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以淘宝推荐场景为例，
一、 前台所看到的推荐实际上是一些行为事件，这些事件会实时写道后台服务里面，然后经过Flink做实时ETL、实时模型训练或数据采样，然后把这些数据写到Hbase或Cassandra里面。
二、 通过Hbase里面做实时的模型训练，再把这些模型推到搜索引擎或是在线服务李，这样就能完成实时推荐的链路闭环，能够提供点查询的数据服务。 在这个基础上，引入列式查询产品，如Click House或Druid做分析，就可以实现数据样本或数据特征的分析。如果想做离线归档，可以通过MaxCompute或是Hive完成。
三、 有了实时数据和离线数据，可以引入Drill和Presto做离线/实时的联邦分析。如果想要提高并发，也可以引入Redis和MySQL做一个Cache，然后通过非常短周期的调度，从Drill和Presto做查询，再把结果写到Redis或MySQL里。
资料来源：《实时数仓“王炸组合”-实时计算》下载链接：https://developer.aliyun.com/topic/download?id=7944
2021-11-04 22:52:33赞同 展开评论 打赏
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