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京东流量场下的数据处理方案，同时也会结合京东实际场景案例，介绍京东在流量场下的一些数据应用和实践。 全文会围绕以下三方面内容展开： 京东零售流量数仓架构 京东零售场景的数据处理 数据处理架构未来探索 京东零售——流量挑战 首先是数据爆炸式的增长。2015年至今，整体的数据量翻了约十几倍，但资源情况并没有相应成比例的增长。其次，业务的复杂度升高，包括新增了小程序、开普勒、线下店的一些数据以及并购的企业的数据等，因此整体的数据格式以及完备度上还是存在较大差异的。再次，随着业务发展，流量精细化运营的场景增多，但数据服务的时效并没有较大变化，需要我们在有限时间内处理一些更多更大体量的数据，以满足更多场景化应用。特别是京东刷岗这样的场景，对数据的范围、需要处理的数据量，以及数据时效都是一个比较大的挑战。

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快速近似反走样是一种后处理式反走样技术,其效果好、效率高,但由于是根据亮度值检测边缘,导致模型纹理贴图上的条纹和高光部分也会被检测出来,从而造成不必要的反走样.针对这一问题,该算法提出了一种改进的反走样方法:根据物理和阴影信息检测出模型与阴影边缘,再以边缘周围状况计算确定混合朝向,最后结合亚像素覆盖率进行反走样运算.实验表明,该算法在保留了原快速近似反走样效率的同时,有效地消除了不必要的反走样.

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