local[*])
val sc new SparkContext(conf)// 将原始数据转换为Vertex和Edge对象
val vertices: RDD[(VertexId, String)] sc.parallelize(Seq((1L, A), (2L, B), (3L, C), (4L, D), (5L, E),(6L, F), (7L, G), (8L, H), (9L, I), (10L, J))
)val edges: RDD[Edge[String]] sc.parallelize(Seq(Edge(1L, 2L,friend), Edge(2L, 3L,friend), Edge(3L, 4L,friend),Edge(4L, 5L,friend), Edge(5L, 6L,friend), Edge(6L, 7L,friend),Edge(7L, 8L,friend), Edge(8L, 9L,friend),Edge(9L, 10L,friend), Edge(10L, 1L,friend)
))// 创建图
val graph: Graph[String,String] Graph(vertices, edges)// triplets同时存储了边属性和对应顶点信息
graph.triplets.foreach(println)((4,D),(5,E),friend)
((5,E),(6,F),friend)
((9,I),(10,J),friend)
((10,J),(1,A),friend)
...... // 连通性可以将每个顶点都关联到连通图里的最小顶点
val value graph.connectedComponents()
value.vertices.map(tp (tp._2, tp._1)).groupByKey().collect().foreach(println)结果(1,CompactBuffer(8, 1, 9, 10, 2, 3, 4, 5, 6, 7))如果修改Edge(5L, 1L,friend) Edge(10L, 5L,friend)val edges: RDD[Edge[String]] sc.parallelize(Seq(Edge(1L, 2L,friend), Edge(2L, 3L,friend), Edge(3L, 4L,friend),Edge(4L, 5L,friend), Edge(5L, 1L,friend), Edge(6L, 7L,friend),Edge(7L, 8L,friend), Edge(8L, 9L,friend),Edge(9L, 10L,friend), Edge(10L, 5L,friend)
))结果
(1,CompactBuffer(1, 2, 3, 4))
(5,CompactBuffer(8, 9, 10, 5, 6, 7))
ID-Mapping 简单实现 val conf new SparkConf().setAppName(Graph Example).setMaster(local[*])
val sc new SparkContext(conf)
// 假设我们有三个数据集
val userMappingData sc.parallelize(Seq((11L,111L), // phone,device_id(22L,222L)
))val userInfoData sc.parallelize(Seq((11L, 1111L), // phone,open_id这里把phone当作user_id(22L, 2222L)
))val userLoginData sc.parallelize(Seq((1111L, 11111L, 111111L), // open_id,idfa,idfy(2222L, 22222L, 222222L)
))// 为每个数据集创建顶点RDD
// val userVertices userMappingData.flatMap(item {
// for (element - item.productIterator)
// yield (element,element)
// })val phoneVertices userMappingData.map { case (phone, _) (phone, phone) }
val deviceVertices userMappingData.map { case (_, deviceId) (deviceId, deviceId) }val userPhoneVertices userInfoData.map { case (phone,_) (phone, phone) }
val openidVertices userInfoData.map { case (_, openId) (openId, openId) }val idfaVertices userLoginData.flatMap { case (openId, idfa, _) Seq((openId, openid), (idfa, idfa)) }
val idfvVertices userLoginData.flatMap { case (openId, _, idfv) Seq((openId, openid), (idfv, idfv)) }// 合并所有顶点RDD
val allVertices phoneVertices.union(deviceVertices).union(userPhoneVertices).union(openidVertices).union(idfaVertices).union(idfvVertices)// 创建边RDD
val mappingEdges userMappingData.map { case (phone, deviceId) Edge(phone, deviceId, maps_to) }
val infoEdges userInfoData.map { case (phone, openid) Edge(phone, openid, linked_to) }
val loginEdges userLoginData.flatMap { case (openid, idfa, idfv) Seq(Edge(openid, idfa, logins_with), Edge(openid, idfv, logins_with))
}// 合并所有边RDD
val allEdges mappingEdges.union(infoEdges).union(loginEdges)val graph Graph(allVertices, allEdges) graph.triplets.map(item 点 and 边:item).foreach(println)点 and 边:((22,phone),(222,deviceId),maps_to)
点 and 边:((11,phone),(111,deviceId),maps_to)
点 and 边:((11,phone),(1111,openId),linked_to)
点 and 边:((22,phone),(2222,openId),linked_to)
点 and 边:((1111,openId),(11111,idfa),logins_with)
点 and 边:((1111,openId),(111111,idfv),logins_with)
点 and 边:((2222,openId),(22222,idfa),logins_with)
点 and 边:((2222,openId),(222222,idfv),logins_with)
val value graph.connectedComponents()
value.vertices.map(tp (tp._2, tp._1)).groupByKey().collect().foreach(println)(11,CompactBuffer(1111, 11, 111, 11111, 111111))
(22,CompactBuffer(2222, 22, 222, 222222, 22222)) 说明
真实的数据可能不会都是Long型需要你特殊处理计算计算出结果再转换为明文。案例中数据连通性后可以生成统一ID。
上面只是简单案例在最上面分析过会出现不同的情况更复杂的需要更复杂的逻辑处理。
除了图计算直接SQL JOIN也即可。
