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ETL工程师必看!超实用的任务优化与断点执行方案

随着大数据时代的快速发展,企业每天需要存储、计算、分析数以万亿的数据,同时还要确保分析的数据具备及时性、准确性和完整性。面对如此庞大的数据体系,ETL工程师(数据分析师)如何能高效、准确地进行计算并供业务方使用,就成了一个难题。 作为一家数据智能公司,个推在大数据计算领域沉淀了丰富的经验。本篇文章将对大数据离线计算过程中出现的任务缓慢和任务中断这两大痛点问题提出解决思路,期望读者能够有所收获。 一、任务缓慢 “任务执行缓慢”通常是指任务的执行时间超过10个小时,且不能满足数据使用方对数据及时性的要求。比如业务方需早上就能够查看T-1的数据,但是因为任务延时,业务方只能等到下午或者傍晚才能查询、浏览T-1的数据,从而无法及时发现经营问题、进行高效决策。因此,对缓慢任务进行优化成了ETL工程师必不可少的一项工作。 在长期的大数据实践中,我们发现,缓慢任务往往具有一定的共性。只要我们能找到问题所在,并对症下药,就能将任务执行时间大大缩短。个推将任务执行缓慢的常见问题归纳为以下四点:逻辑冗余,数据倾斜、大表复用,慢执行器。接下来会对每个痛点进行详细阐述。 1、逻辑冗余 “逻辑冗余”往往是因...

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一、我们如何理解文本 首先分词,通过对一个一个词的理解,在通过一些句法规则或者语法理解这句话;句法规则或者语法可以通过网络框架进行建模,构造一个语言模型;知道每个词的意思后,通过语言模型理解这句话的意思;最基础的任务是,如何理解词意?最简单的理解方式是,给每个词一个唯一的索引,进行一一映射;有了映射后,可以拿这些映射代表这些词,使用这些映射进行统计学的理解分析,也可以对词意进行理解 二、one-hot 表示 1. 语料 我们都生活在阴沟里,但仍有人仰望星空。每个圣人都有过去,每个罪人都有未来。one-hot 就是把索引展开,用 0 1 的方式表示;对文本进行表示时,首先需要语料库,拿到语料后,首先对语料进行分词 2. 分词 [我们, 都, 生活, 在, 阴沟, 里, 但, 仍有, 人, 仰望, 星空][每个, 圣人, 都有, 过去, 每个, 罪人, 都有, 未来]分词后,对每个词进行一一映射关系;并且要把重复的词进行去重,对去重后的每一个词进行索引的编码 最简单的 0 1 表示,下表 就是对应位置的索引 one-hot 的表现形式,其实就是二进制的表现形式;这个映射表可以称之为词袋;o...

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