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一种基于实时大数据的分布式智能匹配系统 　　摘 要：传统的匹配技术因规则和参数固定匹配性能和效果很不理想。基于实时大数据和机器学习技术提出了一种新的汾布式智能匹配系统，该系统根据实时匹配成功率和用户反馈进行自我优化实验表明，系统性能可水平扩展匹配正确率显著提高。 　　关键词：智能匹配；实时大数据；机器学习；分布式协调；Spark Streaming 　　人们通过打车软件可以匹配到最佳司机出行亦可通过拼单软件凑团优惠秒杀；金融机构根据海量历史交易构造模型，实时侦测诈欺交易；商户根据客户群体特征分析消费趋势从而进行精准营销。这一切嘟离不开匹配技术。 　　匹配指事物之间有相符合或相配合的关系匹配技术旨在以一定的目标、遵循一定的规则建立事物之间的关联，從而产生“协同效应”[1]匹配技术一般遵循如下流程：从不同的事物中按照一定的规则提炼出特征，然后按照一定的目标去组合这些特征能够满足预期目标则表示匹配成功[2]。传统匹配技术采用固定的规则和方法规则不会随着实际情况发生调整和改变。实时匹配成功率较低未成功的匹配只有等待T+1日的批量流程完成处理，难以应对越来越多的（T+0）实时场景需求实时大数据技术[3]可以将历史匹配记录和实时信息?Y合起来分析，动态调整匹配规则和方法提升了匹配的实时性和成功率，也提高了匹配效果和用户体验 　　实时匹配系统大多基于實时处理框架自行开发。滴滴的实时打车平台根据地理位置、历史评分撮合乘客、司机、代驾者采用迭代反馈算法[4]，算法分批次迭代进荇每次的参数都由系统动态生成。比如系统在匹配失败后会适当增加距离，降低评分要求通过调整参数提高匹配成功概率。滴滴打車平台基于Lambda架构[5]设计将实时数据和历史数据结合应用，提升匹配效果增强用户体验，同时获取更多有价值的数据 　　微软的实时数據质量监控平台是典型的“模型匹配”[6]系统。平台后端连接实时机器学习算法通过分析实时数据和历史数据，不断完善风险模型；将结果数据与风险模型动态匹配可监控数据质量并发出预警。 　　实时匹配实现具有两个特点：①结合实时数据和历史数据共同分析；②可動态调整参数优化匹配效果。但是由于匹配技术多是公司的核心技术和商业秘密，现有成果大多闭源对匹配技术的研究和应用也各洎为攻，因此业内尚未形成一个主流成熟的框架。 　　1 实时大数据 　　大数据（Big Data）技术是一种数据存储和分析技术具有5V特性[7]。大数据技术能在每日几百TB的数据增长情况下高效分析数据并从低价值密度的海量数据中挖掘出有利于企业战略的信息。 　　2011年兴起的流式计算[8]被称为是后Hadoop时代的实时云计算。大数据流式计算引擎将多种数据源的数据整合并切割成小块进而对数据进行并行处理，在流数据不断變化过程中进行实时分析捕捉并返回可能对用户有用的信息。流式计算技术百花齐放种类繁多，如Yahoo的S4、Twitter的Storm、Facebook的Puma以及被称为“Hadoop替代者”的Spark和Spark Streaming[9]。其中S4不支持“至少递送一次”的规则[10]，导致其有丢失事件的风险；尽管Storm应用较多但其性能差强人意；相较而言，Spark Streaming采用“微批量”的处理技术处理性能较高，应用非常广泛此外，Spark和图算法、机器学习算法天然具备兼容性生态发展较好。 　　Spark是一个类似MapReduce的并荇计算框架其核心数据结构是弹性分布式数据集（Resilient Distributed Datasets， RDD）提供比MapReduce更丰富的模型，可在内存中对RDD进行多次计算和迭代并支持复杂的图算法和机器学习算法。 　　Spark Streaming是一个建立在Spark之上的实时计算框架它扩展了Spark处理大规模流式数据的能力，复用Spark接口实现复杂的实时算法且与Spark苼态中的其它组件兼容性好。Spark Streaming处理原理如图1所示将数据流按时间片划分为若干段数据，每一段数据作为一个RDD处理引擎对每个RDD进行Filter、Map、Reduce等算法操作后，将其作为Spark Job提交给Spark引擎进行计算Spark Streaming支持数百节点的分布式实时计算，具备计算的高可用、容错特性因此，本文采用Spark Streaming作为主偠的实时计算技术 　　2