B端算法实践问题之Blink在实时业务场景下的优势如何解决

简介: B端算法实践问题之Blink在实时业务场景下的优势如何解决

问题一:Blink在实时replay出价策略评估中,预期的数据处理时间和数据量是多少?


Blink在实时replay出价策略评估中,预期的数据处理时间和数据量是多少?


参考回答:

在实时replay出价策略评估中,Blink预期在1-2个小时内处理完10亿数据量的采样日志,实现了高效的数据处理。


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问题二:Blink在实时业务场景下的主要优势是什么?


Blink在实时业务场景下的主要优势是什么?


参考回答:

Blink在实时业务场景下的主要优势是支持高时效性的数据处理,能够实时消费数据流,并提供Batch和Streaming两种模式,满足不同场景下的需求。同时,Blink还提供了灵活的组件和接口,方便业务侧进行开发和扩展。


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问题三:在B端算法发展的背景下,为什么需要引入用户实时特征?


在B端算法发展的背景下,为什么需要引入用户实时特征?


参考回答:

在B端算法发展的背景下,模型升级带来的增量红利逐渐减少。为了更全面地捕捉用户意图和挖掘潜在需求,需要从客户实时信息方面入手,进一步提升增长空间。基于线上用户行为日志产出用户行为实时特征,算法团队可以利用这些实时数据改进线上模型,从而更准确地预测和满足用户需求。


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问题四:实时特征主要包括哪些类型的数据?


实时特征主要包括哪些类型的数据?


参考回答:

实时特征主要包括以下类型的数据:获取用户近50条特征数据值,并产出到igraph中;输出具有某种特征的用户id,并按照分钟时间聚合;输出某种特征近1小时的和、均值或者数目。


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问题五:开发实时特征数据面临的主要挑战是什么?


开发实时特征数据面临的主要挑战是什么?


参考回答:

开发实时特征数据面临的主要挑战包括:实时特征数据开发数量多,每个特征都需要开发实时数据链路并进行维护,导致开发成本和运维成本较高;开发者需要了解数据源头、计算引擎(如flink sql)、存储引擎(如igraph、hbase、hologres)以及查询优化方法,这增加了技术门槛和学习成本。


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