语料数据ETL

ETL是数据仓库中一个非常重要的过程，它代表提取（Extract）、转换（Transform）、加载（Load）。ETL是将数据从源系统（如关系数据库、文件系统等）转移到数据仓库的过程，并且在这个过程中对数据进行清洗、转换和整合，以确保数据仓库中的数据是准确、一致和可用的。以下是ETL过程的三个主要步骤：提取（Extract）：从多个数据源中提取数据。这些数据源可能包括关系数据库、文件系统、云，以提高查询性能和数据管理效率。更新数据仓库中的数据，确保数据的时效性和准确性。ETL过程通常需要自动化，以确保数据的及时更新和准确性。现代的数据仓库解决方案通常包括ETL工具，这些工具可以简化ETL过程，提供可视化界面以帮助用户定义ETL流程，并支持复杂的数据转换和集成任务。存储服务等。提取的数据可能包括结构化数据（如数据库表中的行和列）和非结构化数据（如文本文件、图片等）。转换（Transform）：数据清洗：去除错误和不一致的数据，例如，修正格式错误、去除重复记录、填补缺失值等。数据整合：将来自不同数据源的数据合并，解决数据冗余和不一致的问题。数据转换：将数据转换成适合分析的格式，例如，将日期从一种格式转换为另一种格式，或者将数据从一个数据库模式转换为另一个模式

ETL指Extract/清洗，Transform/转换，Load/加载，用户从数据源抽取出所需的数据，经过数据清洗，终按照预先定义好的数据仓库模型，将数据加载到数据仓库。这个过程中，ETL工具可以帮助用户自动化的完成数据从取、清洗、转换、加载等多个环节的工作，节了用户的时间和劳动成本，同时还能保证数据质量的一致性和准确性。ETL技术在大数据处理、数据仓库建设、商业智能、数据分析等领域都有广泛的应。在ETL过程中，每个环节都有其具体的目标和任务：Extract（抽取）：从各种数据源获取数据，并将其转换成ETL系统可以处理的格式。这些数据源可以包括数据库、文本文件、XML文件、Web页面等。Transform（转换）：ETL系统常会对从不同数据源中获取的数据进行转换操作，以适应在数据仓库中的格式和结构。这个转换操作可能包括数据清洗、字段重命名、数据拆分合并、数据格式转换等。Load（加载）：在数据进行转换之后，ETL系统会将其加载到目标系统或数据仓库中。这通常涉及到对数据的验证和校验，以确保数据的准确性和完整性。ETL系统的主要目的是使数据仓库中的数据更容易被分析和利用，从而提高决策的

什么是ETL？随着企业的数据量、数据源和数据类型的增加，在分析、数据科学和机器学习计划中利用这些数据以获得业务洞察力的重要性也在增加。优先考虑这些计划的需求给数据工程团队带来了越来越大的压力，因为将原始、杂乱的数据处理成干净、新鲜、可靠的数据是实施这些计划之前的关键步骤。ETL是提取、转换和加载的缩写，是数据工程师用来从不同来源提取数据、将数据转换为可用和可信资源，并将数据加载到终用户可以访问和诊断和修复任何数据问题。加载：加载功能是将转换后的数据从暂存区域写入目标数据库的过程，而目标数据库以前可能存在，也可能不存在。根据应用程序的要求，这一过程可能非常简单，也可能非常复杂。每个步骤都可以通过ETL工具或自定义代码完成。使用的系统中以解决业务问题的流程。提取：从目标源中提取数据，目标源通常是异构的，如业务系统、应用程序接口、传感器数据、营销工具和事务数据库等。其中一些数据类型可能是广泛使用的系统的结构化输出，而另一些则是半结构化的JSON服务器日志。转换：将从数据源中提取的原始数据转换为不同应用程序可以使用的格式。在这一阶段，数据将得到清理、映射和转换，通常是按照特定模式进行转换，以满足操作需求。这一过程需要进行

从ETL到数据集成：数据处理的演进之路在当今数据驱动的时代，企业每天都会产生海量的数据。如何有效地收集、整理和分析这些数据，成为企业决策的关键。数据处理技术从早期的ETL发展到现代的数据集成，经历了一段不断演进的历程。本文将带您了解这一技术演进的过程及其背后的意义。ETL：传统数据处理的基石ETL是"提取(Extract)、转换(Transform)、加载(Load)"的缩写，它描述了一个经典的数据处理流程。在ETL过程中，数据首先从源系统中被提取出来，然后经过清洗、转换和标准化处理，加载到目标数据仓库或数据库中。ETL技术诞生于20世纪70年代，当时主要服务于商业智能和报表需求。它的优势在于能够将分散在不同系统中的数据集中起来，并转化为一致的格式，为分析提供便利。ETL通常采用批处理模式，在非高峰期(如夜间)运行，以避免影响业务系统的性能。然而，传统ETL也存在一些局限性。首先，它是单向的数据流动，难以支持实时数据需求；其次，随着数据源数量和种类的增加，ETL流程变得复杂且难以维护；ETL通常需要预先定义数据模型，缺乏应对变化的灵活性。数据集成：更完整的数据管理理念随着大数据时代的

如在上篇文章《ETL调优的一些分享（上）》中已介绍的，ETL是构建数据仓库的必经一环，它的执行性能对于数据仓库构建性能有重要意义，因此对它进行有效的调优将十分重要。ETL业务的调优可以从若干思路开展Inceptor优化覆盖的场景，可通过适当手工修改SQL解决。Join顺序的问题，在之前收集的数据特征的基础上，判断Join顺序是否合理，如大表和大表先Join即为不合理的情况。对于此类情况，可以考虑文章分享了一些关于ETL调优的经验想法，这些都是从生产实施实践中所总结出的，希望在提升数仓构建的整体效率的过程中，各个读者能从这些思路获得帮助。对此篇文章如有任何问题，欢迎以邮件形式联系我们：bigdataopenlab@transwarp.io

ETL是构建数据仓库的重要一环。通过该过程用户将所需数据提取出来，并按照已定义的模型导入数据仓库。由于ETL是建立数据仓库的必经过程，它的效率将影响整个数据仓库的构建，因此它的有效调优具有很高的重要性。在实际应用中我们通常建议把ETL业务的调优分为若干思路，从而保证调优充分有序进行，避免遗漏，大化提升ETL的执行效率。我们将分上下两篇文章介绍ETL业务的调优手段。本文将首先介绍以下三个：检查资源是否有效配置；收集数据特征，确定分区分桶；以及Task运行情况收集和监控。并对每个步骤中的调优原则和注意事项进行讲解，提出相应的解决办法和思路。然后通过案例分析帮助读者加深理解。检查资源是否有效配置提升。收集数据特征，确定分区分桶请注意，合理的DDL设计是批处理项目的一个非常关键的过程，需要综合分析业务和数据特点来确定。我们建议开发人员投入足够多的时间和经历来设计DDL，并充分论证设计的有效性。1)分区分区字段选择一般原则为根据系统的业务类型来分则分区字段。通常来讲事实表是数据都包含时间属性，而报表业务也多在一定的时间范围内做统计分析，那么根据时间字段进行分区是常用的选择。而如果业务更多按照

方法ETL工具：用于数据抽取、转换和加载。数据清洗工具：用于数据清洗和预处理。标注工具：用于数据标注和标注管理。向量化工具：用于文本向量化。聚类工具：用于文本聚类。5.语料库的存储和管理文件系统：将大语言模型语料库是指用于训练大语言模型的大量文本数据集合。这些语料库通常包含各种类型的文本，如书籍、新闻文章、网页内容、社交媒体帖子、学术论文等，以确保模型能够学习到广泛的语言模式和知识。以下是大概念。企业内部文档：如产品说明书、用户手册、客服记录等，提供特定领域的知识和实用信息。2.语料库的处理步骤数据收集：从各种来源收集文本数据，确保数据的多样性和广泛性。数据清洗：去除无关字符、乱码、广告嵌入。数据聚类：将相似的文本聚类，以便模型更好地学习语言模式和主题。3.语料库的类型通用语料库：包含多种类型的文本，覆盖广泛的主题和领域。领域特定语料库：针对特定领域或行业，如医疗、金融、法律等，提供更语料库存储在本地或分布式文件系统中等。数据库：使用关系型数据库或非关系型数据库存储和管理语料库。向量数据库：用于存储和检索向量化的文本数据。6.语料库的更新和维护定期更新：定期从各种来源收集新的数据

速地从数据中提取有价值的信息。易用的语料应用化能力。支持将语料快速转化为多种应用形态，如自然语言处理、机器学习等，大大降低了应用语料的门槛，加速了从数据到知识的转化过程。完善的数据安全机制。TCS提供了完善的认证权限管理和加密机制，确保语料数据、模型和应用的安全可信，满足企业对数据保护的严格要求。星环科技语料开发工具——星环语料开发工具TCS（TranswarpCorpusStudio），旨在通过全面的语料生命周期管理，极大提升语料开发效率，助力企业或机构高质量地构建大模型及其应用。星环科技语料开发工具(TranswarpCorpusSudio)是一套强大的语料开发工具集，覆盖了语料获取、清洗、加工、治理、应用和管理的全生命周期，该工具集具备多种灵活的采集和构建方式，能够分布式地高效处理海量语料，满足不同行业和应用场景的需求。TCS内置了丰富的智能化语料加工能力，包括通用性或具有行业特殊性的清洗、转换、标注、增强、质检、合规检查等。这些功能不仅提高了语料处理的效率，也确保了语料的质量和适用性。星环语料开发工具的核心优势：强大的语料知识化能力。它能够自动标注知识元素、识别知识类型、推荐知识应用，并构建有针对性的场景知识库。这一能力极大地简化了知识管理和知识应用的过程，使企业能够更快

大模型语料库构建涵盖语料收集（含多渠道来源）、语料清洗、语料标注、语料分类与筛选以及语料更新与维护等多方面工作，各环节相互配合助力大模型训练与应用。一、语料收集互联网数据采集利用网络爬虫从各种网页包含一些未被数据库收录的学术资料，如学位论文、内部研究报告等。书籍数字化内容将经典著作、畅销书等书籍内容进行数字化处理后加入语料库。这些书籍内容丰富、语言规范，可以为大模型提供深度的知识和良好的语言表达范例。企业数据利用企业内部的文档，如产品说明书、用户手册、客服记录等都可以作为语料。以软件公司为例，产品的用户手册能够为模型提供关于软件功能、操作流程等方面的知识，客服记录则包含了用户常见的问题和解可以使大模型保持对新知识的学习能力，适应时代的变化。数据验证与修复在更新过程中，对新加入的语料进行验证，检查是否存在错误或不符合要求的内容。同时，对已有的语料进行检查，修复可能出现的问题，如由于数据源更新导致的链接失效、文本内容变化等情况。、新闻网站、社交媒体平台、博客等收集文本数据。例如，从知名新闻媒体网站采集新闻报道，这些内容涵盖了政治、经济、文化等众多领域的最新信息。在爬取过程中，需要注意遵守网站的使用规则和相关法律法规，如机器人

图数据库的应用场景非常广泛，可以应用于各个行业。以下是一些常见的应用场景：金融：在金融领域，图数据库可以帮助银行、保险公司等企业处理复杂的数据结构，支持欺诈检测、交易路由、投资组合分析等操作。社交网络：图数据库可以存储和处理社交网络中的复杂关系图谱和大量用户数据，支持好友推荐、社区发现、个性化内容推荐等操作。物流：在物流领域，图数据库可以帮助企业优化路径规划、物流运输等操作，加速发货、配送时间并提高效率。制造业：图数据库可以支持企业处理复杂的设备关系结构图，进行维修保养、设备性能分析、生产计划优化等操作。能源行业：在能源领域，图数据库可以处理复杂的电网、管道等结构图谱，并支持多种能源趋势分析和紧急事件监测等操作。电商：图数据库可以应用于电商业务中，存储和处理复杂的商品与用户之间的关系，支持个性化推荐、购物车分析、用户行为预测等操作。图数据库可以在各个领域中应用，并且在处理复杂的数据结构和大量的数据时比传统数据库具有更高的性能和效率。星环分布式图数据库StellarDB星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等数据全生命周期提供基础软件与...

星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，具备大数据与云基础平台、分布式关系型数据库、数据开发与智能分析工具的软件产品矩阵，多年来深耕电力领域，覆盖电力产业“发-输-变-配-用”五大环节，为推动电力行业数字化转型做出了重要贡献。在国网上海电力智能配用电大数据应用系统建设项目中，基于星环科技大数据基础平台TDH构建的智能配用电大数据应用系统汇集了浦东1210平方千米的236万户的用电数据，高负荷738万千瓦，年用电量329亿度，占上海全网四分之一。集成的内外部数据源有10个，整个数据量到现在已经接近8个T了，台账的数据总量有29.14万条。在多元数据集成及大数据平台基础之上，应用系统实现了用电查询，电力地图等基础功能及用户用电行为分析，节电用电预测网架优化和错峰调度等业务应用。基于多源异构数据的关联解析，和海量用电负荷实际数据存储、索引，实现了用电查询的基础应用，包括230万用户，26000个台区，4000余中压馈线的基本台账及用电数据的快速查询，并可以进行用户用电画像、地图定位、供电范围等数据的查询，服务响应时间在三秒以内。此前，星环科技还曾凭借《星环科技电力智慧供应链智能决策平台建设方...

近年来，企业数据安全问题的重要性被提上了前所未有的高度。星环科技提供了从云基础设施、数据平台、数据资源、数据应用的数据安全能力。覆盖数据生命周期的各个阶段，涉及数据的收集、存储、使用、加工以及开放流通。全方位保障企业的数据安全，支撑业务合法合规的开展。星环科技凭借全面的数据安全能力助力某支付机构构建安全防线的落地实践。该支付机构拥有大量数据资产，目前机构面临着较大的挑战，需要加强数据安全管理，为此，机构决定与星环科技合作，利用星环科技的技术来提升数据安全管理能力，共同打造一个基于隐私计算的数据服务平台DaaS。根据客户需求，星环科技在基础设施层提供了基于容器的云原生操作系统TCOS，可以为用户提供独立的数据与计算环境，减少数据对外暴露的风险。在数据平台层，星环科技大数据基础平台TDH新版本增强了安全技术，支持行列级权限控制、动态脱敏等。在数据资产层，星环科技借助两款新产品：数据安全管理平台Defensor帮助企业构建整个数据安全管理域及数据流通平台Navier：包含隐私计算平台SophonP²C和数据交易门户datamall，提供包括联邦学习和差分隐私等技术能力。该支付机构的数据管理平...

在国产数据库产品方面，星环科技坚持自主研发与技术创新，打造了自主可控的高性能分布式数据库ArgoDB和分布式交易型数据库KunDB，以及分布式图数据库StellarDB等产品。KunDB具备较强的SQL兼容性，同时具备高可用、高并发、在线扩缩容、数据强一致性等能力，适用于操作型业务、高并发业务等场景。ArgoDB具备完整的SQL兼容性，同时具备高扩展、高可靠、多模型、存算解耦等能力，一站式满足数据仓库、实时数据仓库、数据集市、OLAP、联邦计算等场景。通过不断的打磨和对业务场景不断的落地实践，ArgoDB和KunDB已成为具有完全自主知识产权的成熟的国产数据库，能够为更多的客户提供高性能、高可靠、成熟的数据库产品服务，帮助用户应对智能数据时代海量数据的分析与探索。分布式图数据库StellarDB兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。星环科技StellarDB在金融、政府和社交网络等领域...

作为一家企业级大数据基础软件开发商，星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。其中，三中心分别是存储中心、分析探索中心、业务赋能中心；六能力包括数据汇聚能力、数据整合能力、智能分析能力、实时计算能力、统一访问能力、统一服务能力；两个体系则是安全和运维保障体系与数据和分析支撑体系。三中心、六能力、两个保障体系都构建在一个云底座之上，满足企业私有化或者混合云多云的部署形态，同时灵活组件式的可插拔式部署形态，能够帮助企业更迅速的起步，按规划分步完善数据中台建设。除了提供基础组件和相应的工具帮助客户快速构建数据中台之外，星环科技还提供咨询实施服务，可以为企业提供量身定制的“数据云基础设施+咨询服务的端到端产品+服务”的综合解决方案。在星环科技的咨询服务产品体系中，包括为企业构建中台的架构规划、应用规划，以及帮助企业实施建设数据底座、数据中台、数据仓库，以及数据治理服务，也包括了数据的分析、业务分析、...

双碳目标下，全国碳排放监测服务平台启动建设力争2030年前实现碳达峰、2060年前实现碳中和，我国明确提出“双碳”目标，充分彰显了在构建人类命运共同体进程中的大国担当。国家电网公司主动担当重要使命，提出“实现双碳目标，能源是主战场，电力是主力军，电网是排头兵”的战略部署，率先行动，发布《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》。“双碳”目标的实现离不开科技支撑。《全国碳排放监测服务平台建设工作方案》指出，全国碳排放监测服务平台建设的总体目标是以电网数字化赋能和助力国家碳达峰碳中和，实现“电力看双碳”，“双碳看经济”，为国家碳排放统计核算体系建设、宏观调控政策制定、经济社会全面绿色转型发展等工作提供决策支持。平台建设需要解决以下问题：以数字化平台技术解决各省的地市、区县、重点行业碳排放数据维度不全面、核算方法不完善、碳核算体系不统一等方面的问题；强化数据应用，发挥好决策支撑作用，深挖电力大数据价值，开展“电力看环保”“电力看经济”等大数据应用。积极响应号召，星环科技打造碳排放监测服务平台解决方案星环科技作为大数据基础软件领域的代表性企业，有着高度的责任感和使命感，为响应“全国碳排放监测服务平...

为解决AI落地难的问题，星环科技从用户需求端出发，研发了一款基于云原生架构的企业级AI能力运营平台SophonMLOps，助推AI模型落地。SophonMLOps是基于云原生架构构建的企业级AI能力运营平台，聚焦于机器学习模型全生命周期中的模型管理、模型部署、模型监控预警、模型评估和模型迭代等关键环节。通过统一纳管、统一运维、统一应用、统一监控、统一评估、统一解释，赋予企业客户易用、高效且安全可靠的AI能力运营服务，协助客户规模化管理日益增长的机器学习模型，提升模型使用效率，降低模型集成管理成本，控制模型生产环境风险。SophonMLOps针对企业AI运营的痛点，围绕企业AI模型接入、运营管理、持续训练的全生命周期，分别提供规模化集成管理、高效模型推理、模型监控预警、模型性能评估、隐私安全保障等功能，为企业的AI日常运营插上翅膀。SophonMLOps打通了AI的全生命周期，为企业的各类用户角色搭建了统一的AI协作平台。对于企业而言，MLOps规模化集成管理了多源异构的机器学习模型，并提供高效且保障隐私安全的模型推理、监控预警及性能评估服务；对用户而言，能感受到操作上的快捷，AI应用与...

随着行业和技术领域的变化日新月异，从数据仓库、动态数仓，到数据湖，从新一代湖仓一体技术到可插拔数据库，概念的引入虽然简单，但如何做到更有效，更复杂的数据资产管理就考验着对生产能力和工艺过程的管理能力。星环科技认为数据中台是一种能力、是一种组织上的策略而不仅仅是一种技术架构，它是在信息化基础上建立的可编织和可复用的数据可分析能力，从而支撑企业数字化转型。星环科技的数据中台三中心、六能力、两个体系星环科技很早就在数据中台领域布局，结合星环科技全系产品的相关组件实现数据中台能力建设。星环科技把数据中台建设归纳为三中心、六能力、两个体系，这当中都会有星环科技产品作为支撑，从而保证企业能够快速实现，并搭建起数据中台，满足企业未来发展变化。数据存储、分析探索、业务赋能三中心第一，帮助企业构建存储中心，提升数据的汇聚和整合能力；第二，构建数据分析探索中心，专注于智能分析能力和实时计算能力的提升，推动智能推荐能力和全链路实时监测和保障能力；第三，构建业务赋能中心，提供统一的访问能力实现跨平台联邦，统一的访问层控制，确保数据安全可用，同时搭建统一的服务能力，面向多场景的服务应用支撑。安全和运维、数据和分...

时空数据库时空数据库是一种针对时空数据处理的数据库系统。它以时间和空间为基础，整合了空间信息和时间信息，能够对时空数据进行存储、查询和分析。时空数据库广泛应用于交通运输、城市规划、GIS等领域。分布式时空数据库分布式时空数据库是一种对时空数据进行存储和处理的数据库系统，通过分布式存储和分布式计算等技术，可以实现对大规模时空数据的高效处理和分析。与传统的集中式数据库系统不同，分布式时空数据库将数据存储在多个存储节点上，并将计算任务分配给多个计算节点来完成，从而极大地提高了时空数据的处理能力和可靠性。分布式时空数据库的出现，使得处理大规模时空数据成为了可能，也更好地满足了各个领域对时空数据深度分析的需求。星环分布式时空数据库-TranswarpSpactureSpacture是星环科技自主研发的一款面向空间、时空数据的存储与管理，集计算与存储为一体的分布式数据库产品，支持大规模矢量数据、时空轨迹数据的存储与计算，具有完备的数据查询、分析和挖掘能力，可用于时空查询分析、时空模式挖掘、时空轨迹聚类等时空轨迹数据分析场景，广泛应用于交通物流、城市管理、位置服务等场景。

星环科技作为一家企业级大数据基础软件开发商，在图计算领域深耕多年，有着深厚的技术积淀和丰富的实践经验。星环科技自主研发的分布式图数据库StellarDB，兼容openCypher查询语言，提供海量图数据的存储和分析能力，支持原生图存储结构，支持万亿边PB级数据存储。同时，StellarDB具备毫秒级点边查询能力，10+层的深度链路分析能力，提供近40种的图分析算法，具备数据2D和3D展示能力。StellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，通过集群化存储和丰富算法，实现了传统数据库无法提供的低延时多层关系查询，目前已经用于金融、政府、交通等众多行业，用于反洗钱、风险控制、营销等多种场景。同时StellarDB还获得了多项行业权威认可：入选信通院2022大数据十大关键词“图计算平台”代表厂商；通过了中国信通院图数据库和图计算平台基础能力两项专项测评；入选著名咨询机构Gartner《中国数据库市场指南》、《工具：中国数据库管理系统供应商甄选》报告等，彰显了其产品技术领先性。如今，5G、物联网、AI等技术的发展应用让数据呈指数倍增长，为图数据库发展提供了更广阔的应用空间。顺势而为，乘势而上...