更便捷地增删和回填特征。本文将介绍字节跳动如何通过 Iceberg 数据湖支持 EB 级机器学习样本存储,实现高性能特征读取和高效特征调研、特征工程加速模型迭代。作者|字节跳动基础架构研发工程师-谢凯... 通过简单的数据处理步骤自动学习特征,甚至可以将过程简化为在待调研的原始特征中往一张样本表格里加列的操作后利用深度学习框架自动学习和提取信息。总体来说字节跳动的机器学习和训练样本在其业务中发挥着重...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494030&x-signature=8sXGqThoyuAKSZ55Rpfl0qos3ys%3D) **LAS Spark架构图如下所示,**整体基于Spark On K8S的云原生架构,底层容器服务为VCI,支持极致高效的弹性伸缩能力, ... rk上做的系列优化,此处简单说明一些相关的基本概念。 **●** **一个SQL是如何执行的?**========================首先,结合下面的示例图,一个SQL会被Spark引擎经过SQL语法解析、元数据绑定、执...
可结合批处理与MPP架构; **4、** 大数据给传统的关系型数据库-DBMS带来巨大挑战,在海量数据场景下,数据实时分析-时延低、并发数高、支持SQL或类SQL,变得尤为重要! ## 现状Oracle,ElasticSearch,MySQL集... 回到DB-Engines Ranking,Hive、HBase、Vertica、Impala、Greenplum、 ClickHouse. 其中,**Hive:** 使用一种类似SQL查询语言,作用在分布式存储系统的文件之上,通常用于进行离线数据处理操作-MapReduce,支持...
也知道是一款国人研发的数据库,但你知道TiDB到底是如何实现的?它跟其他数据库产品相比,它的核心优势是什么?此次夜校分享,xiaoyu向大家介绍了数据库发展史、TiDB 设计、架构及生态及TiDB在得物的应用。# 数据库技术发展演进**2008年以前**2008 年以前应用最为广泛的是单机关系型数据库(SQL),能很好的解决复杂的数据运算及表间处理,多用于银行、电信等传统行业复杂业务逻辑场景中,以 Oracle 为代表。此类数据库挑战在于成本...
尤其是通过编程去处理和分析大量的自然语言数据。如果将自然语言处理领域进行细分,那么它包括自然语言理解(NLU)、自然语言生成(NLG)两大子领域。细分领域包括文本分类、命名实体识别、关系抽取、事件抽取、文本摘要、阅读理解、知识图谱构建等领域。 近些年来,基于有标记数据的监督学习是研究的重点,例如随着深度学习蓬勃发展而产生的的神经网络架构:前馈神经网络(FNN)、卷积神经网络(CNN)和循环神经网络(RNN)。但由于人工标...
允许数据在一段时间内不一致,但最终要达到一致。NoSQL 大致可以分为以下几类:* **KV 类**:以 Redis 为代表;* **文档型**:以 MongoDB 为代表;* **列存**:以 HBase 为代表;* **图、时序等新兴的数据库**... 为了满足内部 social graph 在线增删改查的场景,字节跳动自研了 **分布式图存储数据库 ByteGraph** 。针对刚才提到的图状数据结构,ByteGraph 支持有向属性的图数据模型、Gremlin 查询语言以及丰富的写入和查询接口...
为了更好的表示数据,我们将数据限制到-1~1范围内,如下:![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/1df0f053afe348eba9566eafa8e2faf7~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk... 有一种神经网络语言模型,叫做NNLM,它在完成它的任务的时候产生了一种副产物,这个副产物就是这个矩阵Q。【这里我们不细讲了,大家感兴趣的去了解一下,资料很多】后面人们发现这个副产物挺好用,因为可以进行Word Embe...
**情感分析自然语言处理(NLP)-离线数仓开发**:先用Shell扫描TOS新增文件上传到HDFS,再用Pythoh任务读取多文件汇总,同步进行分词处理和数据挖掘,之后用EMR-HSQL任务进行逻辑加工并归档到Hive,最终用EMR-报表... 在同步过程中新增列、修改列,无代码快速构建数据迁移能力 **应用场景** - **IDC上云/他云搬站:** 通过一键配置解决方案,实现快速低成本的数据迁移。批流一体架构支持约37+异构数据源及企业级CDC解决...
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/17acafc5fab34a3ca44ea68c9132aebc~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714580435&x-signature=NqwvSIVPwn2iX2tHVUlnruq8ZCA%3D)数据管理难下图是一个典型的基于中心化存储构建数仓机器学习和数据科学的架构。这里将加工过后的数据保存在数仓中,通过数仓的元数据进行组织。数据科学家和机器学习框架都会...
行在线特征抽取;* 将抽取到的特征,使用 Protobuf 的格式按行存至 HDFS;+ 出于存储成本的考量,一般只存储抽取后的特征,而不存储原始特征* 将 HDFS 存储的特征交由字节自研的分布式框架( Primus )进行并发读取,并进行编码和解码操作,进而发送给训练器。* 由训练器对模型进行高效训练+ 如果模型训练效果符合算法工程师的预期,说明该调研特征生效,进而算法工程师对调研特征进行回溯,通过 Spark 作业将特征回填到历史数据中,分享...
透视表将数据按照列维度、行维度进行汇总计算和展现。通过简单地配置列维度、行维度和指标,即可展示出透视表。与表格相比,透视表将维度区分成了行与列,在多维度情况下更利于表格呈现。并且同时支持了条件格式、内容... 以及需要通用图表和表格能力之外的定制化可视化能力,DataWind 在VisActor的扩展机制基础上,做了一层面向BI系统的可视化封装。 **架构设计如下:**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.b...
常见的工具包括数据可视化软件(如Tableau)、Power BI)、编程语言(如Python里的Matplotlibib、Seaborn、Plotly和R里的ggplot2)等。**视觉元素设计**:为了科学地传送数据的数据,我们应该细心选择视觉元素。这包括选择适宜的图表类型(如柱形图、折线图、分散点图、蛋糕图等),确立色彩、标示、文字大小等。**互动可视化**:通过添加互动原素,用户可与可视化结论进行交流与实践。比如,提升滚轴、下拉列表、缩放和拖拽作用,以实现用...
=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714494019&x-signature=HblPace5g7%2FFWjlkdSnYvPD3tgY%3D) 火山引擎湖仓一体分析服务LAS(Lakehouse Analytics Service),是面向湖仓一体架构的 Serverless 数据处理分析服务,提... 其实最主要的就是要如何去降低数据更新的规模。 基于此,ByteLake提出了一种实现方案——Column Family,将单表多列的场景分别存储到不同列簇。不同的文件可以基于Row Number进行聚合,合并后就是一个完整的...