一 标签系统体系架构
1）、标签数据
标签管理平台中，每个标签开发时，首先需要在管理平台上注册（新建标签：4级标签和5级标签）
业务标签和属性标签
业务标签对应标签模型，每个标签模型就是Spark Application，运行程序可以给用户打上标签：TagName
模型表中存储数据：spark application运行时参数设置核心数据：
tagName -> tagRule：标签规则
2）、业务数据
依据每个业务标签（4级标签）的标签规则rule，获取业务数据
inType 判断业务数据的数据源，然后解析参数为Meta，加载业务数据（SparkSQL）
此处：整个项目业务数据主要存储在HBase表中
3）、构建标签
使用业务数据和标签数据（属性标签对应tagName和rule）计算标签，得到modelDF，将其保存到HBase表中。
画像标签表：tbl_profile
存储标签数据时，也将标签数据存储同步存储到Elasticsearch索引中，方便使用标签进行查询用户
基于Elasticsearch为HBase表构建二级索引
二 标签模型开发流程
展示每个标签模型在实际开发时主要流程：
1）、标签管理平台新建标签
123级标签
34级标签
设置相关属性，包含标签的属性字段的值和对应模型字段的值
标签模型对应Spark Application名称，及标签模型分类，尤其关键为标签规则
rule
5级标签
2）、开发标签模型
如何开发标签模型及测试功能，完成以后需要打成jar包
3）、调度执行
标签管理平台中可以直接调用Oozie Java API调度执行每个标签模型应用程序
三 标签模型计算逻辑
在每个标签模型开发时，计算逻辑主要涉及到四个方面：
SparkSession初始化
1）、【MySQL】依据每个标签tagId获取标签数据spark.read.format(“jdbc”)
只获取与标签相关的所有数据
2）、【HBase】解析标签规则rule，加载业务数据
spark.read.format(“hbase”)
自定义外部数据源方式
3）、【DataFrame】业务数据结合属性标签数据，计算标签modelDF
不同类型标签，计算标签方式不同，分为三种类型，规则匹配类型标签、统计类型标签和挖掘类型标签
- 规则匹配类型标签
业务字段的值与属性标签规则rule匹配即可 - 统计类型标签
设计对业务字段的数据进行统计和对属性标签规则rule进行转换，打标签 - 挖掘类型标签
使用机器学习算法构建算法模型，使用预测值与属性标签规则整合，打标签，其中涉及相关计算
4）、【HBase】标签存储将用户标签数据存储到HBase表中，同步到Elasticsearch索引中 - a）、存储最新画像标签数据
存储HBase表汇总 - b）、同步标签数据到Solr索引中
使用HBase协处理器完成，自定同步数据，批量索引插入
SparkSession资源关闭
