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    1万属性,100亿数据,每秒10万吞吐,架构如何设计?

    有一类业务场景,没有固定的schema存储,却有着海量的数据行数,架构上如何来实现这类业务的存储与检索呢? 1万属性,100亿数据,10万吞吐,今天和大家聊一聊,这一类“分类信息业务”架构的设计实践。 一、背景描述及业务介绍 什么是分类信息平台最核心的数据? 一个分类信息平台,有很多垂直品类:招聘、房产、二手物品、二手车、黄页等等,每个品类又有很多子品类,不管哪个品类,最核心的数据都是“帖子信息”。 画外音:像不像一个大论坛? 各分类帖子的信息有什么特点? 逛过分类信息平台的朋友很容易了解到,这里的帖子信息

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    机器学习+NLP+VR:重塑二手车买车新场景

    二手车交易的核心问题在于车况信息不透明。中国二手车交易市场制度尚不完善,长期以来缺少行业公认的车辆估值标准和车况检测标准,二手车商提供的估值和车况信息不够透明。这导致用户和车商交易双方都陷入了循环困境:用户对车商信任不足,购买意愿低。二手车商缺少潜在客户线索,为招揽客户不惜采用虚假信息,使得市场环境进一步恶化。 现阶段,多方面的车辆信息已实现了物理层面上的集成,但在语义内容的解析和信息的视觉呈现上还有待深入研究。用户需要亲自阅读碰撞、维保、电池报告来理解其中的内容,报告内容的丰富性、专业性与可读性将对用户的

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