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文档简介

技术创新,变革未来推荐平台存储与计算的融合架构大纲陌陌推荐平台架构技术挑战存储与计算融合总结和展望陌陌主要推荐场景陌陌推荐整体架构陌陌推荐平台铁三角陌陌推荐实验开发平台问题分析和技术挑战性能问题:一次推荐请求会带来万级的特征查询请求工程效率问题:特征接入和推荐策略频繁迭代存储和计算融合架构 -分布式数据存储引擎存储和计算融合架构 -多通道并行计算框架存储和计算融合架构 - 声明式编程语言RSL通过RSL实现推荐的业务逻辑典型业务场景收益项目简要描述收益特征接入新增数据字段会自动映射成对象的数据成员开发时间从4小时缩短到10分钟ANN召回WebIDE上UDF实现:检索、过滤、粗排,截断ANN召回开发从4小时缩短到10分钟万级队列召回Item profile本地分片存储平均耗时50ms总结和展望总结:通用高性能推荐引擎 = 存储引擎 + ORM + UDF展望:标准化推荐领域语言RSL。

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