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从 Impala 到 Apache Doris货拉拉用户画像优化实践 - 于敬晖 货拉拉.pdf

上传人: 表表 编号:599481 2025-01-24 26页 6.93MB

1、资深大数据工程师 于敬晖高级大数据工程师 张斌从 Impala 到 Apache Doris,货拉拉用户画像优化实践Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024目录货拉拉画像服务现状01货拉拉画像架构痛点0203后续规划04Impala Apach

2、e Doris 迁移实践Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 202401画像平台早期现状Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit A

3、sia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024货拉拉介绍1350万国内货运开城数量月活司机数月活用户数100万363座Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit A

4、sia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024画像平台价值&人群数量12000.13000.19000.17000.10000.12000.14000.16000.18000.20000.2021202220232024人群数量用户圈选人群的量级逐年增加画像人群增长情况支撑货拉拉司机派券/邀约、用户满意度、估价等业务画像应用场景Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia

5、2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024画像平台应用规模200+3000+5万接入业务方数量标签数人群数Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024

6、Doris Summit Asia 2024标签开发周期长,用户自定义标签使用门槛高人群/标签灵活性差用户体感人群量级过大,经常不跑或算不出数据人群计算慢人群偶尔不推送,或者推送是历史数据人群推送不稳定Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 2024Doris Summit Asia 20240

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本文主要介绍了货拉拉公司从使用Impala迁移到Apache Doris的过程及实践,以及该迁移对货拉拉画像服务的影响。 主要内容概括如下: 1. 货拉拉画像服务现状:拥有1350万国内货运开城数量,月活司机数和月活用户数分别为百万级别。画像平台为业务方提供人群数量超过10000个。 2. 画像平台架构痛点:在使用Impala时,面临人群计算慢、数据链路导入慢、推送服务稳定性差等问题。 3. Impala > Apache Doris 迁移实践:货拉拉首先进行了组件选型,然后进行了双跑阶段,以Impala为主,Doris接入线上流量。在数据质量方面,Doris和神策查询结果存在差异,经过调整参数和关闭低基数优化功能后,解决了问题。 4. 后续规划:货拉拉计划通过实时业务标签,提升人货匹配效率和体验,并尝试数据湖解决方案,打通埋点AB等应用平台,实现超大规模数据的分析。 综上,货拉拉从Impala迁移到Apache Doris,解决了原有平台面临的计算慢、稳定性差等问题,提升了数据链路的稳定性和人群计算的速度,为后续的大数据分析和业务发展奠定了基础。
"Impala为何会导致画像数据延迟产出?" "Apache Doris在货拉拉画像优化中解决了哪些痛点?" "如何保障Apache Doris的数据质量及稳定性?"
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