端到端服务千人前面平台精准推荐系统使用哪种大数据架构体系？用到flume、kafka、spark、redis、mongodb、es什么样的架构

端到端服务千人前面平台精准推荐系统使用的大数据架构体系需要满足高可用、高并发、实时计算等需求。一种常见的架构体系是：

1. 数据采集和传输：使用Flume或Kafka进行数据采集和传输，将数据从各个数据源（如用户行为、商品信息等）收集到统一的数据中心。
2. 数据存储：使用HDFS或S3等分布式文件系统进行数据存储，保证数据的可靠性和高可用性。
3. 数据处理：使用Spark进行数据处理，包括离线批处理和实时流处理，对数据进行清洗、过滤、转换、聚合等操作。
4. 数据库：使用Redis或MongoDB等内存数据库进行缓存和快速查询，使用Elasticsearch等搜索引擎进行全文检索和快速查询。
5. 推荐算法：使用机器学习算法和深度学习算法进行推荐模型的训练和优化，使用TensorFlow或PyTorch等框架进行模型构建和训练。

以上架构可以满足端到端服务千人前面平台精准推荐系统的需求，但具体架构还需根据实际情况进行调整和优化。

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flume kafka flink redis

flume是一个分布式的、可靠的、高可用的日志收集系统，可以将数据从不同的数据源（如Web服务器、应用服务器、数据库等）采集到Hadoop生态系统中的HDFS、HBase、Solr等存储系统中。

kafka是一个分布式的、高吞吐量的消息队列系统，可以用于构建实时数据流处理系统，支持水平扩展，能够处理海量的数据。

flink是一个分布式的、高性能的流处理框架，可以用于实时数据处理、批处理、机器学习等场景，支持低延迟、高吞吐量的数据处理。

redis是一个开源的、高性能的键值存储系统，支持多种数据结构，如字符串、哈希、列表、集合、有序集合等，可以用于缓存、消息队列、分布式锁等场景。

大数据精准广告投放应用的Hadoop+Zookeeper+Spark+Hbase+Flume+Redis

Hadoop、Zookeeper、Spark、Hbase、Flume和Redis都是大数据处理和存储方面的开源工具和技术，它们可以用于大数据精准广告投放等应用场景。

具体来说，这些工具和技术可以发挥以下作用：

1. Hadoop：用于存储和处理大规模数据，包括广告投放所需的用户画像、广告数据等数据。

2. Zookeeper：用于管理和协调分布式系统，如广告投放系统中的各个节点。

3. Spark：用于实时数据处理和分析，可以对广告投放效果进行实时监控和分析。

4. Hbase：用于存储非结构化数据，如广告投放日志和用户行为数据等。

5. Flume：用于数据采集和传输，可以将用户行为数据、广告数据等实时传输到大数据平台中。

6. Redis：用于缓存和高速数据读写，可以提高广告投放系统的性能和响应速度。

综合使用这些工具和技术，可以构建出一个高效、高可用、高性能的大数据精准广告投放系统。