业务人员想要查询相应的结果需要找到数据工程人员完成相关流程。流程比较繁琐,而通过nl2sql技术,则可直接将问题转换成相对应的SQL语句用于相关表的查询并返回结果,因此nl2sql可被用于问答系统,通过配合相关规则及其... ##### 2. 中文nl2sql数据集中文数据集目前只有追一科技在天池发布的比赛数据集,包括4万条有标签数据作为训练集,1万条无标签数据作为测试集。目前比赛第一名的成绩,准确率达到了92%。### 3、 基于深度学习的nl2s...
用户激励机制设计和产品优化密切相关。 ****●** 变现:** 常见手段包括版权付费、增值服务付费、广告变现和虚拟币充值等。 ****●** 推荐:** 经过前四层后,用户充分体验产品,此时希望发挥老用户的社交... 上线后将需求提交给数据仓库工程师,开发相应的中间表或底层数据模型。**3.**接下来,分析师或数据产品经理对中间表进行验收,主要通过SQL来验证终结表是否符合要求。**4.**最后,将结果交付给业务方,通常由分...
由于此类查询分析是临时性的,各种标签组合数巨大,离线预计算无法满足此类灵活性。* 第二,由于此类查询是实时场景,查询性能变得非常关键, 通常一次查询在分钟级,耗时较长,无法满足分析师需求。这篇文章中,我们将会分享人群圈选查询在实时分析OLAP场景下的解决思路,同时介绍如何利用ByteHouse来加速此类查询。从数据表现上看,在10亿级用户测试数据下,ByteHouse的人群查询P99小于10s,展现了优异的性能。场景模型...
各种标签组合数巨大,离线预计算无法满足此类灵活性。****●****第二,由于此类查询是实时场景,查询性能变得非常关键, 通常一次查询在分钟级,耗时较长,无法满足分析师需求。 这篇文章将会给大家分享人群... 同时用户的行为信息通过事件流进入数据湖。之后通过标签生产任务,我们为每个用户打上标签。 由于即时查询的实时性和灵活性,转化好的数据通常会写入OLAP引擎,例如ByteHouse,以提供灵活且实时的SQL查询。用...
由于此类查询分析是临时性的,各种标签组合数巨大,离线预计算无法满足此类灵活性。* 第二,由于此类查询是实时场景,查询性能变得非常关键, 通常一次查询在分钟级,耗时较长,无法满足分析师需求。这篇文章中,我们将会分享人群圈选查询在实时分析OLAP场景下的解决思路,同时介绍如何利用ByteHouse来加速此类查询。从数据表现上看,在10亿级用户测试数据下,ByteHouse的人群查询P99小于10s,展现了优异的性能。场景模型...
各种标签组合数巨大,离线预计算无法满足此类灵活性。****●****第二,由于此类查询是实时场景,查询性能变得非常关键, 通常一次查询在分钟级,耗时较长,无法满足分析师需求。 这篇文章将会给大家分享人群... 同时用户的行为信息通过事件流进入数据湖。之后通过标签生产任务,我们为每个用户打上标签。 由于即时查询的实时性和灵活性,转化好的数据通常会写入OLAP引擎,例如ByteHouse,以提供灵活且实时的SQL查询。用...
数据实时查询和相应效果,提升精准投放表现。OLAP引擎的特点在于能处理大规模的数据集,并快速地提供多维度的数据分析的结果。 **ByteHouse则是火山引擎推出的一款基于开源ClickHouse构建的OLAP引擎,**具备云原生的特点,能提供极速数据分析服务,支撑实时数据分析和海量数据离线分析,对内经过字节跳动大量业务检验,对外也已在互联网、游戏、金融、汽车等领域落地,并产生了良好业务效果。 本篇文章则聚焦By...
抽象层是整个数据血缘的数据模型,主要包含两种节点,一种是资产节点,另外一种是任务节点。 **在图中,资产节点用圆形表示,任务节点用菱形表示。具体举个例子:** **●** 一个FlinkSQL任务消... 在Atlas本身的DataSet和Process元数据定义上,我们引入了字节内部独有的业务元数据的属性和子任务定义,最终把任务相关的元数据存储起来。 Atlas本身也支持血缘的查询能力,通过Apache Atlas暴露的接口...
帮助用户快速完成数据集成、开发、运维、治理、资产、安全等全套数据中台建设,降低工作成本和数据维护成本、挖掘数据价值、为企业决策提供数据支撑。> > > > > 本篇文章主要围绕火山引擎DataLeap一站式数据治... 第三层则将具体问题通过标签定义,如无效存储涉及TTL不合理、热度方面信息(xx天无查询)等。综上,主要通过健康度和治理全景将资产清晰地表述出来,再通过元数据仓库进行底层数据建设。#### #### **规则丰富*...
数据通过各种手段最终汇入其中,使用主流的 HiveSQL 或 SparkJob 做业务处理,流入下游 ClickHouse 等其他存储。3. 实时数仓的核心是 MQ,使用主流的 FlinkSQL 或通用 FlinkJob 做处理,期间与各种存储做 SideJoin 丰... 离线方式批量消费血缘数据;覆盖离线和实时数仓;错误可能会造成安全风险 || 标签传播 | 首先根据规则自动识别(或人工)部分资产的安全标签,基于血缘,将标签自动传播到下游更广泛的资产 | 离线方式批量消费血...
RDS中的数据,经过Binlog的方式,汇入MQ;1. MQ中的数据,在MQ之间有分流的过程,做转换格式,流量拆分等。2. 离线数仓的核心是Hive,数据通过各种手段最终汇入其中,使用主流的HiveSQL或SparkJob做业务处理,流入下游C... 离线方式批量消费血缘数据;覆盖离线和实时数仓;错误可能会造成安全风险 || 标签传播 | 首先根据规则自动识别(或人工)部分资产的安全标签,基于血缘,将标签自动传播到下游更广泛的资产 | 离线方式批量消...
对于维表数据比较少的情况可以使用 MySQL,对于单条数据大小比较小,查询 QPS 比较高的情况,可以使用 fusion 存储,降低机器内存资源占用,对于数据量比较大,对维表数据变化不是特别敏感的场景,可以使用 HBase 存储。命名规范:DIM 层的表命名使用英文小写字母,单词之间用下划线分开,总长度不能超过 30 个字符,并且应遵循下述规则:`dim_{业务/pub}_{维度定义}[_{自定义命名标签}]`:- {业务/pub}:参考业务命名- {维度定义}:参考维...
MetaApp 大数据研发团队对 ByConity 进行了初步测试。其存算分离的架构、优秀的性能,尤其在日志分析场景中,对于大规模数据复杂查询的支持,吸引 MetaApp 对 ByConity 进行了深入测试,最终在生产环境全量替换 ClickH... **业务 SQL 查询结果汇总**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/e29adc321d6a4758b8e89339ef20b084~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1...