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推荐回答传统的机器学习链路里数据的传输、特征的计算以及模型的训练，都是离线处理的，存在两个大的问题：第一个是时效性低，模型和特征的更新周期基本是 t+1 天或者 t+1 小时，在追求时效性的场景下体验并不好。第二个是计算训练的效率很低，必须等天或小时的分区数据全部准备好之后才能开始特征计算和训练。全量分区数据导致计算和训练的压力大。
以上内容摘自《Apache Flink 案例集（2022版）》电子书，点击https://developer.aliyun.com/ebook/download/7718 可下载完整版
2022-08-31 12:47:16赞同 展开评论 打赏
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