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用戶畫像

1. 我們在選擇如何存儲用戶標簽時，遇到了問題(標簽查詢速度慢，并且構建不夠靈活，標簽更新和刪除比較麻煩)，比如之前用HDFS或者ES存儲，后來切換為ClikcHouse，并用BitMap存儲，原因如下

針對標簽的表示形式，存儲方式有很多，結構為`寬表，BitMap` 都可以，存儲選擇`HDFS，ES，ClickHouse 等` 也都可以，需要衡量的有兩點`1.標簽構建的靈活性和構建速度 2.標簽的查詢效率 ` `HDFS [Presot,Impala]：` 標簽的增加，刪除，更新不友好, 一個小變動，要重寫整個`Parquet`, 寫放大問題。 查詢效率還可以，但是不夠優秀。 支持查詢并發較小。 `ES：`標簽的構建的寫入速度一般， 新增和修改標簽需要對ES文檔結構更新，ES的DSL語法不友好，有一定學習成本。查詢效率還算優秀，同時支持高并發。ES資源占用高，需要較好的硬件配置。 `ClickHouse[BitMap]` 標簽可以并行構建，查詢效率優秀，標簽的增加非常方便，標簽的更新和刪除可以實現，但是并不高效，并發查詢支持比Presto，Impala要好，但同樣不支持高并發，能夠滿足大部分場景需求。注意兩點`1. BitMap存儲的是用戶ID 2. BitMap使用了RoaringBitMap, 解決BitMap空間占用問題，不然1億這一個數也要占用11.9M空間`

2. 如何構建用戶的稠密向量的問題

如果我們直接將用戶的標簽轉換為稀疏向量來存儲，對于類別標簽使用`one-hot`編碼，但這樣會出現維度爆炸的問題，向量過于稀疏，向量之間的余弦相似度計算結果基本沒有意義，根本無法實現用戶相似度的計算。所以就開始思考如何將用戶表示為轉換為稠密向量，經過調研發現，Word2Vec可以將詞轉換為稠密向量，同時借助Word2Vec思想，也可以將物品轉換為向量Item2Vec，比如將一個Session內，用戶購買的物品或者點擊的物品列表，看成是一句話，每個物品看成是一個單詞，就可以借助Word2Vec的思想將物品轉換為稠密向量表示。(這里注意如果是文章，可以使用分詞，然后抽取關鍵詞，將詞通過Word2Vec轉換為向量的方式) ,我們再將用戶點擊或者購買的物品列表中物品向量加和求平均，就可以得到用戶的稠密向量。后來發現通過ALS模型`矩陣分解`的方式也可以得到用戶的稠密向量，兩者`表達的用戶向量含義`是不同的，一個是有濃重的物品屬性特征的，一個是有協同特征的向量。但是都可以作為用戶的向量表示方式。

推薦系統

1. SparkML Pipline 訓練模型通過PMML跨平臺部署時字符串轉向量的問題

由于我們通過Pipline訓練出來的排序模型，模型的輸入是之前存入HBase中向量(用戶和物品)字符串，當我們使用`jpmml-sparkml` 這個類庫去生成PMML模型，進行擴平臺部署時，發現無法正常生成PMML。 原因是因為對于字符串轉向量這種`transformer操作` jpmml沒有支持，我們參照jpmml源碼的實現方式，做了自定義transformer的實現。原理是先自定義一個Spark ML的transform，然后再擴展一個jpmml對應的converter即可。

2. 特征向量Load到HBase慢的問題

我們構建出來的用戶特征向量和物品特征向量，最終是存儲到HBase中的，最初是使用HBase API寫入數據，但是太慢了，整個數據的寫入要耗費5~6個小時，之后我們`使用了bulkLoad的方式`，直接通過使用Spark生成將數據`生成HFile文件`寫入到HDFS，然后使用blukLoad直接生成好的HFile文件mv過去即可，15分鐘完成。 更具體點，首先我們把我們將要寫入hbase的rdd，按照設定的行鍵排序，之后將行鍵和值構造一個HFile的KeyValue結構，設定outputformat 為HFileOutputFormat2，將生成的hfile數據寫入到hdfs，之后通過doBulkLoad方法將寫到HDFS上hfile數據移動到hbase目錄中。(這些項目的代碼中都有)

3. 多路召回結果如何如何統一排序的問題

因為我們采用了多種召回算法，比如ItemCF,ALS, 基于熱門，基于地域 等召回算法。 沒有召回算發的結果集我們是無法直接排序的，因為各個召回算法表達的含義是不同的，最開始不知道該怎么做，因此就是各個召回算法設定一個人為比例去取。 之后學習了解到可以加`一個排序模型`做這個事情，原理就是用戶向量和物品向量作為基礎特征，用戶是否點擊物品作為標簽，訓練一個排序模型(LR)，只有將各路召回策略輸入排序模型重新排序即可。 # 注意如果你同時說1，3問題，注意順序

數倉問題

1. Flink Watermark激增的問題

參考：http://coder.yihongyeyan.com/question/7， `里面有watermark 激增的場景說明`。從這上面的我舉的例子，你應該知道這種情況發生的原因，是因為我們抽取事件事件直接減去延遲時間造成，解決方式就是我們再抽取watermark時，判斷一下事件中的時間和上次watermark的時間，如果兩者時間相差很大，我們就不更新watermark或者將watermark加上一個小值就可以了，一般選擇不更新。

2. 實時作業和離線作業的資源競爭問題

因為我們統一用Yarn做資源調度，實時作業Flink（Spark Streaming）和離線作業會調度到同一個機器上，集群相對空閑時沒什么問題，但是當集群負載較高時，尤其是晚上大批離線任務啟動，就會造成我們實時作業的某些Container所在機器負載過高，同時我們實時作業中如果有重計算邏輯，Flink計算不過來，背壓產生，Kafka消費延遲，數據積壓。解決這個問題的方法是，YARN Label，給YARN管理的機器打上標簽，離線和實時分開，提交作業時指定Lable。

3. 實時作業調度集中的問題

問題產生的背景是，當提交一個作業時(Flink,Spark)，作業不大，YARN上申請10個Container，發現10個Container都調度到一個節點上，或者大部分調度到一個節點上，幾個調度到另一個節點，資源分配傾斜。 這樣造成如果我的作業是一個重計算的作業，10Container都在一個節點上，CPU load過高，計算延遲。 當時出現這個問題，比較苦惱，不知道什么原因，也沒有search到解決方案，最后只能去看源碼了(我們用的是Fair調度器)，發現Container的分配策略是在一個NodeManger心跳中盡可能多的分配Container，這是為了提升調度的吞吐，但是源碼中有參數可以控制，是否一個心跳允許分配多個Container，以及一次心跳最大分配多少個Container給當前的NodeManager.這個參數Yarn已經暴露給用戶了`yarn.scheduler.fair.assignmultiple` 默認是true。`yarn.scheduler.fair.max.assign` 默認是-1，就是無限制。 解決的方式是`yarn.scheduler.fair.max.assign` 設置為一個較小的值，比如2.