第106课： Spark Streaming电商广告点击综合案例黑名单过滤实现
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识别黑名单用户比在线机器学习退而求其次的做法如下 例如，一段时间内，同一个IP（MAC地址）有多个用户的账户访问 例如，可以统计一天一个用户点击广告的次数，如果一天点击同样的广告操作50的 话，列入黑名单。黑名单有一个重要的特征，动态生成，要考虑时间的因素。所以每 一个batch duration都要考虑是否有新的黑名单加入。此时黑名单需要存储上，可以 存储在数据库/redis里面即可；例如邮件系统中的黑名单，可以采用spark streaming不断监控每个用户的操作，如果用户发送邮件的频率过高，暂时把用户列入黑名单，阻止用户过度频繁发生邮件。
public class AdClickedSteamingStatus {
public static void main(String[] args) {
//第106课： Spark Streaming电商广告点击综合案例黑名单过滤实现
* 广告点击的基本数据格式：timestamp,ip,userID,adID,province,city
时间、ip、用户ID、广告ID，点击广告所在的省、所在的城市
* 至少2条线程，一条线程接受数据，一条处理数据
*每个
