大规模推荐系统特征工程与Spark LLVM优化

"1-8+推荐系统大规模特征工程与Spark基于LLVM优化.pdf" 这篇文档主要探讨了在推荐系统中的大规模特征工程以及如何利用Spark进行性能优化，特别是结合LLVM技术来提升处理效率。陈迪豪在2020年7月2日分享了这一主题，强调了推荐系统在现代商业中的重要性，并介绍了第四范式公司的相关技术和服务。 推荐系统已经成为许多大型在线平台的核心部分，如Amazon和Netflix，它们分别通过推荐系统实现了40%的销售和75%的用户视频发现。此外，约30%的在线购物用户通过搜索关键词开始他们的购物之旅，这凸显了推荐系统在引导用户行为和提升用户体验中的关键作用。 在大规模推荐系统中，特征工程是至关重要的步骤。它涉及到从海量数据中提取、转换和选择有助于模型预测的特征。这个过程包括用户行为分析、兴趣挖掘、内容理解等，需要高效的数据处理工具支持。 Spark SQL和FESQL被提到作为处理这些任务的工具。Spark SQL是Apache Spark的一个模块，允许用户使用SQL语言进行数据处理，适合大规模数据集的计算。FESQL则是第四范式推出的一种针对AI场景的特征抽取引擎，它支持SQL接口，兼容Spark 3.0，并提供了高性能的Native执行引擎，使得特征工程更加便捷和高效。 文档还提到了Spark与LLVM的结合。LLVM是一个开源的编译器基础设施项目，其Just-In-Time (JIT) 编译器可以显著提升Spark的性能。通过LLVM JIT，Spark能够动态优化代码，减少内存消耗，提高计算速度。Spark的组件，如Spark Core、Catalyst和Tungsten，都在LLVM的帮助下实现了更高效的内存管理和计算优化。 最后，文档提到了AI-native FESQL，这是将AI特性直接集成到FESQL中，使得特征工程更贴近AI模型的需求，进一步提升了推荐系统的性能和精度。 这份资料深入讨论了推荐系统的大规模特征工程，以及如何通过Spark与LLVM的优化来提升处理效率，这对于理解和构建高效的推荐系统具有很高的参考价值。同时，第四范式提供的FESQL等工具展示了在AI领域如何利用先进的技术来解决实际问题，推动业务增长。