googleadsense通过投放广告帮助无数企业从内容中赚钱，他们的推荐系统在这项工作中发挥着巨大的作用。从一开始，该团队就为推荐系统运行了一个基于批处理的数据处理管道，但与我们合作的许多Google云客户一样，他们看到了迁移到流处理模型的很多机会，外汇返现，该模型可以使AdSense发布者接收到针对其设置的实时推荐。因此，2014年，AdSense publisher optimization团队开始探索如何改变其底层数据处理系统。

在这篇文章中，我们将详细介绍AdSense publisher optimization数据工程团队如何进行转换的技术细节，以及他们学到了什么。尽管AdSense团队使用了FlumeJava，企业管理软件下载，合肥大数据，这是一个内部的Google工具，但是他们的经验教训直接适用于Google云客户，因为FlumeJava是Google云客户所知道的云数据流技术。如今，这些技术共享了它们的大部分代码库，进一步统一FlumeJava和云数据流是正在进行的工程工作的一部分。

在2014年做出更改之前，团队的原始管道将从多个存储库提取数据，淘客api，执行所需的任何数据转换，然后使用公共键连接各个数据点。这些新的非规范化数据行将用于生成AdSense的建议。批量运行完成后，可以将建议传达给发布者。正如您所料，管道在每次运行时都需要处理大量数据，因此频繁运行管道不是一个实际的选择。这意味着它不适合实时发布建议。

开发的流媒体管道经历了几次演变。在第一次迭代中，并不是每个数据源都被转换成一个无限（流）源，创建一个混合有界查找数据的管道，这些数据很少使用无界数据流进行更新。

将实时和历史数据源混合在批处理和流的组合中是将您的环境迁移到实时环境的极好的第一步，在某些情况下将有效地解决增量功能用例需要。重要的是要利用能够混合批处理和流处理的技术，使用户能够在流处理和批处理之间移动工作负载的不同方面，直到找到速度、舒适度和价格的正确组合。

初始版本，无限数据源，以便将批读取的主要数据源转换为流式更新，大数据难学吗，管道通过连接到来自数据源的更改数据捕获流（CDC）信息来消耗更新。

初始版本，有边界查找数据源