针对小红书实时推荐算法训练,Flink 对一个 Summary 的标签数据有哪些实时处理路径?
• 首先,Summary 标签数据会和推荐引擎推荐出来笔记的特征数据进行关联,这个关联也是在 Flink 任务中进行的,内部称其为 FeatureJoiner 任务。接着会产出一个算法训练的样本,这个样本经过算法训练之 后产出一个推荐模型,而这个模型最终会反馈到实时推荐引擎中;
• 其次,Summary 标签数据会通过 Flink 实时写到 OLAP 引擎中,比如写到 Hologres 或 Clickhouse 中;
• 最后, Summary 标签数据会通过 Flink 写入到离线 Hive 表中,提供给后续离线报表使用。
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
版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
实时计算Flink版是阿里云提供的全托管Serverless Flink云服务,基于 Apache Flink 构建的企业级、高性能实时大数据处理系统。提供全托管版 Flink 集群和引擎,提高作业开发运维效率。