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喜欢引擎技术,侧重引擎性能分析和优化领域
之前的文章介绍了Hawkeye的底层分析系统(待补充文章),其中讲到了基于Blink的Batch任务实现方法,前段时间在优化慢query查询的过程中开发了应用TopN慢query获取的分析任务,其中用到的分析方法适用于其他类似求TopN的问题中。
背景 TISPLUS平台的数据分析能力主要由hawkeye提供,但是之前存在如下几个问题:1.数据化场景的功能没有凸显,隐藏较深;2.产品形态设计单一,没有一个较好的产品闭环引导用户关注数据化的结果;3.数据分析内容简单,覆盖面不足,远远达不到让用户数据化运营服务的目标;4.重点关注了数据分析的结果,但缺少衡量数据分析结果为搜索服务本身带来的价值大小。