網(wǎng)易嚴(yán)選DMP標(biāo)簽系統(tǒng)建設(shè)實(shí)踐

2022年08月16日 10:02:39 來(lái)源：IT168

　　導(dǎo)讀：如果說(shuō)互聯(lián)網(wǎng)的上半場(chǎng)是粗狂運(yùn)營(yíng)，因?yàn)橛辛髁考t利不需要考慮細(xì)節(jié)。那么在下半場(chǎng)，精細(xì)化運(yùn)營(yíng)將是長(zhǎng)久的主題，有數(shù)據(jù)分析能力才能讓用戶得到更好的體驗(yàn)。當(dāng)下比較典型的分析方式是構(gòu)建用戶標(biāo)簽系統(tǒng)，從而精準(zhǔn)地生成用戶畫(huà)像，提升用戶體驗(yàn)。今天分享的主題是網(wǎng)易嚴(yán)選DMP標(biāo)簽系統(tǒng)建設(shè)實(shí)踐。

　　01 平臺(tái)總覽

　　DMP作為網(wǎng)易嚴(yán)選的數(shù)據(jù)中臺(tái)，向下連接數(shù)據(jù)，向上賦能業(yè)務(wù)，承擔(dān)著非常重要的基石角色。

　　DMP的數(shù)據(jù)來(lái)源主要包括三大部分：

　　自營(yíng)平臺(tái)的app、小程序、pc端等各端的業(yè)務(wù)日志

　　網(wǎng)易集團(tuán)內(nèi)部共建的一些基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

　　京東、淘寶、抖音等第三方渠道店鋪的數(shù)據(jù)

　　通過(guò)收集、清洗，將以上數(shù)據(jù)形成數(shù)據(jù)資產(chǎn)沉淀下來(lái)。DMP在數(shù)據(jù)資產(chǎn)基礎(chǔ)上形成了一套自己的標(biāo)簽產(chǎn)出、人群圈選和用戶畫(huà)像分析體系，從而為業(yè)務(wù)提供支撐，包括：智能化的選品、精準(zhǔn)觸達(dá)以及用戶洞察等。總的來(lái)說(shuō)，DMP系統(tǒng)就是構(gòu)建以數(shù)據(jù)為核心的標(biāo)簽體系和畫(huà)像體系，從而輔助業(yè)務(wù)做一系列精細(xì)化的運(yùn)營(yíng)。

　　了解DMP系統(tǒng)，先從以下幾個(gè)概念開(kāi)始。

　　標(biāo)簽：對(duì)于實(shí)體(用戶、設(shè)備、手機(jī)號(hào)等)特征的描述，是一種面向業(yè)務(wù)的數(shù)據(jù)組織形式，比如使用：年齡段、地址、偏好類目等對(duì)用戶實(shí)體進(jìn)行刻畫(huà)。

　　人群圈選：通過(guò)條件組合從全體用戶中圈選出一部分用戶，具體就是指定一組用戶標(biāo)簽和其對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽值，得到符合條件的用戶人群。

　　畫(huà)像分析：對(duì)于人群圈選結(jié)果，查看該人群的行為情況、標(biāo)簽分布。例如查看【城市為杭州，且性別為女性】的用戶在嚴(yán)選APP上的行為路徑、消費(fèi)模型等。

　　嚴(yán)選標(biāo)簽系統(tǒng)對(duì)外主要提供兩大核心能力：

　　(1)標(biāo)簽查詢：查詢特定實(shí)體指定標(biāo)簽的能力，常用于基本信息的展示。

　　(2)人群圈選：分為實(shí)時(shí)和離線圈選。圈選結(jié)果主要用于：

　　分組判斷：判讀用戶是否在指定的一個(gè)或多個(gè)分組，資源投放、觸點(diǎn)營(yíng)銷等場(chǎng)景使用較多。

　　結(jié)果集拉�。豪≈付ǖ娜巳簲�(shù)據(jù)到業(yè)務(wù)方系統(tǒng)中，進(jìn)行定制化開(kāi)發(fā)。

　　畫(huà)像分析：分析特定人群的行為數(shù)據(jù)，消費(fèi)模型等，進(jìn)行更精細(xì)的運(yùn)營(yíng)。

　　整體的業(yè)務(wù)流程如下：

　　首先定義標(biāo)簽和人群圈選的規(guī)則;

　　定義出描述業(yè)務(wù)的DSL之后，便可以將任務(wù)提交到Spark進(jìn)行計(jì)算;

　　計(jì)算完成之后，將計(jì)算結(jié)果存儲(chǔ)到HIVE和DORIS;

　　之后業(yè)務(wù)方便可以根據(jù)實(shí)際業(yè)務(wù)需求從HIVE或DORIS中查詢使用數(shù)據(jù)。

　　DMP平臺(tái)整體分為計(jì)算存儲(chǔ)層、調(diào)度層、服務(wù)層、和元數(shù)據(jù)管理四大模塊。

　　所有的標(biāo)簽元信息存儲(chǔ)在源數(shù)據(jù)表中;調(diào)度層對(duì)業(yè)務(wù)的整個(gè)流程進(jìn)行任務(wù)調(diào)度：數(shù)據(jù)處理、聚合轉(zhuǎn)化為基礎(chǔ)標(biāo)簽，基礎(chǔ)標(biāo)簽和源表中的數(shù)據(jù)通過(guò)DSL規(guī)則轉(zhuǎn)化為可用于數(shù)據(jù)查詢的SQL語(yǔ)義，由調(diào)度層將任務(wù)調(diào)度到計(jì)算存儲(chǔ)層的Spark進(jìn)行計(jì)算，并將計(jì)算結(jié)果存儲(chǔ)到Hive和Doris中。服務(wù)層由標(biāo)簽服務(wù)、實(shí)體分組服務(wù)、基礎(chǔ)標(biāo)簽數(shù)據(jù)服務(wù)、畫(huà)像分析服務(wù)四部分組成。

　　標(biāo)簽的生命周期包含5個(gè)階段：

　　(1)標(biāo)簽需求：在此階段，運(yùn)營(yíng)提出標(biāo)簽的需求和價(jià)值預(yù)期，產(chǎn)品評(píng)估需求合理性以及緊迫性。

　　(2)排期生產(chǎn)：此階段需要數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)梳理數(shù)據(jù)，從ods到dwd到dm層整個(gè)鏈路，根據(jù)數(shù)據(jù)建立模型，同時(shí)數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)需要做好質(zhì)量監(jiān)控。

　　(3)人群圈選：標(biāo)簽生產(chǎn)出來(lái)之后進(jìn)行應(yīng)用，圈選出標(biāo)簽對(duì)應(yīng)的人群。

　　(4)精準(zhǔn)營(yíng)銷：對(duì)3中圈選出來(lái)的人群進(jìn)行精準(zhǔn)化營(yíng)銷。

　　(5)效果評(píng)估：最后產(chǎn)品、數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)和運(yùn)營(yíng)對(duì)標(biāo)簽使用率、使用效果進(jìn)行效果評(píng)估來(lái)決定后續(xù)對(duì)標(biāo)簽進(jìn)行改進(jìn)或降級(jí)。

　　總的來(lái)說(shuō)，就是以業(yè)務(wù)增長(zhǎng)為目標(biāo)，圍繞標(biāo)簽的生命周期，投入合理的資源，最大化運(yùn)營(yíng)效果。

　　02 標(biāo)簽生產(chǎn)

　　接下來(lái)介紹標(biāo)簽生產(chǎn)的整個(gè)過(guò)程。

　　標(biāo)簽的數(shù)據(jù)分層：

　　最下層是ods層，包括用戶登錄日志、埋點(diǎn)記錄日志、交易數(shù)據(jù)以及各種數(shù)據(jù)庫(kù)的binlog數(shù)據(jù)。

　　對(duì)ods層處理后的數(shù)據(jù)到達(dá)dwd明細(xì)層，包括用戶登錄表、用戶活動(dòng)表、訂單信息表等。

　　dwd層數(shù)據(jù)聚合后到dm層，標(biāo)簽全部基于dm層數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)。

　　目前我們從原始數(shù)據(jù)庫(kù)到ods層數(shù)據(jù)產(chǎn)出已經(jīng)完全自動(dòng)化，從ods層到dwd層實(shí)現(xiàn)了部分自動(dòng)化，從dwd到dm層有一部分自動(dòng)化操作，但自動(dòng)化程度還不高，這部分的自動(dòng)化操作是我們接下來(lái)的工作重點(diǎn)。

　　標(biāo)簽根據(jù)時(shí)效性分為：離線標(biāo)簽、近實(shí)時(shí)標(biāo)簽和實(shí)時(shí)標(biāo)簽。

　　根據(jù)聚合粒度分為：聚合標(biāo)簽和明細(xì)標(biāo)簽。

　　通過(guò)類別維度可將標(biāo)簽分為：賬號(hào)屬性標(biāo)簽、消費(fèi)行為標(biāo)簽、活躍行為標(biāo)簽、用戶偏好標(biāo)簽、資產(chǎn)信息標(biāo)簽等。

　　直接將dm層的數(shù)據(jù)不太方便拿來(lái)用，原因在于：

　　基礎(chǔ)數(shù)據(jù)比較原始，抽象層次有所欠缺、使用相對(duì)繁瑣。通過(guò)對(duì)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行與、或、非的組合，形成業(yè)務(wù)標(biāo)簽供業(yè)務(wù)方使用，可以降低運(yùn)營(yíng)的理解成本，降低使用難度。

　　標(biāo)簽組合之后需要對(duì)標(biāo)簽進(jìn)行具體業(yè)務(wù)場(chǎng)景應(yīng)用，如人群圈選。配置如上圖左側(cè)所示，支持離線人群包和實(shí)時(shí)行為(需要分開(kāi)配置)。

　　配置完后，生成上圖右側(cè)所示的DSL規(guī)則，以json格式表達(dá)，對(duì)前端比較友好，也可以轉(zhuǎn)成存儲(chǔ)引擎的查詢語(yǔ)句。

　　標(biāo)簽有一部分實(shí)現(xiàn)了自動(dòng)化。在人群圈選部分自動(dòng)化程度比較高。比如分組刷新，每天定時(shí)刷新;高級(jí)計(jì)算，如分組與分組間的交/并/差集;數(shù)據(jù)清理，及時(shí)清理過(guò)期失效的實(shí)體集。

　　03 標(biāo)簽存儲(chǔ)

　　下面介紹一下我們?cè)跇?biāo)簽存儲(chǔ)方面的實(shí)踐。

　　嚴(yán)選DMP標(biāo)簽系統(tǒng)需要承載比較大的C端流量，對(duì)實(shí)時(shí)性要求也比較高。

　　我們對(duì)存儲(chǔ)的要求包括：

　　支持高性能查詢，以應(yīng)對(duì)大規(guī)模C端流量

　　支持SQL，便于應(yīng)對(duì)數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景

　　支持?jǐn)?shù)據(jù)更新機(jī)制

　　可存儲(chǔ)大數(shù)據(jù)量

　　支持?jǐn)U展函數(shù)，以便處理自定義數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)

　　和大數(shù)據(jù)生態(tài)結(jié)合緊密

　　目前還沒(méi)有一款存儲(chǔ)能夠完全滿足要求。

　　我們第一版的存儲(chǔ)架構(gòu)如下圖所示：

　　離線數(shù)據(jù)大部分存儲(chǔ)在hive中，小部分存儲(chǔ)在hbase(主要用于基礎(chǔ)標(biāo)簽的查詢)。實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)一部分存儲(chǔ)在hbase中用于基礎(chǔ)標(biāo)簽的查詢，部分雙寫(xiě)到KUDU和ES中，用于實(shí)時(shí)分組圈選和數(shù)據(jù)查詢。離線圈選的數(shù)據(jù)通過(guò)impala計(jì)算出來(lái)緩存在redis中。

　　這一版本的缺點(diǎn)包括：

　　存儲(chǔ)引擎過(guò)多。

　　雙寫(xiě)有數(shù)據(jù)質(zhì)量隱患，可能一方成功一方失敗，導(dǎo)致數(shù)據(jù)不一致。

　　項(xiàng)目復(fù)雜，可維護(hù)性較差。

　　為了減少引擎和存儲(chǔ)的使用量，提高項(xiàng)目可維護(hù)性，在版本一的基礎(chǔ)上改進(jìn)實(shí)現(xiàn)了版本二。

　　存儲(chǔ)架構(gòu)版本二引入了ApacheDoris，離線數(shù)據(jù)主要存儲(chǔ)在HIVE中，同時(shí)將基礎(chǔ)標(biāo)簽導(dǎo)入到Doris，實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)也存儲(chǔ)在doris，基于Spark做HIVE加Doris的聯(lián)合查詢，并將計(jì)算出來(lái)的結(jié)果存儲(chǔ)在redis中。經(jīng)過(guò)此版改進(jìn)后，實(shí)時(shí)離線引擎存儲(chǔ)得到了統(tǒng)一，性能損失在可容忍范圍內(nèi)(Hbase的查詢性能比doris好一些，能控制在10ms以內(nèi)，doris目前是1.0版本，p99，查詢性能能控制在20ms以內(nèi)，p999，能控制在50ms以內(nèi));項(xiàng)目簡(jiǎn)化，降低了運(yùn)維成本。

　　在大數(shù)據(jù)領(lǐng)域，各種存儲(chǔ)計(jì)算引擎有各自的適用場(chǎng)景，如下表所示：

　　04 高性能查詢

　　分組存在性判斷：判斷用戶是否在指定的一個(gè)分組或者多個(gè)分組。包括兩大部分：第一部分為靜態(tài)人群包，提前進(jìn)行預(yù)計(jì)算，存入redis中(key為實(shí)體的id，value為結(jié)果集id)，采用lua腳本進(jìn)行批量判斷，提升性能;第二部分為實(shí)時(shí)行為人群，需要從上下文、API和ApacheDoris中提取數(shù)據(jù)進(jìn)行規(guī)則判斷。性能提升方案包括，異步化查詢、快速短路、查詢語(yǔ)句優(yōu)化、控制join表數(shù)量等。

　　還有一個(gè)場(chǎng)景是人群分析：人群分析需要將人群包數(shù)據(jù)同多個(gè)表進(jìn)行聯(lián)合查詢，分析行為路徑。目前doris還不支持路徑分析函數(shù)，因此我們開(kāi)發(fā)了dorisUDF來(lái)支持此業(yè)務(wù)。doris的計(jì)算模型對(duì)自定義函數(shù)的開(kāi)發(fā)還是很友好的，能夠比較好地滿足我們的性能需要。