ATIS是一个年代较为久远的经典数据集,由德克萨斯仪器公司在1990年提出。该数据集获取自关系型数据库Official Airline Guide (OAG, 1990),包含27张表以及不到2,000次的问询,每次问询平均7轮,93%的情况下需要联合3张... 适当的添加索引等等。图二是采用深度学习方法,通过encoder-decoder的方式进行nl2sql的实现。Google的Analyza采用的则是语义解析和规则的方式构建的,paper中解释主要还是因为数据的问题。![image.png](https://p1...
从而降低训练时反序列化的成本,提升训练的速度。但是使用 Parquet 引入了额外的问题,原来的行存是基于 Protobuf 定义的半结构化数据,不需要预先定义 Schema,而使用 Parquet 以后,我们需要先知道 Schema,然后才能进行数据的存取,那么在特征新增和淘汰时,Schema 的更新就是一个很难解决的问题。Parquet 并不支持数据回填,如果要回填历史几年的数据,就需要将数据全量读取,增加新列,再全量写回,这一方面会浪费大量的计算资源,另一方...
当特征调研场景叠加巨大的数据体量,将会遇到以下困难:* 特征存储空间占用较大* 样本读放大,不能列裁剪,很难落特征进样本;* 样本写放大,COW 很难做特征回溯调研;* 不支持特征 Schema 校验;* 平台端到端体验差... 然后添加新列写出到新的 Data File 中,并生成新的快照。这种方式的缺点在于,仅仅新增一列数据的写入,却需要整体数据全部读出后再全部写回,浪费了大量的计算资源和存储资源;因此,我们基于开源的 Iceberg 自研了一种...
远大于数据插入的时间,以常用的 gist1M 数据集为例不同类型的索引构建时间大概需要几十秒甚至上百秒。此外,构建索引通常需要消耗较多的 CPU 及内存资源。因此,在实现向量检索功能时,需要考虑如何高效管理索引构建任... 由于结构较大每次加载索引时间会比较长,对于查询低延迟和高 QPS 的需求场景通常需要索引常驻内存。因此,向量检索功能需要考虑如何支持内存计算,并考虑内存资源的高效管理。- 融合查询:用户通常需要查询相近向量...
远大于数据插入的时间,以常用的 gist1M 数据集为例不同类型的索引构建时间大概需要几十秒甚至上百秒。此外,构建索引通常需要消耗较多的 CPU 及内存资源。因此,在实现向量检索功能时,需要考虑如何高效管理索引构建任... 由于结构较大每次加载索引时间会比较长,对于查询低延迟和高 QPS 的需求场景通常需要索引常驻内存。因此,向量检索功能需要考虑如何支持内存计算,并考虑内存资源的高效管理。- 融合查询:用户通常需要查询相近向量...
列化代价也非常大,这类 Group by 替换为 Composite 可以将查询速度提升 2 倍左右。正例:```// 创建Composite Aggregation构建器` CompositeAggregationBuilder compositeAggregationBuilder = Aggrega... 都会再次动态构建一组新的聚合桶。在高基数场景,嵌套聚合操作会导致聚合桶数量随着嵌套层数的增加指数级增长,最终结果就是占用 ES 大量内存,从而导致 OOM 的情况发生。默认情况下,ES 使用 DFS(深度优先)搜索。深...
配置更多指标(事件指标和自定义指标一共最多支持添加50个); 可创建自定义指标,实现指标间的计算,并可选是否同时展示原子指标。注意:事件指标+自定义指标最多添加50组; 未添加“自定义指标”时,折线图分别展示各事件... 可复制或者手动添加新的对照组,相当于把结果分组对照展示来看,最多添加10个; 具体可以根据以下条件或多个条件的组合过滤要分析的用户:属性过滤:事件属性、用户分群、用户属性、用户标签(如开启)等。其中用户分群默...
配置更多指标(事件指标和自定义指标一共最多支持添加50个); 可创建自定义指标,实现指标间的计算,并可选是否同时展示原子指标。注意:事件指标+自定义指标最多添加50组; 未添加“自定义指标”时,折线图分别展示各事件... 可复制或者手动添加新的对照组,相当于把结果分组对照展示来看,最多添加10个; 具体可以根据以下条件或多个条件的组合过滤要分析的用户:属性过滤:事件属性、用户分群、用户属性、用户标签(如开启)等。其中用户分群默...
配置更多指标(事件指标和自定义指标一共最多支持添加50个); 可创建自定义指标,实现指标间的计算,并可选是否同时展示原子指标。注意:事件指标+自定义指标最多添加50组; 未添加“自定义指标”时,折线图分别展示各事件... 可复制或者手动添加新的对照组,相当于把结果分组对照展示来看,最多添加10个; 具体可以根据以下条件或多个条件的组合过滤要分析的用户:属性过滤:事件属性、用户分群、用户属性、用户标签(如开启)等。其中用户分群默...
另外一个要求传年月日时间格式,虽然集简云之前提供了内置应用 "日期时间格式转化”内置应用,但是很多用户使用起来还是很困难。 现在本功能可自动将输入的日期格式转变为字段需要的格式,用户可以根据自己实际需求,选择时间变量,并且可以在流程执行时的日期与时间后面添加参数对日期进行调整,以便于继续进行下一步的流程设置。 ![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82...
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要作用。通过建立强大的训练平台、积累海量的训练样本,字节跳动能够支持大规模的模型训练和优化。此外,当前业界的趋势表明模型和样本规模的增长,以及训练算力的提升正推动着机器学习的发展,同时特征工程的自动化和端到端化也为模型训练带来了便利和效率。...
当特征调研场景叠加巨大的数据体量,将会遇到以下困难:- 特征存储空间占用较大- 样本读放大,不能列裁剪,很难落特征进样本;- 样本写放大,COW 很难做特征回溯调研;- 不支持特征 Schema 校验;- 平台端... 然后添加新列写出到新的 Data File 中,并生成新的快照。这种方式的缺点在于,仅仅新增一列数据的写入,却需要整体数据全部读出后再全部写回,浪费了大量的计算资源和存储资源;因此,我们基于开源的 Iceberg 自研了一种...
DSL 是数据库传输服务 DTS 基于 LISP-1 标准为数据同步场景中数据处理需求设计的脚本语言。DTS 通过 DSL 脚本语言可以对数据中的字符串、日期和数值等进行抽取、转换、加工和加载。 DSL 语法特性DSL 语法拥有以下特性: 功能强大:支持大量函数组合。 操作高效:DSL 的执行无额外的运行时开销,对同步过程的性能损耗较小。 语法简单:提供了例如数据过滤、数据转换、数据脱敏等典型场景,您可以参考此类场景设置您的专属脚本语言。详...