任务创建

任务创建，是指可视化建模任务的创建环节，通常包含新建任务、数据连接等步骤。可视化建模任务支持抽取数据源中的数据，通过拖拽形式添加数据处理节点，将处理完成的数据输出到目标源中。

• 任务类型：实时任务、离线任务；实时任务支持 Kafka、Pulsar，离线任务支持的输入数据源如下；实时任务默认不开启；

• 已支持的离线任务的输入数据源：Hive, MySQL, ClickHouse, Kafka, HttpAPI, 飞书, CSV/Excel, Oracle, Impala, PostgreSQL, Hbase, SQLServer, MaxCompute, ADB, MongoDB, Hana, Teradata, Db2, Vertica, GreenPlum等20几种主流的数据源

• 已支持数据清洗节点：字段设置、筛选行、添加计算列、聚合、连接、合并、行列转置等

• 已支持的AI建模能力：特征工程、机器学习、自然语言处理等多种算子

• 已支持输出内置数据源：以 Hive、ClickHouse、ByteHouse 存储的数据集

2.1 新建任务

在您点击进入「可视化建模」后，点击左上角的「新建任务」。在弹窗中，设置名称、选择保存路径与任务类型后，点击确定，即可跳转到任务页面。

任务类型说明
在新建任务环节，需要选择该任务的类型，在任务创建后不可切换任务类型；目前提供离线任务与实时任务两种。离线任务跟随离线更新的数据源可被设置为手动和周期执行，输出为定期更新的数据或模型文件；实时任务跟随实时更新的数据源可被实时执行，输出为实时更新的数据。

• 使用前提

  • 离线任务：默认均可使用

  • 实时任务仅支持 Kafka，默认不开启，如需使用请联系火山引擎官方人员，并需完成以下前置操作：

    • SaaS 环境：购买火山引擎 Kafka，并在数据连接对接好该火山引擎Kafka数据源

    • 私有化部署：拥有自己的开源Kafka、Pulsar，并在数据连接对接好该Kafka数据源

• 使用场景

  • 离线：对接离线数据源同步数据，采用抽取方式获得数据

  • 实时：对接kafka流式数据，实现秒级数据消费

2.2 应用示例模板

在可视化建模任务编辑页面，提供多样化的算子模板，点击 全部模板 可快速查看。

每个模板均支持 预览 或 应用 。

点击 预览 ，将详细介绍当前算子模板内置的样例数据、场景说明、使用到的算子，点击 使用模板 可快速套用。

使用模板后，系统将展示使用系统样例数据处理对应应用场景的详细配置，帮助用户进一步了解当前算子的能力及使用方式。

2.3 数据连接

在新建任务页面添加数据连接；可以选择添加多种类型的数据连接，也可以选择已经加工处理之后的数据集，平台支持对大部分离线存储做自定义SQL。

V2.50版本之前，该页面如下所示：

V2.50.0版本及之后，该界面如下所示：

• 注意：如果选择了数据集，在左侧画布中会加载：自定义SQL（离线任务可显示）、可视化建模数据集、普通数据集。

• Hive**/ClickHouse自定义****SQL**

  • Hive：可视化建模输出并且数据存储为Hive类型数据集，可以写SQL，满足Hive语法即可

  • ClickHouse：可视化建模输出并且数据存储为Clickhouse数据集，可以写SQL，满足ClickHouse语法即可

• 可视化建模数据集：可视化建模输出的数据集，不区分输出存储类型是Hive/ClickHouse

• 智能数据洞察数据集：通过“数据集”模块构建输出的数据集

2.4 处理节点

通过点击节点右侧加号添加并配置处理节点，拖拽上一节点右侧加号和下一节点左侧原点连线，配置节点流转关系。点击“应用”后可展开处理后的数据结果预览。
如下图所示，点击输入数据算子块的输出+号，展开五类操作节点：输出、数据清洗、AI-特征工程、AI-机器学习、AI-自然语言，点击其中一类，则可看到可以使用的算子。算子，即数据处理的节点。

常用算子说明

• 输出：表示画布流程执行完数据输出到指定位置并配置任务执行逻辑

• 数据清洗：主要负责模型搭建（如多表连接、多表合并）、字段格式转换（如字段设置、行转列、列转行）、数据计算（如计算字段、聚合、前K值Top值）、数据过滤（如去重、采样）等

• 特征工程/机器学习：表示如主成分分析、特征重要度、聚类、分类、回归等AI算法能力

• 自然语言处理：表示NLP自然语言处理能力，其中分词、移除停用词采用词包为开源词包

• 特征工程/机器学习/自然语言处理 算子后只可以搭配 「预测」算子进行使用

V2.50.0版及之后，不仅在画布中可见算子，也支持在左侧tab栏中点击“算子”，选择可用的算子；点击“AI 模型”，选择可用的模型。具体每一个算子与模型的应用方式不同，在《数据处理》中将为您从四个类型展开具体介绍，本文仅就任务创建的主要流程为您介绍。

2.5 数据预览

可视化建模任务的编辑页面，选择数据连接后，支持便捷的预览能力，可预览 明细数据、表结构、数据探查 。点击每列数据的 “▼”按钮 ，支持快速选择算子，进行数据处理。

2.6 节点执行

配置中可以选中某节点并运行节点，进行运行检查。需注意的是，当上游节点更改后，必须重新执行上游节点后才能执行当前及下游节点。

• 执行该节点：运行当前节点，需要上游节点均执行完成

• 执行到此处：依次运行上游未执行的节点和当前节点

• 从此处开始执行：依次运行当前节点和后续节点，需要上游节点均执行完成，一般在当前节点更改后使用

节点执行完成后，节点旁会有绿色对号标记，表示当前节点已完成执行。

2.7 输出数据集

添加输出节点，选择输出到已有数据集或新建数据集。关于输出数据集的细节设置，请查看《数据输出》。

已支持输出数据集：以Hive、ClickHouse、ByteHouse存储的数据集

最后，您可以打开运行配置弹窗，编辑运行周期，或手动运行。运行频率可以选择“精确时间”或设置“间隔时长”。

• 精确时间：小时级、天级、周级、月级

• 间隔时长：10分钟、20分钟、30分钟

模型配置完成时，可以点击右上角的保存或另存为。如果模型未完成，也可以将运行频率调整为手动运行后点保存或另存为。

保存任务配置，点击左上角返回可跳转到任务详情。

返回可视化建模页面，点击当前任务的「运行记录」，可以手动运行。更多任务管理能力，请查看《任务管理》。