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

语料库工具是用于创建、管理、分析和利用语料库的软件或平台。以下是一些常见的语料库工具及其特点：一、语料收集工具网络爬虫用途：用于从互联网上收集文本数据，构建大规模的语料库。例如，在构建一个新闻语料库时，可以使用网络爬虫从各大新闻网站抓取新闻文章。文本采集软件用途：从各种文档格式（如PDF、Word）中提取文本内容，方便将本地的文本资源整合到语料库中。二、语料预处理工具文本清洗工具用途：去除文本中的噪声，如HTML标签、特殊字符、多余的空格等，使文本更加规范。分词工具用途：将文本按照一定的规则分割成单词或词块，这是自然语言处理中的一个基本步骤。三、语料标注工具词性标注工具用途：给文本中的每个单词标注其词性，如名词、动词、形容词等，这对于语法分析和语义理解很有帮助。命名实体识别（NER）工具用途：识别文本中的命名实体，如人名、地名、组织机构名等。四、语料分析工具词频统计工具用途：计算语料库中每个单词出现的频率，这对于了解语料库的词汇分布、主题词等很有帮助。主题模型工具用途：用于挖掘语料库中的主题结构，发现语料库中隐藏的主题和每个主题下的关键词。

图数据库是一种用于处理图形数据的特殊类型的数据库。它们旨在存储和管理关系和连接，具有比其他类型的数据库更强大的能力。目前国内有众多优秀图数据库产品，星环科技图数据库产品StellarDB其中之一。TranswarpStellarDB是星环科技自主研发的企业级分布式图数据库，提供高性能的图存储、计算、分析、查询和展示服务。StellarDB支持原生图存储，千亿点、万亿边、PB级大规模图数据存储；具备10+层的深度链路分析能力，提供丰富的图分析算法和深度图算法；支持标准图查询语言并兼容openCypher，并具备海量数据3D图展示能力。可以帮助用户快速开发欺诈检测、推荐引擎、社交网络分析、知识图谱等应用。TranswarpStellarDB优势：原生图存储：StellarDB为数据存储设计了专有的图存储结构，优化查询性能，通过高效的压缩算法减少磁盘和内存的使用量。根据分区策略，图数据均匀分布于集群各节点。优越的性能：存储引擎和计算引擎结合，使计算引擎可以利用数据locality提升计算性能，拥有卓越的数据读写能力，支持大规模并行处理，毫秒级的查询响应。高扩展性：完全的分布式架构，具有良好的...

近日，领先的IT市场研究和咨询公司IDC发布2022年数字政府百强榜，梳理出数字政府领域领先的技术供应商，评估了技术提供商的市场能力及市场份额。星环科技作为企业级大数据基础软件开发商，成功入选IDC数字政府百强榜“大数据及数据治理”模块。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服务，形成了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。在政府领域，星环科技通过智慧政务数字底座为政府数字化转型建设提供计算、存储、算法等基础能力支撑，归集业务数据，优化业务流程，治理出有价值的数据资源，进行专题分析沉淀数据资产，服务部门之间数据共享与业务协同，服务领导决策与政策制定，服务公众、企业便捷办事。公司产品已被多个部委或省市机关部门使用，助力构建数字化政府，提升治理效率。比如星环科技基于数据云平台TDC为建设上海市数据资源平台提供了底层支撑，将70多个委办局以及16个区县业务库的结构化和非结构化数据进行归集，构建三级数据共享交换体系，保障数据安全，支撑“一网通办”等数据服务能力。此外，根据不...

近年来，随着数字经济的蓬勃发展，数据跨境活动日益频繁，数据处理者的数据出境需求快速增长。为规范数据出境活动，保护个人信息权益，维护国家安全和社会公共利益，促进数据跨境安全、自由流动，国家互联网信息办公室公布了《数据出境安全评估办法》，9月1日起施行。《数据安全出境评估办法》构建了我国数据出境安全评估的制度，然而企业在具体落地方面，还存在诸如数据分类分级；重要数据识别、存储、管理；数据安全监督；敏感数据防泄露等实际困难，国内迫切需要落实数据安全出境的企业。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服务，构建明日数据世界。在数据安全与流通方面，星环科技具备一系列产品和解决方案。针对有数据跨境需求的企业，星环科技可以提供一套可落地的企业数据安全出境合规解决方案，为企业提供数据跨境一站式服务，助力企业高效、合规的开展数据流通业务。以某智能车企云端车联网全球化数据安全合规案例为例，针对客户面对的系统内存在大量个人隐私数据，但是没有资产地图；缺乏数据分类分级策略；缺乏个人隐私数据使用、流转的监测与防护；需要敏感资产风险评...

利用星环科技数据云平台TDC打造的基于PaaS平台的绿色轨道交通线网指挥中心，为轨交集团打造技术中台、数据中台、模型中台、业务中台。与传统模式相比，PaaS模式采取集约化部署，能大大提高资源利用率；可为开发人员提供隔离的租户环境，灵活选择所需大数据与AI能力，进行探索分析和数据挖掘。技术中台：统一资源管控，灵活资源分配，快速资源申请与部署。数据中台：全量数据接入；面向应用主题的指标计算与规范化数据存储。模型中台：基于人工智能、深度学习的算法模型，支撑业务分析、评估、与决策。业务中台：采用微服务架构，串联系统功能，打通整合业务应用。通过采集实时能耗、电能质量、设备状态等实时数据和客流信息、列车运营信息、基础信息等非实时数据，基于星环科技智能分析工具Sophon进行建模预测，支撑上层能耗统计与监测应用、能耗综合评估应用，实现行车调度精细化，促进轨道交通绿色低碳发展。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，围绕数据全生命周期提供基础软件与服务，形成了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。通过为企业搭建数字化转型的数字底座，星环科技助力政府、金融、能源、...

随着科技和信息技术的快速发展，时空数据已经成为重要的技术支撑和决策工具。与此同时，国内也出现了不少优秀的国产时空数据库产品，不仅在空间分析、时序分析等方面实现了卓越的表现，同时也在存储管理、可视化展示等方面有着出色的成果。不少时空数据库产品已实现了高可靠性、高性能和高稳定性的功能，在交通运输、城市规划、GIS和物流供应链等领域都有着广泛的应用。其中星环科技的分布式时空数据库-TranswarpSpacture就是其中一款优秀的时空数据库产品。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。产品优势原生空间：时空数据类型，针对空间时空数据的特定优化。兼容OGC标准：提供丰富的分析函数，具备复杂分析挖掘能力。支持SQL：基于SQL完成空间分析和轨迹分析，降低产品使用门槛。兼容Po...

数据库作为提供数据存储与处理能力的基础软件，是信息系统的基础、信息安全的基石，因此，数据库自主可控和国产化替代已经刻不容缓。兼容性是国产化替代关键，自研数据库更具潜力Oracle数据库发展较早，在国内市场内占领了一定先机，企业经过信息化的长期积累和革新，基于Oracle开发了大量的系统业务。为了能够适配新的国产数据库产品，必须对应用代码进行大量修改，各数据表的数据类型、函数、语法规则需要进行系统、全面的改造，这就要求新的国产数据库对原有数据库能够有很好的兼容性支持，降低迁移的代码改造成本。Oracle经过多年的发展，在SQL语言、性能、实例形态、容灾方案等方面有很多积累扩展。若要实现Oracle数据库的国产化替代，除了要能够提供在性能、容灾能力、安全能力等方面全方位提供对等的能力，首先要解决的就是如何兼容Oracle的大量SQL方言，尤其是Oracle的PL/SQL这一独特的广受欢迎的语法体系。中国信通院《数据库发展研究报告》中表示，“国内关系型数据库产品中多数是基于MySQL和PostgreSQL二次开发的”。因此，这些产品对MySQL、PostgreSQL兼容性较好，但没有体系化的...

星环SophonP²C是企业级隐私计算平台，拥有多项性能及安全认证，平台支持不同场景的隐私计算需求，包括横纵向联邦学习、多方安全计算、基于差分隐私的数据发布、匿踪查询等，为多方数据安全协作提供完整的平台底座。SophonP²C可用于解决跨组织协作时无法安全利用各方数据的难题，助力数据流通应用的合法合规。在保障隐私的前提下，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，提供多种开箱即用的工具，方便用户进行数据处理、分析、特征工程等工作，可快速进行多方数据统计、分析建模和应用工作。平台拥有的多种适应不同安全和通讯环境的加密安全手段和通信架构，为跨组织的数据协作提供安全、可靠、高效的平台支持。分布式隐私计算平台SophonP²C产品优势：支持多种隐私计算框架,平台易用易部署1.采用同态加密、差分隐私、秘密分享、不经意传输等隐私技术，覆盖联邦学习(FL)、多方安全计算(MPC)、匿踪查询(PIR)、隐私求交(PSI)等多种隐私计算功能。2.支持大数据规模的隐私计算场景，支持亿级数据进行联邦学习、多方安全计算和隐私求交。3.提供页面可视化安装部署，并支持实体部署、容器部署、...

在边缘计算领域，星环科技研发了边缘计算平台Sophon。Sophon是解决多模态数据集成和治理过程中的边缘化、智能化的云端-边缘端融合计算平台，支持标准的视频和物联网协议接入，低代码的业务流程构建，高性能的数据处理和分析，企业级的云-边数据、服务治理，以及针对边缘嵌入式和云端服务器等异构硬件的适配。星环科技Sophon平台包括设备数据管理、模型训练迭代、边缘模型部署、应用构建分发、数据治理能力、边缘自治能力、云边协同能力七大能力。Sophon可以从两个层面实现效益价值：降低长尾应用的实施人力，降低从数据到模型，模型到应用的构建成本；改变长尾应用的落地模式，从粗放的一次性模型交付到精细化的模型持续运营。其主要技术创新包括：边缘可视化流处理构建、边缘数据采样驱动模型迭代、边缘实时数据可视化、边缘深度推理引擎。Sophon在智能制造、智能安防、智能工地、智能交通、智能城市、智能校园、智能加油站等城市治理、设备可预测性维护等云边一体场景有着广泛的应用。当前边缘计算作为产业数字化转型核心技术已形成共识，我国也高度重视边缘计算的发展，积极推进边缘计算在工业互联网等多个领域的技术、标准与产业发展。星...

企业选择合适的图数据库需要考虑多方面的因素，包括以下几点：数据集规模：如果需要处理大规模的图形数据，应选择支持水平扩展和集群部署的图数据库。查询需求：不同的图数据库对数据类型和查询需求的支持程度有所不同，应根据实际需求选择。性能和可扩展性：不同的图数据库性能和可扩展性有所不同，应选择性能和可扩展性良好的图数据库。支持程度：选择使用支持程度好的图数据库，可以得到更好的技术支持。维护和成本：选择维护成本低、方便使用的图数据库，能够降低维护成本和使用难度。在选择图数据库时，应根据具体需求进行综合分析、评估和选择。星环科技分布式图数据库是国内比较知名的图数据库产品之一。星环分布式图数据库StellarDB星环科技在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式图数据库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在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用...

星环科技数据底座方案已在多个场景落地应用：广西某水电企业工业大数据生态云平台按照“统一规划、统一设计、统一建设”原则开展适应电力能源需求的“云-雾-端”多级、多云协同云计算架构设计。形成电力能源企业计算云、存储云、网络云、安全云等多云架构体系。打造包含智慧运营中心、设备状态诊断中心、安全应急中心、气象资源中心、智慧营销中心与智慧电厂的核心智慧化平台，实现数字化业务管控、智慧化企业经营和生态化商业服务的完整生态，实现企业的数字化转型。工业大数据生态云平台实施分为平台构建、数据资产治理实施与基础门户建设三个部分。其中IaaS层提供计算资源、存储资源、网络资源等基础设施服务；PaaS层由容器云、微服务治理、DevOps、敏捷开发平台、大数据平台、数据资产管理、统一应用门户等组成，为上层智慧企业应用提供基础能力平台的支撑，未来可进一步扩展人工智能平台、元宇宙、区块链、数字孪生等新技术应用平台；SaaS层应用提供数字化业务管理、智慧化企业运营管控、生态化商业服务等应用，并基于统一应用门户为用户提供交互服务。新能源集控中心是实时数仓在新能源方面的应用，跟水电比较像，比如区域监控中心一体化大数据应用...