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推荐工程-特征平台

 技术  2921  6 分钟

对线上特征统一进行管理，规范特征生产、存储、查询流程，降低特征的使用成本和维护成本

背景

在推荐业务场景日益增多的情况下，推荐所需要的特征也在不断增多，现有的特征使用情况逐渐暴露了以下使用问题：

  • 写入比较分散，每个人都生产自己需要的特征，写入格式杂乱，不能达到很好的特征复用

  • 特征存储在HBase上，HBase集群运维成本大，偶尔发生不稳定的情况（因写入大影响到查询等），导致大量特征查询超时

  • 特征使用情况不明确，不能很清楚各个服务对特征的依赖

为解决以上问题，工程同事推动了特征平台的建设，期望满足以下核心诉求：

  • 化零为整：提供web界面，统一管理特征的读写

  • 稳定可靠：降低特征服务读取延时

平台架构

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架构图由下向上分别是：

存储层

  • Kafka：用于接收实时特征

  • Redis、HBase：用于存放特征（离线+实时），提供在线查询，其中离线特征在Redis中采取压缩手段以节省内存

  • Hive：用于存放离线特征

  • Rocksdb：用于存放物品特征（离线+实时），提供在线查询，替换Redis中存储的物品特征

计算层

  • Spark Streaming、Flink：用于生产实时特征

  • Spark SQL：用于同步Hive离线特征到在线的存储

业务处理层

  • 实时处理程序：接收Kafka实时特征，写入Redis

  • 离线处理程序：同步Hive离线特征，写入Redis

  • 索引处理程序：接收Kafka实时特征 + 同步Hive离线特征，写入Rocksdb

接入层

  • Admin：特征管理界面，提供离线/实时特征注册、特征集配置、特征查询功能

  • Service：提供特征查询Rpc接口

核心功能

特征生产

离线特征

目前在离线特征生产方面工程同学暂时还未有过多的介入，这方面的特征大都是算法同学通过Hive SQL计算提取出来，工程同学暂仅限于提供一些UDF函数支持。算法同学在这一过程最终会生产出多张Hive特征表，供后续流程使用。

实时特征

对于实时特征方面，工程同学尝试利用Spark Streaming结合Spark SQL定义一个规范处理流程（统一输入+SQL+统一输出），让算法同学可以在界面上编写SQL来生产实时特征，同时工程同学可以在流程内加入一些监控、告警等辅助功能，下面是Spark Streaming程序定义的界面：

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  • 基本信息：填写Spark Streaming程序的一些基础信息

  • 补充数据信息：可以从其他数据源（如HBase）关联补充一些数据

  • 计算信息：编写SQL

  • 输出信息：指定输出结果存储到哪里

功能上线后陆续接入了几个生产程序，整体效果还是可以的，相比之前每个算法同学都自己编写和维护自己的Spark Streaming程序，使用这种方式明显减少了算法同学的开发以及维护成本。

特征存储

基于Redis存储

  • 特征类型：离线+实时

  • 特征版本：单版本，用新数据直接覆盖旧数据，实现简单，对物理存储占用较少，但在数据异常时无法快速回滚

  • 特征序列化

单表离线特征：hash结构，key为物品id，field为离线特征表id，value为所有特征列拼接的值（colConfigId\001colValue\001colValue，其中colConfigId为列配置记录id，\001为特殊分隔符，colValue为列值，colValue为null时用\002填充，采用Snappy压缩value以节省空间）

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交叉表离线特征：hash结构，key为物品id，field为交叉物品id，value为所有特征列拼接的值（colConfigId\001colValue\001colValue，其中colConfigId为列配置记录id，\001为特殊分隔符，colValue为列值，colValue为null时用\002填充，采用Snappy压缩value以节省空间）

redis%E5%AE%9E%E6%97%B6%E7%89%B9%E5%BE%81%E5%AD%98%E5%82%A8%E6%A0%BC%E5%BC%8F.png

单表实时特征：hash结构，key为物品id_rt（_rt为后缀字符串，与离线特征区分），field为实时字段名，value为实时字段值

redis%E5%AE%9E%E6%97%B6%E7%89%B9%E5%BE%81%E5%AD%98%E5%82%A8%E6%A0%BC%E5%BC%8F.png

交叉表实时特征：hash结构，key为物品id_rt（_rt为后缀字符串，与离线特征区分），field为交叉物品id，value为实时字段key-value json串

redis%E5%AE%9E%E6%97%B6%E4%BA%A4%E5%8F%89%E8%A1%A8%E5%AD%98%E5%82%A8%E6%A0%BC%E5%BC%8F.png

PS：离线特征过期时间为7天、实时特征过期时间为3天，具体根据实际业务场景设置

  • 实现方式

    • 离线：利用SparkSQL读取Hive表数据通过Redis Pipline录入到Redis

    • 实时：利用Spark Streaming生成实时特征发往Kafka，消费Kafka数据录入到Redis

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  • 优缺点

    • 优点

      • 实现简单

      • 性能良好

    • 缺点

      • 用特殊值拼接各列值存在风险

      • 不支持异常快速回滚

      • 量大时更新较慢（为防止影响线上读控制了写入速率）

      • 内存占用较多

基于Rocksdb存储

  • 特征类型：离线+实时

  • 特征版本：多版本，每一份数据对应特定版本，虽然物理存储占用较多，但在数据异常时可通过版本切换的方式快速回滚

PS：离线按天生成版本，全实时/离线+全实时按每6小时生成一个版本，具体根据实际业务场景调整

  • 特征序列化

    • KV存储，Value使用自定义的序列化方式以二进制的方式紧凑存储，Value的存储格式为：col_len + col_1_sign + col_1_val + col_2_sign + col_2_val + … + col_n_sign + col_n_val（根据Schema定义的字段拼接字段值，col_len为定义的字段数，col_i_sign为字段是否为空标识，col_i_val为字段值）

    • 支持多种数据类型的序列化

      • string：len + val_bytes

      • list：len + val_1_type + val_1 + val_2 + … + val_n

      • number：val_bytes

      • map：len + map_val_type + map_val_1 + map_val_2 + … + map_val_n

        • map_val：str_key + val

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  • 实现方式

    • 离线：由BuildService读取Hive Metadata并解析Hdfs File数据生成Key-Value录入到Rocksdb Table，录入完成后将Rocksdb Table在本地对应的文件打包压缩上传到Hdfs上，最终由OnlineService下载到本地并在内存中构建Rocksdb Table提供在线服务

    • 实时：由BuildService消费Kafka数据录入到Rocksdb Table，消费到一定时间或数据时会生成一个版本，接着将Rocksdb Table在本地对应的文件打包压缩上传到Hdfs上，由OnlineService下载到本地并在内存中构建Rocksdb Table提供在线服务，同时OnlineService也会基于下载版本所消费到的offset继续消费数据往表中插入/更新数据

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  • 优缺点

    • 优点

      • 内存占用较少

      • 性能良好

      • 多版本支持异常回滚

    • 缺点

      • 实现较复杂，需要进行调优

特征查询

特征查询需要先通过界面配置申请特征集（多个特征）查询key，一个key可以关联多个特征，使用方调用特征查询服务时只需传入这个key，服务内部会根据key去获取关联的特征，拿到结果后返回给使用方，下面是特征集的定义和展示界面：

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展望未来

目前整个特征平台还不是很完善的，比如说离线特征生产这一块，完全还是由算法同学自己去生产，未实现任何工程保障，可能出现类似特征重复生产、特征异常未及时发现等问题。另外，在特征迁移到本地存储后，索引构建时间，特征查询毛刺现象等这些都是需要进行优化的。总的来说，特征平台未来可以在以下方面持续改进：

  • 特征生产流程工程化

  • 减少特征存储索引构建时间

  • 提升特征查询服务的性能

  • 特征监控


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