大家好，关于视频下方的相关推荐是怎么弄的很多朋友都还不太明白，今天小编就来为大家分享关于社区数据怎么弄好看点的的知识，希望对各位有所帮助！
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视频下方的相关推荐是怎么弄的
视频下方的相关推荐是根据用户过去的观看记录以及当前正在观看的视频的内容、标签等因素来推荐的。
这些推荐通常来自于使用机器学习算法处理的系统，它会分析大量数据并识别出与用户兴趣和观看历史相关的主题，然后将相关的视频显示在屏幕下方，以此鼓励用户继续浏览。
王者荣耀地区标怎么显示第几名
王者荣耀地区标显示玩家的排名，不是第几名因为王者荣耀是一个大型多人在线游戏，玩家的排名实时变化，显示的数字代表这个玩家在当前地区所有玩家中的排名，而不是“第几名”。此外，玩家在游戏中还会有不同的段位，例如青铜、白银、黄金等，这些段位是根据玩家的战斗力和胜负情况划分的，与排名不同。
实时数据仓库如何做
3.1.1Lambda架构
来自ApacheFlink中文学习网站ververica.cn侵权告知立删
3.1.2Kappa架构
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3.1.3实时olap变体架构
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3.1.4常见架构对比
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ps:lambda架构
开发割裂感：
?表结构不同
?sql语法不同
资源浪费：
?重复计算
?重复存储
集群维护：
?组件不同
?计算引擎不同
数据一致性
3.2实时数仓架构
3.2.1方案一
优点：
?便于数据回溯、重算和数据质量验证。
缺点：
?通过批处理重算，需要维护两套代码，开发和维护成本高。
?需要两套计算资源
适用场景：
?超大规模历史数据计算，且这种场景比较频繁。
?对数据质量要求极高，需要比对实时和离线的计算结果，甚至利用离线去修正实时的计算结果。
3.2.2方案二
优点：
?无需维护两套代码，开发迭代速度快。
?数据回溯和重算方便，重算时间根据需求回溯的时间范围定。
?只需流计算资源，资源占用小
缺点：
?ODS\DWD部分数据“不可见”，原始数据和中间数据不便于查询（解决方案：可通过重新消费指定时间范围的数据查询，或导入需要的数据到olap引擎）
?依赖业务端反馈问题（解决方案：设计数据质量监控指标，实时监控报警）
适用场景：
ODS\DWD查询不频繁等
3.2.3方案三
相对于方案二：
?增加ODS层落地hive，排查分析原始数据比较方便，恢复历史数据的时候可获取hive数据写入kafka，然后按原流处理的逻辑重新处理即可，只需修改数据源为历史数据对应的topic。
?需新增kafka写入hive逻辑
?需新增从hive读取数据写入kafka
?需新增整条链路历史数据对应的topic
云顶四周年数据回顾怎么看
云顶四周年的数据回顾可从多个方面进行分析。
首先，可以关注游戏的用户增长和留存率，看看这些指标是否有显著提升。
其次，可以观察能否在市场上保持竞争力，并对此进行市场份额的比较。
还值得关注的是玩家互动和社区活跃度，以及游戏内收入的变化，这些因素能反映出用户对游戏的喜好和忠诚度。
综合考虑这些方面的数据，可以对云顶四周年在市场表现和用户满意度方面做出全面评估。
好了，文章到这里就结束啦，如果本次分享的视频下方的相关推荐是怎么弄的和社区数据怎么弄好看点的问题对您有所帮助，还望关注下本站哦！
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