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个数技术分析（主要围绕可视化埋点）

个数

个数应用统计技术全解析

文章大纲

1.个数产品简介

2.个数产品的发展历程（版本迭代中做了哪些技术优化？）

3.可视化埋点给数据运营提供了哪些手段？

4.可视化埋点是如何实现的？（重点讲）

5.行为预测的技术解析

6.未来几年，个数产品展望（从技术和功能上来讲）

采访提纲：

1.我们知道，个数刚升级了最新版本，那么想问下，个数从刚开始推出一共推出了几个版本，这几个版本在功能和技术上区别是什么？

2.数据埋点采集模式有自动埋点、无痕埋点、可视化埋点，为什么个数会选用可视化埋点？它给数据运营提供了哪些手段或功能？

3.个数的无埋点是如何实现的？（具体实现方案）

4.个数的行为预测中用了哪些算法模型，这些算法模型有哪些独特之处？（为什么）

5.目前个数还有哪些有待突破的技术，如果这个技术实现了，能实现什么功能（未来展望）。

个像

主题：Kafka在个像上的实践

大纲：

文章主题围绕kafka进行，因为这两年kafka很火，读者十分关心kafka的实践情况，如果从这方面深入分析，会有不错的效果。

1.个像产品功能简介

2.个像大数据技术架构分析

3.深入探讨个像应用kafka流处理平台的经验（采访中会针对kafka提出几个问题）

4.分享踩坑经验

采访提纲：

1.个像在使用kafka的过程中，是否基于开源做了哪些优化？

2.现在个像用的是kafka的最新版本吗？（如果是，用到了哪些新特性，好不好用，可以分享一下使用这些新特性的心得吗？）

3.目前个像是否有用到KSQL、Kafka Streams ？

4.为什么为选用SPARK，Flink现在那么火，是否有考虑用Flink？为什么？

5.Hadoop和SPARK在个像内部是如何分工的？在批处理和流处理上分别扮演怎样的角色？

6.在开发个像中，有踩过哪些坑，跟开发者分享一下吧。

个像

可视化埋点给数据运营提供了哪些手段或功能

可视化埋点是怎么实现的

花多长时间开发

版本迭代做了哪些技术优化

个像采访提纲：

基于开源做了哪些优化

遇到过什么困难或问题

升级到哪个版本，用到了哪些新特性，好不好用，怎么用

KSQL、Kafka Streams 是否有用到

为什么选用SPARK，Flink现在那么火，是否考虑用Flink

Hadoop和SPARK如何分工，在批处理和流处理上分别扮演怎样的角色