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知乎用户画像和实时数据的架构与实践

摘要 用户画像与实时数据分析是互联网企业的数据核心。知乎数据赋能组以百度智能云的数据仓库Palo(基于Apache Doris的商业产品)为基础,构建高响应、低成本、兼顾稳定性与灵活性的实时数据架构,同时支持实时业务分析、实时算法特征、用户画像三项核心业务流,显著提升对于时效性热点与潜力的感知力度与响应速度,大幅缩减运营、营销等业务场景中的人群定向成本,并对实时算法的准确率及业务核心指标(如活跃、留存、付费等)带来明显增益。 关键词:数据仓库,Palo,Apache Doris,用户画像,实时数据 一、前言 知乎业务中,随着各业务线的发展,逐渐对用户画像和实时数据这两部分的诉求越来越多。对用户画像方面,期望有更快、更准、更方便的人群筛选工具和方便的用户群体分析能力。对于实时数据方面,期望拥有可以实时响应的用户行为流,同时在算法特征、指标统计、业务外显等业务场景有愈来愈多的数据实时化的诉求。 在 2021 年 8 月,知乎平台团队成立数据赋能组。针对历史实时数据需求无承接方的现象,已有用户画像系统无法满足多样的人群定向的现状,及业务方进一步人群分析的业务诉求。综合考虑了查询时效、运维简易...

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