B端算法实践问题之配置脚本以支持blink批处理作业的调度如何解决

简介: B端算法实践问题之配置脚本以支持blink批处理作业的调度如何解决

问题一:在Dataworks平台如何配置脚本以支持blink批处理作业的调度?


在Dataworks平台如何配置脚本以支持blink批处理作业的调度?


参考回答:

在Dataworks平台,可以配置shell脚本进行Bayes平台批计算任务的调度。这些脚本用于设置作业的执行时间、频率和参数,确保blink批处理作业能够按时按量执行。


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问题二:本次项目中blink批处理作业的更新频率和单次增删规模是多少?


本次项目中blink批处理作业的更新频率和单次增删规模是多少?


参考回答:

本次项目中,blink批处理作业的更新频率为每两小时一次,更新时间为早8点到晚22点。单次增删规模分别为增加500万和删除500万条记录。


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问题三:未来如何降低算法团队在开发批处理业务时的成本?


未来如何降低算法团队在开发批处理业务时的成本?


参考回答:

未来我们计划在极光平台提供自助开发批量计算业务的能力,使算法团队无需开发blink batch sql、blink streaming batch模式、ODPS UDF和java code任务,也无需提供调度脚本。这样将大大降低开发成本,并提供一个可扩展、低成本的批计算引擎能力,支持业务快速迭代。


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问题四:本次Web应用的架构是如何设计的?


本次Web应用的架构是如何设计的?


参考回答:

本次Web应用的架构设计采用了阿里云网关作为主流量入口,用于处理动态请求并将其转发给阿里云函数计算处理,而静态文件则通过阿里云对象存储OSS来托管。在网关层面还实施了一系列的安全措施,如限流等,以确保应用的安全性和稳定性。


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问题五:在开始部署之前,需要准备哪些阿里云的产品?


在开始部署之前,需要准备哪些阿里云的产品?


参考回答:

在开始部署之前,需要准备阿里云的云解析DNS、API网关、函数计算FC和对象存储OSS这几款产品。同时,还需要准备一个已经实名认证的域名,并建议进行备案。


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