标签开发：规则匹配型标签

1.1、规则匹配流程

  在实际画像项目中，业务数据存储在多个不同的存储引擎中，比如HBase表、Hive表、MySQL表及HDFS等等，此时整个项目支持多数据源加载数据。

  标签模型可以从任意存储引擎加载业务数据，构建标签。

关于【 人口属性 】中主要标签如下所示，基本上属于规则匹配类型标签和统计类型标签。

开发的标签如下所列：

开发规则匹配标签时，查看 注册会员表 中各个字段对应的含义说明。

1.2、标签模型：职业标签

在标签管理平台新建对应的标签（业务标签和属性标签），编写标签模型类，实现标签计算。

`job` varchar(60) DEFAULT NULL COMMENT '职业；1学生、2公务员、3军人、4警察、5教师、6白领'
-- SQL 语句
SELECT job, COUNT(1) AS cnt FROM tags_dat.tbl_users GROUP BY job ;

1.2.1、新建标签

新建 **业务（4级）**标签 ： 职业标签

标签名称：职业
标签分类：电商-某商城-人口属性
更新周期：
业务含义：注册用户的职业
标签规则：
inType=hbase
zkHosts=bigdata-cdh01.itcast.cn
zkPort=2181
hbaseTable=tbl_tag_users
family=detail
selectFieldNames=id,job
程序入口：
	com.chb.tags.models.rule.JobModel
算法名称：
	MATCH
算法引擎：
	tags-model_2.11.jar
模型参数：
	--driver-memory 512m --executor-memory 512m --num-executors 1 --executor-cores 1

新建 属性（5级）标签 ：1学生、2公务员、3军人、4警察、5教师、6白领，相关字段信息如下：

1.2.2、模型开发

  在标签管理平台WEB新建标签（业务标签4级标签和属性标签5级标签），参考用户性别标签 模型修改其中标签计算部分，使用UDF函数，完成标签匹配计算，示意图如下：