優酷視頻內容數據天然呈現巨大的網絡結構,各類數據實體連接形成了數十億頂點和百億條邊的數據量,麵對巨大的數據量,傳統關係型數據庫往往難以處理和管理,圖數據結構更加貼合優酷的業務場景,圖組織使用包括頂點和邊及豐富屬性圖來展現,隨著年輕化互動數據和內容數據結合,在更新場景形成單類型頂點達到日更新上億的消息量。本文將分享阿裏文娛開發專家遨翔、玄甫在視頻內容實時更新上的實踐,從圖譜化的全新視角,重新組織內容數據的更新,詮釋圖譜化在業務更新場景的應用。
搜索推薦係統作為在線服務,為滿足在線查詢性能要求,需要將預查詢的數據構建為索引數據,推送到異構儲存介質中提供在線查詢。這個階段主要通過 Offline/Nearline 把實時實體、離線預處理、算法加工數據進行處理更新。這裏包含了算法對這些數據離線和在線的處理,不同業務域之間最終數據合並(召回、排序、相關性等)。在平台能力方麵采用傳統的數倉模式即圍繞有共性資源、有共性能力方麵建設,形成分層策略,將麵向業務上層的數據獨立出來,而這種模式在實現業務敏捷迭代、知識化、服務化特征方麵已不能很好滿足需求。
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