问题一：平台如何实现场景深度定制以降低Kafka消耗？
平台如何实现场景深度定制以降低Kafka消耗？
参考回答：
平台通过深度定制场景，从Kafka读取数据后只进行一次读取，然后匹配多个规则，匹配成功后再下发到对应的topic，从而降低了对Kafka的消耗。
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https://developer.aliyun.com/ask/670801
问题二：基站数据是如何进行压缩的？
基站数据是如何进行压缩的？
参考回答：
基站数据会按一定的时长窗口（如三秒）或固定消息数量（如1000条）进行压缩，以减少下游接收到的消息量级。
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https://developer.aliyun.com/ask/670804
问题三：Flink的状态后端在平台中是如何应用的？
Flink的状态后端在平台中是如何应用的？
参考回答：
平台充分利用了Flink的状态后端（如RocksDB），存储人员的进入和滞留信息，减少了外部依赖，简化了系统复杂度。
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https://developer.aliyun.com/ask/670806
问题四：用户订阅的规则是如何同步到实时计算平台的？
用户订阅的规则是如何同步到实时计算平台的？
参考回答：
用户订阅的规则会以Flink CDC的方式同步到实时计算平台，确保低延迟。
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问题五：亿级标签关联是如何实现且不依赖外部系统的？
亿级标签关联是如何实现且不依赖外部系统的？
参考回答：
通过自定义HASH算法，将手机号等标识按算法分配到特定task实例，并离线计算将标签分配到相应文件中，task实例加载对应文件到内存，实现快速标签关联，减少外部依赖。
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