导读：如果说互联网的上半场是粗狂运营，那么在下半场，精细化运营将是长久的主题，有数据分析能力才能让用户得到更好的体验。当下比较典型的分析方式是构建用户标签系统，本文将由网易严选分享 DMP 标签系统的建设以及 Apache Doris 在其中的应用实践。
作者｜刘晓东 网易严选资深开发工程师
如果说互联网的上半场是粗狂运营，因为有流量红利不需要考虑细节。那么在下半场，精细化运营将是长久的主题，有数据分析能力才能让用户得到更好的体验。当下比较典型的分析方式是构建用户标签系统，从而精准地生成用户画像，提升用户体验。今天分享的主题是网易严选 DMP 标签系统建设实践，主要围绕下面五点展开：
平台总览
标签生产 ：标签圈选&生产链路
标签存储：存储方式&存储架构演进
高性能查询
未来规划
平台总览
DMP 作为网易严选的数据中台，向下连接数据，向上赋能业务，承担着非常重要的基石角色。
DMP 的数据来源主要包括三大部分：
通过收集、清洗，将以上数据形成数据资产沉淀下来。DMP 在数据资产基础上形成了一套自己的标签产出、人群圈选和用户画像分析体系，从而为业务提供支撑，包括：智能化的选品、精准触达以及用户洞察等。总的来说，DMP 系统就是构建以数据为核心的标签体系和画像体系，从而辅助业务做一系列精细化的运营。
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了解 DMP 系统，先从以下几个概念开始。
标签：对于实体（用户、设备、手机号等）特征的描述，是一种面向业务的数据组织形式，比如使用：年龄段、地址、偏好类目等对用户实体进行刻画。
人群圈选：通过条件组合从全体用户中圈选出一部分用户，具体就是指定一组用户标签和其对应的标签值，得到符合条件的用户人群。
画像分析：对于人群圈选结果，查看该人群的行为情况、标签分布。例如查看【城市为杭州，且性别为女性】的用户在严选 APP 上的行为路径、消费模型等。
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严选标签系统对外主要提供两大核心能力：
标签查询：查询特定实体指定标签的能力，常用于基本信息的展示。
人群圈选：分为实时和离线圈选。圈选结果主要用于：
分组判断：判读用户是否在指定的一个或多个分组，资源投放、触点营销等场景使用较多。
结果集拉取：拉取指定的人群数据到业务方系统中，进行定制化开发。
画像分析：分析特定人群的行为数据，消费模型等，进行更精细的运营。
整体的业务流程如下：
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首先定义标签和人群圈选的规则；
定义出描述业务的 DSL 之后，便可以将任务提交到 Spark 进行计算；
计算完成之后，将计算结果存储到 Hive 和 Doris；
之后业务方便可以根据实际业务需求从 Hive 或 Doris 中查询使用数据。
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DMP 平台整体分为计算存储层、调度层、服务层、和元数据管理四大模块。
所有的标签元信息存储在源数据表中；调度层对业务的整个流程进行任务调度：数据处理、聚合转化为基础标签，基础标签和源表中的数据通过 DSL 规则转化为可用于数据查询的 SQL 语义，由调度层将任务调度到计算存储层的 Spark 进行计算，将计算结果存储到 Hive 和 Doris 中。服务层由标签服务、实体分组服务、基础标签数据服务、画像分析服务四部分组成。
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标签的生命周期包含5个阶段：
标签需求：在此阶段，运营提出标签的需求和价值预期，产品评估需求合理性以及紧迫性。
排期生产：此阶段需要数据开发梳理数据，从 ods 到 dwd 到 dm 层整个链路，根据数据建立模型，同时数据开发需要做好质量监控。
人群圈选：标签生产出来之后进行应用，圈选出标签对应的人群。
精准营销：对圈选出来的人群进行精准化营销。
效果评估：最后产品、数据开发和运营对标签使用率、使用效果进行效果评估来决定后续对标签进行改进或降级。
总的来说，就是以业务增长为目标，围绕标签的生命周期，投入合理的资源，最大化运营效果。
标签生产
接下来介绍标签生产的整个过程。
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标签的数据分层：
最下层是 ods 层，包括用户登录日志、埋点记录日志、交易数据以及各种数据库的 Binlog 数据。
对 ods 层处理后的数据到达 dwd 明细层，包括用户登录表、用户活动表、订单信息表等。
dwd 层数据聚合后到 dm 层，标签全部基于 dm 层数据实现。
目前我们从原始数据库到 ods 层数据产出已经完全自动化，从 ods 层到 dwd 层实现了部分自动化，从 dwd 到 dm 层有一部分自动化操作，但自动化程度还不高，这部分的自动化操作是我们接下来的工作重点。
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标签根据时效性分为：离线标签、近实时标签和实时标签。
根据聚合粒度分为：聚合标签和明细标签。
通过类别维度可将标签分为：账号属性标签、消费行为标签、活跃行为标签、用户偏好标签、资产信息标签等。
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直接将 dm 层的数据不太方便拿来用，原因在于：
基础数据比较原始，抽象层次有所欠缺、使用相对繁琐。通过对基础数据进行与、或、非的组合，形成业务标签供业务方使用，可以降低运营的理解成本，降低使用难度。
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标签组合之后需要对标签进行具体业务场景应用，如人群圈选。配置如上图左侧所示，支持离线人群包和实时行为（需要分开配置）。
配置完后，生成上图右侧所示的 DSL 规则，以 Json 格式表达，对前端比较友好，也可以转成存储引擎的查询语句。
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标签有一部分实现了自动化。在人群圈选部分自动化程度比较高。比如分组刷新，每天定时刷新；高级计算，如分组与分组间的交/并/差集；数据清理，及时清理过期失效的实体集。
标签存储
下面介绍一下我们在标签存储方面的实践。
严选 DMP 标签系统需要承载比较大的 C端流量，对实时性要求也比较高。
我们对存储的要求包括：
支持高性能查询，以应对大规模 C端流量
支持 SQL，便于应对数据分析场景
支持数据更新机制
可存储大数据量
支持扩展函数，以便处理自定义数据结构
和大数据生态结合紧密
目前还没有一款存储能够完全满足要求。
我们第一版的存储架构如下图所示：
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离线数据大部分存储在 Hive 中，小部分存储在 Hbase（主要用于基础标签的查询）。实时数据一部分存储在 Hbase 中用于基础标签的查询，部分双写到 KUDU 和 ES 中，用于实时分组圈选和数据查询。离线圈选的数据通过 impala 计算出来缓存在 Redis 中。
这一版本的缺点包括：
为了减少引擎和存储的使用量，提高项目可维护性，在版本一的基础上改进实现了版本二。
我们第二版的存储架构如下图所示：
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存储架构版本二引入了 Apache Doris，离线数据主要存储在 Hive 中，同时将基础标签导入到 Doris，实时数据也存储在 Doris，基于 Spark 做 Hive 加 Doris 的联合查询，并将计算出来的结果存储在 Redis 中。经过此版改进后，实时离线引擎存储得到了统一，性能损失在可容忍范围内（Hbase 的查询性能比 Doris 好一些，能控制在 10ms 以内，Doris 目前是 1.0 版本，p99，查询性能能控制在 20ms 以内，p999，能控制在 50ms 以内）；项目简化，降低了运维成本。
在大数据领域，各种存储计算引擎有各自的适用场景，如下表所示：
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高性能查询
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分组存在性判断：判断用户是否在指定的一个分组或者多个分组。包括两大部分：
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还有一个场景是人群分析：人群分析需要将人群包数据同多个表进行联合查询，分析行为路径。目前 Doris 还不支持路径分析函数，因此我们开发了 DorisUDF 来支持此业务。Doris 的计算模型对自定义函数的开发还是很友好的，能够比较好地满足我们的性能需要。
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Apache Doris 在网易严选中已应用于点查、批量查询、路径分析、人群圈选等场景。在实践中具备以下优势：
不足之处在于大量小数据量的导入任务资源占用较多，不过此问题已经在 Doris 1.1 版本中进行了优化，**Doris 在 1.1 中大幅增强了数据 Compaction 能力，对于新增数据能够快速完成聚合，避免分片数据中的版本过多导致的 -235 错误以及带来的查询效率问题。**待 Doris 1.1.2 版本正式发布后我们也会及时同步升级。
具体可以参考：Apache Doris 1.1 特性揭秘：Flink 实时写入如何兼顾高吞吐和低延时
未来规划
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提升存储&计算性能：Hive 和 Spark 逐渐全部转向 Apache Doris。
优化标签体系：
建立丰富准确的标签评价体系
提升标签质量和产出速度
提升标签覆盖率
更精准的运营
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SelectDB 是一家开源技术公司，致力于为 Apache Doris 社区提供一个由全职工程师、产品经理和支持工程师组成的团队，繁荣开源社区生态，打造实时分析型数据库领域的国际工业界标准。基于 Apache Doris 研发的新一代云原生实时数仓 SelectDB，运行于多家云上，为用户和客户提供开箱即用的能力。
相关链接：
SelectDB 官方网站：
https://selectdb.com
Apache Doris 官方网站：
http://doris.apache.org
Apache Doris Github：
https://github.com/apache/doris
Apache Doris 开发者邮件组：
dev@doris.apache.org
