课程概要

案例背景:
随着公司的发展，当前的架构没法满足算法同学越来越复杂的业务需求以及越来越大的数据存储成本。主要问题包括：
1.存在读放大、写放大、空间放大的问题
2.需要支持schema evolution、 ACID、time travel、特征回填等功能

解决思路:
1.将行存转为 parquet 格式，解决了读写放大以及空间放大的问题
2.引入 iceberg 解决了 schema evolution 和 ACID、time travel 等数据湖场景的问题
3.在 iceberg 上进行二次开发，解决了特征回填的问题

成果：
1. 提升了业务的迭代效率
2. 降低了存储空间和训练 IO，提升了训练速度

听众收益

1.了解特征存储的常见痛点和解决思路
2.了解iceberg在特征存储场景的功能定制与应用