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一文全面掌握大数据关联与汇聚

云智慧 AIOps 社区是由云智慧发起,针对运维业务场景,提供算法、算力、数据集整体的服务体系及智能运维业务场景的解决方案交流社区。该社区致力于传播 AIOps 技术,旨在与各行业客户、用户、研究者和开发者们共同解决智能运维行业技术难题,推动 AIOps 技术在企业中落地,建设健康共赢的AIOps 开发者生态。 区间关联(Interval Join) Flink支持常规Join(Regular Join)和区间Join(Interval Join) 关联,本章节将会对比说明常规关联和区间关联的技术差异和各自的适用场景。 常规Join 常规Join为保证数据完整性和准确性,需要持续不断的读取两个Source数据源,且很容易导致数据状态的无限增长,适合用于离线和小数据量场景。 常规数据关联(Regular Join)与RDB数据库中使用的join类似,左右两张表通过外键关联进行数据合并。但在实时数据处理中,由于数据持续不断的推送,上一秒未关联上的数据,可能会在这一秒新推送数据中找到可关联的数据,此时便需要将所有历史数据都保存在Flink状态中,以应对随时推送来的新数据,因此导致Flink状...

深度学习排序在58招聘搜索场景的演进

00 目录 1. 背景 2. 模型特征挖掘 2.1 更多特征信息 2.2 更合理的模型应用和更新策略 2.3 更丰富的序列信息 2.4 更合理的特征交叉信息 3. 离线流程优化 3.1 离线数据优化 3.2 线上效果监控 3.3 模型提效 4. 未来工作规划 5. 作者简介 6. 部门简介 7. 参考文献 01 背景 搜索推荐部作为中台部门为整个58集团提供搜索基础服务能力,我们在20年成功落地了深度学习模型,并在租房业务取得了不错的效果[1]。本着深入产业化的原则,我们后续又落地到招聘、黄页等多个场景。本文针对我们在招聘业务的深度学习排序工作,做一个简要介绍。首先从模型特征出发,结合招聘业务的多角度信息挖掘,介绍了模型演进的几个关键成果,之后从效能提升出发,介绍了离线工程方面的几个优化点,最后对未来的工作重点进行了简述。 初期落地在58租房业务的深度学习排序模型为DIEN[2],具有如下结构: 图1DIEN模型结构示意图 DIEN可以很好的捕获用户历史兴趣,相比DNN,额外构建了兴趣提取层(Interest Extract La...

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Rocky Linux

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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