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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