大数据中台与综合排名的技术实践
张工：李工，咱们最近要开发一个综合排名系统，你觉得应该从哪里入手呢？
李工：我觉得首先要有一个强大的数据处理平台，比如我们公司的大数据中台。它可以帮助我们高效地整合和分析数据。
张工：嗯，那我们可以先看看怎么用大数据中台来获取我们需要的数据。
李工：对，首先我们要确保数据源是准确且全面的。比如，假设我们要对电商平台上的商品进行排名，就需要收集销量、评价等多维度的数据。
张工：明白了，那么接下来是如何处理这些数据呢？
李工：我们可以使用Spark SQL来处理数据。以下是一个简单的例子：
SELECT product_id, SUM(sales) AS total_sales, AVG(rating) AS avg_rating
FROM products
GROUP BY product_id;
张工：这看起来不错，但是如何根据多个指标综合排名呢？
李工：我们可以设计一个加权评分公式，比如销量权重50%，评价权重50%。然后用Python编写排序逻辑：
def calculate_ranking(data, sales_weight=0.5, rating_weight=0.5):
data['weighted_score'] = data['total_sales'] * sales_weight + data['avg_rating'] * rating_weight
return data.sort_values(by='weighted_score', ascending=False)
张工：这样就能得到综合排名了！最后，我们还需要将结果展示给用户。
李工：没错，可以使用Elasticsearch存储最终的排名结果，并通过Kibana可视化展示。
张工：好的，那就按照这个思路开始实施吧！
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