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替换 ClickHouse,查询并发提升 7 倍!高途教育基于阿里云 SelectDB 构建秒级实时报表

导读 高途教育引入阿里云 SelectDB 替换 ClickHouse、MySQL 作为核心分析引擎,统一支撑续班与行课实时分析等核心业务。通过阿里云 SelectDB MPP 架构与向量化查询引擎,结合 SelectDB 倒排索引、Bloom Filter 等丰富索引机制,实现亿级数据量秒级多表关联查询,在 700+ 高并发查询压力下 P99 延迟低于 200ms,稳定满足核心报表 2s 内响应,有力支撑高途教育业务向"数据驱动运营"转型。 业务背景与需求 高途教育科技集团(NYSE:GOTU,以下简称高途教育)是一家兼具教育基因和科技驱动力的科技教育公司。目前,高途集团的业务涵盖了面向中小学生、大学生与成人、出国留学人群咨询和学习的产品和服务,以及以内容和文化为内核的直播电商等业务。 本文主要介绍续班场景实时大屏及行课场景中工作台的报表分析。 在续班场景,高途教育通过续班大屏实时整合全国区域及课程品类的续班数据,为管理层与一线人员提供实时、动态的续班数据洞察,以驱动资源精准调配与潜力课程识别。在行课场景,高途教育需将数据分析大屏嵌入至教师、运营、管理者等多角色工作台,为每个角色实时...

Flink 的 RocksDB 状态后端在 vivo 的实践

作者: 互联网大数据团队- Chen Rui 本文简要介绍了特征拼接在实时推荐中的重要作用,并讲述了vivo实时推荐系统中特征拼接模块的架构演进过程以及采用现有的“基于RocksDB的大状态解决方案”的原因,重点叙述了该方案所遇到的一系列问题,包括TM Lost、RocksDB性能调优门槛高、TM初始化慢、状态远程存储HDFS RPC飙高等,并给出了这些问题的现象以及解决方案。 1分钟看图掌握核心观点👇 一、背景 在推荐系统中,样本拼接是衔接在线服务与算法模型的重要一个环节,主要职责是样本拼接和业务相关的ETL处理等,模块位置如下图红框所示。 推荐系统通过学习埋点数据来达到个性化精准推荐的目的,因此需要知道服务端推荐下发的内容,是否有一系列的行为(曝光,点击,播放,点赞,收藏,加购等等),把被推荐内容的埋点数据与当下的特征拼接起来的过程,一般称为样本拼接,一个简化的流程如下: 推荐的过程可以检验概括为以下几点: 后台服务rank 推荐内容给app客户端,同时把内容对应的特征快照保存起来; app接收到内容后,埋点日志被上报到消息中间件; 样本拼接负责将特征与埋点日志拼接起来,定义正负...

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