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携程利用Flink技术实现实时特征提取

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简介：
本文主要介绍，在公司现有实时特征开发的基础上，阐述了实时特征平台的开发背景、目标和相关现状。在已有的实时计算平台 Storm、Spark 和 Flink 中进行筛选时，基于项目的性能指标要求（如延迟和吞吐量等）选择了 Flink 作为计算引擎。在 Flink 实践中，我们尝试了几个具有代表性的应用案例，并针对兼容性问题进行了深入研究。此外，在实现过程中遇到了一些挑战：当前实践成效与未来发展规划：80%以上的作业依赖于消息队列作为数据源，但消息队列为非结构化且缺乏统一的数据字典。因此，在处理这些数据时，我们采用的方法是：首先从对应的 topic 中获取消息，并对其进行解析。根据具体业务需求，提取出所需的字段信息。

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  • 详细解析特征提取技术
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    本项目采用C++编程语言实现了MFCC（梅尔频率倒谱系数）特征的高效提取算法，适用于语音信号处理领域。 编译通过，MFCC的C++实现完成了特征选取，并最终提取了大约13维的结果，这些结果保存在文件中。