hello大家好，我是城鄉(xiāng)經(jīng)濟(jì)網(wǎng)小晟來(lái)為大家解答以上問(wèn)題，apachedoris架構(gòu)原理及特性（基于Doris的知乎很多人還不知道，現(xiàn)在讓我們一起來(lái)看看吧！
(資料圖)
導(dǎo)讀：本次分享題目為基于Doris的知乎DMP系統(tǒng)架構(gòu)與實(shí)踐，由知乎用戶理解&數(shù)據(jù)賦能研發(fā)Leader 侯容老師帶來(lái)經(jīng)驗(yàn)分享，主要圍繞四個(gè)方面展開(kāi)介紹：
01
背景
DMP本身是個(gè)老生常談的業(yè)務(wù)領(lǐng)域，在廣告系統(tǒng)出現(xiàn)的時(shí)候就有了類似DMP平臺(tái)的系統(tǒng)。業(yè)界做得比較好的有騰訊廣點(diǎn)通、阿里達(dá)摩盤(pán)。
知乎搭建DMP的原因可簡(jiǎn)單概括為：知乎存在大量站內(nèi)運(yùn)營(yíng)的業(yè)務(wù)需要，搭建DMP平臺(tái)需要支持同知乎內(nèi)部系統(tǒng)的對(duì)接，搭建DMP存在一定量的知乎定制化需求，需要適配知乎的內(nèi)部運(yùn)營(yíng)流程。
1. DMP業(yè)務(wù)背景
首先，拋出問(wèn)題：知乎業(yè)務(wù)中具體存在哪些問(wèn)題需要解決？為什么要建立DMP平臺(tái)來(lái)解決這些問(wèn)題？
下面圍繞業(yè)務(wù)模式、業(yè)務(wù)場(chǎng)景、業(yè)務(wù)需求等三個(gè)主要方面，來(lái)具體說(shuō)明建設(shè)DMP平臺(tái)的必要性和功能定位。
（1）業(yè)務(wù)模式
如何找出核心客戶，圍繞某個(gè)客戶應(yīng)該如何運(yùn)營(yíng)、如何適配營(yíng)銷操作、以及廣告投放，如何進(jìn)行人和業(yè)務(wù)的匹配，都需要完成對(duì)人的定向、對(duì)人的畫(huà)像洞察，以及對(duì)人的理解和運(yùn)營(yíng)操作，這些都是DMP的主要業(yè)務(wù)定位。
知乎DMP主要包括三種業(yè)務(wù)模式：
（2）業(yè)務(wù)場(chǎng)景
針對(duì)上述三種業(yè)務(wù)模式，知乎DMP適配了多種業(yè)務(wù)場(chǎng)景：
（3）業(yè)務(wù)需求
基于三種業(yè)務(wù)模式、六種業(yè)務(wù)場(chǎng)景的拆解分析，提煉出人群管理的功能需求主要包括：
2. DMP業(yè)務(wù)流程
基于知乎DMP業(yè)務(wù)模式提煉、業(yè)務(wù)場(chǎng)景刻畫(huà)、業(yè)務(wù)需求澄清等背景梳理，結(jié)合站內(nèi)系統(tǒng)、站外系統(tǒng)交互協(xié)同，形成了一套業(yè)務(wù)流程。
概括為四大核心功能模塊：
圍繞站內(nèi)運(yùn)營(yíng)自閉環(huán)、站內(nèi)向站外投放閉環(huán)、站外向站內(nèi)廣告閉環(huán)等人群運(yùn)營(yíng)，可以靈活適配活動(dòng)落地。
3.DMP畫(huà)像特征
在人群定向模塊，存在大量的人群標(biāo)簽篩選、組合標(biāo)簽篩選的應(yīng)用要求，對(duì)DMP平臺(tái)的畫(huà)像特征庫(kù)提出很高的要求。
知乎DMP按照三層結(jié)構(gòu)進(jìn)行畫(huà)像特征分類設(shè)計(jì)：
第一層分類：按主題分組，目前主要包括個(gè)體信息、消費(fèi)特征、創(chuàng)作、興趣、圖文等8組。
第二層分類：按屬性分組，比如個(gè)體信息主題包括基礎(chǔ)特征、設(shè)備屬性、社會(huì)屬性等，知乎DMP目前有40組屬性特征分組。
第三層分類：按標(biāo)簽類分組，比如性別類、手機(jī)品牌類、話題類等，目前有120類標(biāo)簽。
基于以上三層特征設(shè)計(jì)，知乎DMP畫(huà)像特征庫(kù)已有標(biāo)簽（標(biāo)簽值）超過(guò)250萬(wàn)。
4.DMP功能梳理
按照業(yè)務(wù)功能和特征管理兩大能力進(jìn)行說(shuō)明：
詳細(xì)的功能分布參見(jiàn)下圖：
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02
架構(gòu)與實(shí)現(xiàn)
一套好的架構(gòu)設(shè)計(jì)，能夠有效降低業(yè)務(wù)功能實(shí)現(xiàn)的復(fù)雜度；能夠支撐業(yè)務(wù)功能動(dòng)態(tài)擴(kuò)展與迭代；對(duì)于有外部交互的系統(tǒng)，能夠保障系統(tǒng)的兼容性和開(kāi)放性；能夠保持系統(tǒng)運(yùn)維的便捷性。
1.DMP平臺(tái)架構(gòu)
知乎DMP平臺(tái)的整體架構(gòu)，不同模塊進(jìn)行差異化設(shè)計(jì)：
對(duì)外模塊：
lDMP接口：高穩(wěn)定性、高并發(fā)高吞吐。
lDMP前臺(tái)：操作簡(jiǎn)單，低運(yùn)營(yíng)使用成本。
lDMP后臺(tái)：日常開(kāi)發(fā)工作配置化，降低開(kāi)發(fā)成本。
業(yè)務(wù)模塊：
架構(gòu)分布詳情，如下圖示：
2.DMP平臺(tái)功能盤(pán)點(diǎn)
按照業(yè)務(wù)向、基礎(chǔ)向兩部分進(jìn)行特征功能介紹。
（1）業(yè)務(wù)向功能
核心功能為人群定向、人群洞察兩部分，分別支撐業(yè)務(wù)應(yīng)用側(cè)和價(jià)值運(yùn)營(yíng)側(cè)服務(wù)。
知乎DMP業(yè)務(wù)向功能上線運(yùn)營(yíng)情況介紹：
（2）基礎(chǔ)向功能
主要包括特征建設(shè)、ID-Mapping能力、計(jì)算任務(wù)運(yùn)維等三部分工作，形成三組專業(yè)小組分工協(xié)同。
知乎DMP基礎(chǔ)向功能運(yùn)營(yíng)情況介紹：
3.DMP特征數(shù)據(jù)鏈路及存儲(chǔ)
數(shù)據(jù)導(dǎo)入/存儲(chǔ)、快速查詢/讀取，是DMP平臺(tái)關(guān)鍵的數(shù)據(jù)技術(shù)環(huán)節(jié)。
DMP的批量、流式特征如何建設(shè)并落地到相應(yīng)的存儲(chǔ)？
（1）離線標(biāo)簽鏈路（Spark批處理計(jì)算過(guò)程）
（2）實(shí)時(shí)標(biāo)簽鏈路（Flink實(shí)時(shí)計(jì)算處理過(guò)程）
（3）枚舉采集
即250萬(wàn)標(biāo)簽的應(yīng)用服務(wù)能力。
知乎DMP平臺(tái)現(xiàn)有的125個(gè)標(biāo)簽類分組，分別由120個(gè)離線業(yè)務(wù)存儲(chǔ)過(guò)程和5個(gè)實(shí)時(shí)業(yè)務(wù)事件過(guò)程計(jì)算完成，已經(jīng)生成了各類原子標(biāo)簽。
ES標(biāo)簽搜索存儲(chǔ)：在面向標(biāo)簽篩選應(yīng)用環(huán)節(jié)，大規(guī)模標(biāo)簽錄入操作成本太高，所有選擇使用Bulk Load自動(dòng)寫(xiě)入ES，生成標(biāo)簽枚舉表tag_group表（存儲(chǔ)標(biāo)簽中文信息及搜索，約250萬(wàn)記錄），生成連續(xù)自增ID；
Doris中核心存儲(chǔ)：根據(jù)ES中的連續(xù)自增ID，可以映射到Doris中用戶標(biāo)簽表tag_map表（倒排表，用戶和標(biāo)簽組合表，約有1100億數(shù)據(jù)），Doris中還存在第三張表即用戶行為表，是基于實(shí)時(shí)數(shù)倉(cāng)夠賤的，這里不做擴(kuò)展介紹。
基于這三張表，給客戶洞察、人群定向提供了相應(yīng)的數(shù)據(jù)支撐基礎(chǔ)。
4.人群定向流程
基于上個(gè)環(huán)節(jié)生成的ES-標(biāo)簽枚舉表、Doris-用戶標(biāo)簽表、Doris-ID轉(zhuǎn)換映射表，進(jìn)行人群定向流程解讀。
場(chǎng)景一：通過(guò)購(gòu)物車(chē)圈選人群標(biāo)簽，生成人群包，進(jìn)行人群預(yù)估、繼而完成人群圈選，最后寫(xiě)入Redis的過(guò)程。
第一步：標(biāo)簽搜索（相關(guān)標(biāo)簽、標(biāo)簽組合等設(shè)置，購(gòu)物車(chē)生成）
第二步：人群預(yù)估（潛在人群包的動(dòng)態(tài)評(píng)估，根據(jù)標(biāo)簽組合聯(lián)動(dòng)調(diào)整購(gòu)物車(chē)配置，完成目標(biāo)事件的人群匹配）
第三步：生成人群包，關(guān)聯(lián)原數(shù)據(jù)、ID-Mapping 關(guān)聯(lián)轉(zhuǎn)換（站外）；將人群包ID和人群ID寫(xiě)入Redis，支持高并發(fā)查詢使用。若非高并發(fā)場(chǎng)景，可以寫(xiě)入離線存儲(chǔ)機(jī)制使用。
場(chǎng)景二：種子人群泛化場(chǎng)景，依托AI平臺(tái)完成模型訓(xùn)練和人群推理泛化，通過(guò)置信度去選擇，打上人群標(biāo)簽和人群包，最后寫(xiě)會(huì)Doris的過(guò)程。
該場(chǎng)景包括歷史效果人群泛化、圈選人群的特征泛化等。
日常業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)過(guò)程中，對(duì)標(biāo)簽、歷史人群進(jìn)行組合、泛化，再限制條件進(jìn)行圈選、洞察，最后再調(diào)整等靈活組合、交叉應(yīng)用模式。
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03
難點(diǎn)及解決方案
本部分主要圍繞人群定向方面做進(jìn)行總結(jié)分享。
1.人群定向性能優(yōu)化的痛點(diǎn)
知乎DMP平臺(tái)關(guān)鍵應(yīng)用模塊包括人群定向和客戶洞察，都依賴基礎(chǔ)的畫(huà)像特征。基于當(dāng)前250萬(wàn)的標(biāo)簽特征數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，如何解決以下兩個(gè)場(chǎng)景痛點(diǎn)：
人群定向方面關(guān)注痛點(diǎn)問(wèn)題一：人群預(yù)估（秒級(jí)響應(yīng)）——針對(duì)投放和營(yíng)銷場(chǎng)景，對(duì)人群數(shù)量期望是一定的，通過(guò)類似購(gòu)物車(chē)的模式，動(dòng)態(tài)調(diào)整用戶特征，如何能保障快速看到預(yù)計(jì)匹配的人數(shù)？
人群定向方面關(guān)注痛點(diǎn)問(wèn)題二：人群圈選（分鐘級(jí)響應(yīng)）——熱點(diǎn)運(yùn)營(yíng)，當(dāng)熱點(diǎn)事件發(fā)生后，快速進(jìn)行人群包圈選搶事件，對(duì)人群包時(shí)間有很高要求。
2.人群定向性能優(yōu)化的思路（第一版）
解決上述性能問(wèn)題的主要思路：
①倒排索引，將數(shù)據(jù)表變?yōu)閎itmap。
②查詢條件的與或非轉(zhuǎn)變?yōu)閎itmap的交并差。
③附帶完成連續(xù)數(shù)值轉(zhuǎn)變?yōu)殡x散標(biāo)簽，即發(fā)揮離散計(jì)算的性能優(yōu)勢(shì)，又提高了業(yè)務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用適配性。
倒排序索引，示例如下圖（左）所示：
ID-Mapping適配，基于倒排序索引優(yōu)化結(jié)果，在導(dǎo)入的過(guò)程中，完成ID-Mapping的生成（支持bitmap），實(shí)現(xiàn)用戶ID的連續(xù)自增。如下圖（右）所示：
結(jié)合倒排序索引存儲(chǔ)方式優(yōu)化調(diào)整，查詢邏輯變化示例如下：
經(jīng)過(guò)上述優(yōu)化，仍存在單一bitmap過(guò)大的問(wèn)題，導(dǎo)致shuffle過(guò)程網(wǎng)絡(luò)IO過(guò)大，交換過(guò)程中數(shù)據(jù)堆積Doris出現(xiàn)brpc傳輸擁堵報(bào)錯(cuò)，上百兆的bitmap間進(jìn)行交并差計(jì)算性能低等情況；以及bitmap空間分布分散，導(dǎo)致每次查詢都會(huì)有大量的數(shù)據(jù)交換，網(wǎng)絡(luò)負(fù)載高，速度慢等特點(diǎn)。
3.人群定向性能優(yōu)化的思路（第二版）
基于人群預(yù)估分鐘級(jí)、人群圈選10分鐘級(jí)的優(yōu)化結(jié)果，再優(yōu)化的核心思路是分而治之。
第二版優(yōu)化的解決思路：基于全站ID的交并差等價(jià)于將全站ID分組后的交并差結(jié)果的合并，故分而治之思路可行；考慮利用Doris的colocate group特性，將分組所有tag的bitmap閾值在同一臺(tái)物理機(jī)上，避免網(wǎng)絡(luò)開(kāi)銷；同時(shí)，升級(jí)Doris新版本，利用bitmap_and_not_count等組合函數(shù)，性能優(yōu)于多函數(shù)嵌套等特性。
適配第二版優(yōu)化的解決方案：查詢過(guò)程調(diào)整，變更預(yù)估和圈人的查詢邏輯實(shí)現(xiàn)；發(fā)揮多線程查詢計(jì)算能力；查詢代碼嵌套條件優(yōu)化；寫(xiě)入過(guò)程調(diào)整，進(jìn)行百萬(wàn)人群寫(xiě)入分組，設(shè)置分組key；數(shù)據(jù)表設(shè)置colocate group。
分而治之方案的具體優(yōu)化邏輯，如下圖所示：
優(yōu)化前后的bitmap邏輯計(jì)算復(fù)雜度對(duì)比如下圖所示：
通過(guò)上述兩版本優(yōu)化，實(shí)現(xiàn)人群定向秒級(jí)響應(yīng)，人群圈選分鐘級(jí)響應(yīng)效果。知乎DMP平臺(tái)達(dá)到運(yùn)營(yíng)投產(chǎn)目標(biāo)。
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04
知乎DMP平臺(tái)下一步迭代方向
1.業(yè)務(wù)運(yùn)營(yíng)優(yōu)化
從DMP平臺(tái)的多核心模塊整體運(yùn)營(yíng)協(xié)同考慮，將目前松耦合的目標(biāo)結(jié)果管理模塊，同平臺(tái)進(jìn)行強(qiáng)綁定；將依賴流程綁定的A/B實(shí)驗(yàn)?zāi)芰Γc平臺(tái)進(jìn)行邏輯綁定。
2.技術(shù)迭代優(yōu)化
技術(shù)層面，主要結(jié)合平臺(tái)日常運(yùn)營(yíng)圈選操作特點(diǎn)分析，實(shí)現(xiàn)以下兩方面的提升：
查詢效率提升：自動(dòng)探查SQL復(fù)雜查詢條件，預(yù)先合并成一個(gè)派生特征的bitmap，預(yù)測(cè)和圈選時(shí)對(duì)復(fù)雜條件SQL重寫(xiě)為派生特征。
導(dǎo)入效率提升：將每天2TB的數(shù)據(jù)導(dǎo)入，每15天大約會(huì)存11TB的數(shù)據(jù)，導(dǎo)入過(guò)程中加速策略——結(jié)合業(yè)界的Spark寫(xiě)OLTP引擎，考慮能否通過(guò)Spark直接寫(xiě)Doris Tablet文件，并掛載到FE。
今天的分享就到這里，謝謝大家。
分享嘉賓：侯容 知乎
編輯整理：李挺 上海琢學(xué)
出品平臺(tái)：DataFunTalk
01/分享嘉賓
侯容｜知乎 用戶理解&數(shù)據(jù)賦能研發(fā) Leader
畢業(yè)于北京化工大學(xué)，2018 年初入職知乎，在社區(qū)業(yè)務(wù)線完成多方向的業(yè)務(wù)流程建設(shè)和架構(gòu)的搭建，2021 年開(kāi)始負(fù)責(zé)知乎用戶理解&數(shù)據(jù)賦能方向的研發(fā)團(tuán)隊(duì)管理，主要涵蓋用戶理解和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的工程和業(yè)務(wù)研發(fā)。2021 年在知乎帶領(lǐng)團(tuán)隊(duì)完成了實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)系統(tǒng)從基建到業(yè)務(wù)層從 0 到 1 的建設(shè)及重寫(xiě)升級(jí)用戶理解應(yīng)用，形成「數(shù)據(jù)來(lái)源于業(yè)務(wù)，數(shù)據(jù)賦能于業(yè)務(wù)」的閉環(huán)，建設(shè)了相應(yīng)的基建，提升了用戶理解和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的業(yè)務(wù)迭代效率，最終賦能業(yè)務(wù)拿到了不錯(cuò)的業(yè)務(wù)效果。
02/關(guān)于我們
DataFun：專注于大數(shù)據(jù)、人工智能技術(shù)應(yīng)用的分享與交流。發(fā)起于2017年，在北京、上海、深圳、杭州等城市舉辦超過(guò)100 線下和100 線上沙龍、論壇及峰會(huì)，已邀請(qǐng)超過(guò)2000位專家和學(xué)者參與分享。其公眾號(hào) DataFunTalk 累計(jì)生產(chǎn)原創(chuàng)文章800 ，百萬(wàn) 閱讀，14萬(wàn) 精準(zhǔn)粉絲。
本文就為大家講解到這里，希望對(duì)大家有所幫助。
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