用户画像是真实用户的虚拟代表,是建立在一系列真实数据之上的目标模型,可以用来描述用户的需求、个性化偏好以及用户兴趣。随着近年来互联网的快速发展,各行各业的电商平台如雨后春笋般涌现出来,市场竞争变的日益激烈,为了提高电商平台的竞争力,电商平台需要尽可能满足不同用户的需求,因此电商平台需要对平台用户数据进行分析形成相应的用户画像。目前市场上各电商平台普遍采用批处理的方式对用户全量数据进行处理形成用户画像,但是这种方法导致形成的用户画像缺乏实时性,而针对实时性的需求,电商平台则是通过对用户实时增量数据进行流处理形成平台用户数据的实时统计分析,这样的方法导致实时统计分析的结果具有片面性。此外,电商平台的离线用户画像与实时统计分析需要采取不同的计算框架来实现,而在绝大多数业务场景之下,平台的业务逻辑在批处理和流处理之中往往是相同的,平台计算框架的不统一将给平台带来额外负担和成本。针对上述问题,本文设计一种基于Flink的电商实时用户画像系统。本系统将离线用户画像和用户数据实时统计分析结合起来,使得形成的用户画像具有实时性以及全面性。此外,本系统利用Flink框架流处理和批处理相结合的特性,实现了系统计算框架的统一性。具体而言,本系统主要分为数据采集、实时计算、数据存储和数据应用四个模块。数据采集模块采用Flume+Kafka实时地从电商平台采集数据;实时计算模块采用Flink计算框架,将流处理和批处理结合起来,调用规则或模型实时处理采集到的用户数据,为用户打标签并实时更新,确保了用户标签的实时性;数据存储模块主要用来对分析产生的结果进行存储;数据应用模块采用SpringBoot和SpringCloud框架根据业务需求对数据库中的数据进实时查询并通过前端框架Vue.js展示出来。电商平台运营商通过实时用户画像系统实时把握不同用户的不同需求,实现对不同用户的精准营销和实时推荐,从而有效提高平台自身的竞争力。