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4个优化方法,让你能了解join计算过程更透彻

摘要:现如今, 跨源计算的场景越来越多, 数据计算不再单纯局限于单方,而可能来自不同的数据合作方进行联合计算。 本文分享自华为云社区《如何高可靠、高性能地优化join计算过程?4个优化让你掌握其中的精髓》,作者: breakDraw 。 现如今, 跨源计算的场景越来越多, 数据计算不再单纯局限于单方,而可能来自不同的数据合作方进行联合计算。 联合计算时,最关键的就是标识对齐,即需要将两方的角色将同一个标识(例如身份证、注册号等)用join操作关联起来, 提取出两边的交集部分, 后面再进行计算,得到需要的结果。 而这种join过程看似简单,其实有非常多的门道,这里让我从最简单的join方法开始, 一步步演示join的优化过程。 首先假设以下场景: 有tb1, tb2两张表的数据,存放在不同位置 各有相同的id列。 tb1有1亿行数据,而tb2表只有10w行数据。 1.简单全集2次循环碰撞 拿到2张表的全量数据, 直接2个for循环进行遍历 如果id匹配,则合并2个行记录作为join结果 for (row r1 : tb1) { for(row r2 : tb2) { if(idMat...

细粒度情感分析在到餐场景中的应用

经典的细粒度情感分析(ABSA,Aspect-based Sentiment Analysis)主要包含三个子任务,分别为属性抽取、观点抽取以及属性-观点对的情感倾向判定三个级联任务。本文介绍了美团到店到餐应用算法团队通过结合学界最先进的阅读理解、注意力机制等方面的实体抽取、情感分析经验,解决到餐(菜品,属性,观点,情感)四元组抽取问题,并在多个业务场景应用落地,希望能对从事相关工作的同学有所帮助或启发。 一、背景 作为一家生活服务在线电子商务平台,美团致力于通过科技链接消费者和商户,努力为消费者提供品质生活。到店餐饮(简称到餐)作为美团的核心业务之一,是满足用户堂食消费需求、赋能餐饮商户在线运营的重要平台,在服务百万级别的餐饮商户和亿级别C端用户的过程中,积累了海量的用户评论信息(User Generated Content, UGC),包含了用户到店消费体验之后的真情实感,如果能够有效提取其中的关键的情感极性、观点表达,不仅可以辅助更多用户做出消费决策,同时也可以帮助商户收集经营状况的用户反馈信息。 近年来,大规模预训练模型(BERT)、提示学习(Prompt)等NLP技术飞速发展...

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Spring框架(Spring Framework)是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架,旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念,提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块,支持整合Hibernate、Struts等第三方框架,其适用范围不仅限于服务器端开发,绝大多数Java应用均可从中受益。

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