在机器学习完成从实验室走向生产的过程中，特征工程往往面临许多挑战，其中时间对齐问题尤为关键。传统特征存储系统在构建和实时服务特征时经常出现“未来数据泄露”的现象，导致模型在离线评估时表现极佳，但在实际线上应用时效果大打折扣。针对这一痛点，FeatureHouse作为一种创新的架构和开源实现，凭借简洁的代码和现代化技术栈，为开发者提供了一种低门槛、高效率、且安全无泄漏的特征存储解决方案。FeatureHouse的实现仅需约300行Python代码，可说是特征存储领域的革命性突破。FeatureHouse采用DuckDB和DuckLake作为底层存储方案，结合Apache Arrow Flight作为高速数据传输协议，摒弃了Spark集群或Redis等复杂组件，极大简化了架构复杂度，提高了性能和并发能力。DuckLake的版本化及事务性特性确保了特征数据能够被安全管理及时间旅行查询，满足精准时序分析及模型训练对历史数据的一致性需求。
Apache Arrow Flight提供了毫秒级的数据交互速度，降低特征查询延迟，支持高并发的在线推理场景，为机器学习的生产环境保驾护航。FeatureHouse最显著的特点是对时间语义的严格保证，避免了机器学习中最致命的“特征泄露”（feature leakage）。通过三层防御机制构建时间安全的特征系统：首先，窗口函数(window operations)限定特征计算只使用过去数据，明确定义滚动窗口范围，禁止窥探未来。其次，AsOf Join是其“时间点对齐”的核心技术，它确保每条实体对应的特征仅来自等于或早于预测时刻的最新数据，为模型提供时间一致的视图。最后，通过TTL（Time To Live）机制约束特征的新鲜度，主动剔除过时的特征数据，防止因数据陈旧引起的不准确预测。FeatureHouse的设计理念源于对现有特征存储系统的深刻洞察。
传统特征仓库虽能解决特征注册、物化及标签泄露等问题，但往往缺乏数据血缘追踪，计算局限于单一引擎(如pandas)，与机器学习训练脱节，以及服务端主要针对推理优化导致训练过程复杂。FeatureHouse则打破传统局限，采用声明式DSL，支持多引擎异构计算，结合统一的计算目录和算子注册系统，实现计算表达与服务的解耦统一。同时，开源环境保障了用户无供应商锁定，特征数据及变换表达均以开放格式存储，极易迁移和扩展。在真实应用场景中，FeatureHouse通过在线监控四个城市的实时天气数据，计算六秒滚动平均温度特征，展示了如何将原始数据源周期性拉取至DuckLake，利用Xorq框架进行无泄漏卷积计算，最终实现毫秒级别的特征在线获取与稳定的历史数据补齐。这套示例演示了如何用非常精简的代码实现复杂而健壮的特征管道，支持从数据采集、批处理、实时物化到推理使用的全链路闭环。FeatureHouse也将Arrow Flight端点与DuckDB实时实例结合，为特征服务提供了高性能的并发访问接口。
代码结构清晰，包括实体定义、离线及在线数据源注册以及无泄漏特征窗口定义，方便团队协作与后续扩展。此外，FeatureHouse通过灵活接入Feast等成熟的特征管理平台，实现项目管理、特征注册、Web UI及团队协作功能的无缝集成，形成了既开放又完备的ML特征管理生态。Feast负责任务调度和治理层面，而Xorq则专业于跨多计算引擎的时间安全计算及数据血缘追踪，两者结合极大提升了ML特征平台的生产力和可靠性。技术上，FeatureHouse基于Ibis构建DSL表达式，支持将计算过程序列化为YAML格式，便于跨团队共享和版本管理。异构计算引擎如DuckDB、Snowflake可按需切换，使得平台具备良好的灵活性和扩展能力。面向未来，FeatureHouse计划增强特征注册功能、支持流式数据源、推送源及语义联合特征计算，进一步满足复杂业务需求和实时性要求。
微基准测试显示，目前瓶颈主要在于存储引擎DuckDB的并发写入能力，而Arrow Flight网络传输已达到极高的饱和率，预示着随着存储层能力提升，性能仍有巨大提升空间。整体上，FeatureHouse以轻量级代码实现OPML规模特征计算系统，打破了传统特征平台的门槛与复杂性，为中小团队甚至个人开发者提供了实用的开源利器。它的诞生意味着特征工程不再是大厂专属，而是可以在任何环境中用开放技术堆栈轻松复刻和部署。总的来说，构建开源FeatureHouse仅用300行Python代码，利用DuckDB+DuckLake和Apache Arrow Flight，再配合Xorq声明式框架，为机器学习提供了一个时序安全、性能卓越的特征存储与服务解决方案。它兼顾了生产环境的无泄露安全、多引擎适配能力、高性能在线服务和丰富的血缘追踪功能，完美诠释了现代特征存储的设计理念。对于希望提升机器学习平台稳定性和数据一致性的团队而言，FeatureHouse无疑是值得尝试和借鉴的开源范例。
更多资源、实例代码和使用指南可参见Xorq官方GitHub地址，欢迎开发者参与社区共建，共推机器学习数据工程迈向新高度。
