阿里巴巴搜索推荐实时数仓演进：大数据与AI驱动的业务增长关键

阿里巴巴搜索推荐实时数仓演进之路是一份深入探讨了阿里巴巴在搜索引擎和个性化推荐业务中实时数据处理与存储的重要研究报告。报告由张照亮（花名士恒）撰写，他在2014年加入阿里巴巴搜索事业部，专注于搜推场业务基础数据的研发。 1. **业务背景** 报告强调了搜索推荐背后的AI技术与大数据之间的紧密关系，指出AI是智能计算的核心，而大数据则是其坚实的数据基础。阿里认为，数据是搜索推荐算法迭代和产品运营决策的关键驱动力，显示了数据在业务中的核心地位。 2. **典型应用场景** 实时分析和算法应用是搜索推荐中的关键场景，涉及实时搜索结果个性化、精细化人群运营等。业务数据包括搜索业务数据、推荐业务数据、用户行为日志、交易数据以及丰富的用户、商品和商家属性数据。此外，实时大屏展示是数据价值快速传递的重要手段。 3. **Flink+Hologres实时数仓演进** 报告详细介绍了Flink（流处理框架）和Hologres（实时数据仓库）在实时数仓中的融合，如何处理海量数据（每日PB级存储，单表数亿条记录），应对高并发写入（RPS高达6500万）和查询（QPS200+）。这些技术确保了数据的灵活性，支持固定和非固定条件的多维度分析。 4. **最佳实践分享** 提供了Hologres的最佳实践，包括实时ETL（提取、转换、加载）、离线ETL、JDBC查询以及MaxCompute（批处理计算）的协同工作。Hologres在满足实时离线分析需求的同时，支持复杂的数据产品开发和分析报表生成。 5. **业务诉求** 阿里巴巴的实时数仓诉求主要集中在高效处理大规模数据上，如高效的分组、多维过滤和聚合功能，以支持精细化人群运营和满足业务需求的变化。 总结来说，这份报告揭示了阿里巴巴在搜索推荐业务中对实时数仓技术的深入理解和实际应用，展示了如何通过Flink和Hologres等工具处理海量数据，以支持业务决策、实时分析和优化用户体验。这不仅是一个技术层面的演进，更是业务增长与技术创新相结合的典范。