实时特征框架的生产实践｜得物技术

主要观点总结

本文主要介绍了一个实时推荐系统的业务背景、框架设计、案例优化及写在最后的总结。实时推荐系统主要解决了传统离线推荐系统难以满足用户实时性和个性化需求的问题。通过构建一个全面的实时处理框架，适应了多样化的实时特征业务场景，提高了开发效率和系统可维护性。框架设计方面主要优化了状态管理、算子实现、混合状态存储架构等。通过测试案例，展示了实时特征框架的优势。

关键观点总结

关键观点1: 业务背景

实时推荐系统是为了满足用户对于实时性和个性化推荐的需求而诞生的。其目标是帮助用户在海量信息中发现和探索他们可能感兴趣的内容。

关键观点2: 框架设计

框架设计主要包括整体架构设计、状态设计、算子实现、混合状态存储架构等。为了解决状态管理问题，根据最小的窗口单位将状态划分为多个分片，提高了数据处理的效率和系统资源的利用率。框架设计了三种核心算子来处理实时特征，包括普通序列特征算子、滑动序列特征算子和滑窗统计算子。

关键观点3: 案例优化

通过测试案例展示了实时特征框架的优势。使用Flink SQL的hopWindow进行多特征计算时遇到了反压问题，而实时特征框架任务的性能优于Flink SQL任务。

关键观点4: 总结

实时特征框架通过内置的多种算子和设计多种优化方案，灵活应对不同的业务场景，提升了性能。通过共享状态的方式处理滑动窗口聚合特征，采用混合状态存储架构，使得大规模状态任务能够快速恢复。支持从外部构建状态，实现特征的冷启动，为未来的迭代和更多场景的需求提供了可能性。

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