概述
Pora是Personal Offline Realtime Analyze的简称。
几年前，淘宝的搜索结果已经不再千人一面的商品排序，而是深度融合了用户的个性化偏好的搜索结果。而实时变化的用户行为，能帮助算法更好地预测用户接下来的个性化偏好。为此需要一个系统能实时地获取用户行为，并支持算法实时修改用户或商品的个性化信息。这个系统开始了，叫做Pora。
整个搜索pipeline上看，Pora位于引擎的离线部分。设计Pora的一个目标是实时处理流数据。因此Pora必须同时具备海量数据处理（高吞吐）和实时（低延迟）。除此之外，Pora还需要成为一个平台。众多算法模块可以运行、灵活调整和实时生效。
Pora在搜索实时计算体系的位置，见图1:
图1.搜索实时计算体系
Pora总体架构
从诞生以来，Pora经过了多次演变。 最初是storm集群上开发的应用。2014年迁移到Yarn集群，IStream作为流计算框架。2015年，Pora做了Tec重构。业务不断扩展，从简单的用户维度性别个性化到商品维度个性化，再到如今同时支持用户和商品两个维度多个场景的个性化，支持实时反作弊、推荐、赛马等业务。2015年开始有在线学习框架，现有LR／FTRL算法和实时矩阵分解算法。
目前的Pora总体架构，如下图2：
2015年Pora的重要改动
1. 基于Tec重构
原有 Pora 的核心层独立出来，称为Tec项目。Pora定位业务逻辑和算法接口，开发更简洁。Tec是轻量级实时计算框架，支持快速开发高吞吐、低延迟的实时应用。例如AliExpress（AE）搜索的离线数据库Dump业务，基于Tec实现了小时批量到秒级实时的跨越。
图3. Pora的技术堆栈
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