问题一：如何使用concat_id算子获取用户最近点击的50个商品ID？
如何使用concat_id算子获取用户最近点击的50个商品ID？
参考回答：
使用concat_id算子从实时数据源表中获取用户最近点击的50个商品ID，可以使用以下SQL语句：
sql insert into table ${output_table_name} select user_id, concat_id(true, item_id, behavior_time, 50) as rt_click_item_seq from ${source_table} group by user_id; 这里，${output_table_name} 和 ${source_table}
分别是输出表和输入表的占位符，需要替换为实际的表名。concat_id函数配置了去重（true）、排序字段（item_id 和 behavior_time）以及要选取的条数（50）。
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问题二：如何统计每分钟内有特征行为的用户ID列表？
如何统计每分钟内有特征行为的用户ID列表？
参考回答：
要统计每分钟内有特征行为的用户ID列表，可以使用concat_id算子和时间窗口函数，如下所示：
sql insert into table ${output_table_name} select window_start(behavior_time) as time_id, concat_id(true, user_id) as user_id_list from ${source_table} group by window_time(behavior_time, '1 MINUTE');
在这个例子中，window_time函数用于将时间划分为每分钟的窗口，window_start函数返回窗口的起始时间，concat_id函数则用于生成每个窗口内具有特征行为的用户ID列表。
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问题三：如何计算每小时的点击数和曝光数？
如何计算每小时的点击数和曝光数？
参考回答：
要计算每小时的点击数和曝光数（假设click字段表示点击，pv字段表示曝光），可以使用以下SQL语句：
sql insert into table ${output_table_name} select user_id, window_start(behavior_time) as time_id, sum(pv) as pv, sum(click) as click from ${source_table} group by user_id, window_time(behavior_time, '1 HOUR');
这里，sum(pv) 和 sum(click) 分别计算了每个用户每小时的曝光数和点击数，window_time函数将时间划分为每小时的窗口。 
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问题四：如何实现对直通车新客和低活客户的关键词进行高频更新的技术挑战？
如何实现对直通车新客和低活客户的关键词进行高频更新的技术挑战？
参考回答：
技术挑战主要包括blink批处理作业需要进行小时级调度，以及faas函数调用需要限流。通过使用Blink UDF实现对request请求调用HSF的函数服务功能，并使用RateLimiter进行限流，可以确保访问函数服务的QPS被节点并行度严格控制。
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问题五：在blink中如何控制对faas函数调用的QPS？
在blink中如何控制对faas函数调用的QPS？
参考回答：
在blink中，可以使用blink UDF结合RateLimiter来控制对faas函数调用的QPS。RateLimiter能够严格根据节点并行度来控制访问频率，确保系统稳定性。
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