语料ETL流程

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。

，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。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

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质量管理和元数据管理功能。数据集成的一个关键进步是引入了"数据管道"的概念。与传统的ETL相比，数据管道更加模块化和可扩展，可以轻松添加新的数据处理环节或调整现有流程。这使得企业能够更快地响应业务变化和数从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

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

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

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决方案，有助于提高模型在客户服务场景下的回答能力。二、语料清洗格式统一对收集到的语料进行格式转换，将不同来源的文本格式统一为适合模型处理的格式。噪声去除消除语料中的无关字符、乱码、广告信息等。同时，要去特殊词汇的拼写错误，可能需要结合专业词典或领域知识来进行纠正。三、语料标注词性标注对语料中的每个单词标注其词性，如名词、动词、形容词等。命名实体识别标注识别并标注语料中的人名、地名、组织机构名等命名

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hive-server2.log发现异常显示有等锁超时的现象，通过有效的规避锁竞争等问题来避免了这个问题，同时也发现系统性能和并发度有较大提升。总结本文介绍了关于ETL业务调优的三个思路，并针对每个调优步骤中具体的注意事项和调优原则进行了阐述和分析。在进行ETL业务调优时，我们要注意把握调优步骤中的关键点，掌握每步骤的调优原则。在遵照一般性原则的基础上，具体问题具体分析，理解和掌握每个步骤可能出现的问题及原因，及时排查解决，将ETL调优尽量应用在关键位置。下一篇文章我们将通过几则案例，继续介绍其他的几个思路，希望可以帮助读者全面掌握ETL业务调优的具体步骤并加深理解，知道什么时候应该用什么手段实现ETL调优。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

应用中就可能出现错误或歧视性输出。语料开发还对语言资源的保存和利用具有重要意义。许多濒危语言或方言通过语料库的形式得以记录和研究，为语言学、人类学等学科提供了宝贵资料。三、语料开发的流程语料开发是一项语料开发：构建智能时代的语言基石在人工智能和自然语言处理技术飞速发展的今天，语料开发作为一项基础性工作，正逐渐成为推动技术进步的关键环节。无论是智能语音助手、机器翻译，还是情感分析、文本生成，这些技术的背后都离不开高质量语料的支撑。那么，什么是语料开发？它为何如此重要？又是如何进行的呢？一、什么是语料开发？语料，即语言材料的集合，是指按照一定规则收集、整理并标注的文本或语音数据。语料开发则是指从数据的采集、清洗、标注到形成可用于机器学习或语言研究的数据集的全过程。语料可以是单一语言的，也可以是跨语言的；可以是通用领域的，也可以是针对特定行业（如医疗、法律、金融）的。例如，训练一个中文语音识别系统，就需要大量带有文本标注的普通话语音数据。二、语料开发的重要性语料是自然语言处理（NLP）技术的“燃料”。没有足够规模和质量的语料，再先进的算法也无法发挥其潜力。以机器翻译为例，早期的统计机器翻译

。标注规范统一词性标注、句法分析、语义角色等标注体系。存储格式采用XML、JSON等通用格式，便于数据交换和共享。质量控制建立数据清洗、校对、审核的完整流程，确保语料库的准确性和可靠性。现代技术为语料等任务。区块链技术为数据溯源和版权保护提供解决方案。语料库管理需要建立完善的管理机制。设立专门的管理团队，制定管理制度和操作规程。建立数据采集、处理、存储、使用、更新的全流程管理体系。实施数据安全策略语料库怎么管理：从数据海洋到知识宝库语料库是语言研究的基石，是人工智能训练的粮仓。在这个数据爆炸的时代，语料库的规模呈指数级增长，如何有效管理这些海量语言数据，已成为一个亟待解决的重要课题。语料库管理面临着多重挑战。数据来源的多样性导致格式不统一，文本、音频、视频等多模态数据并存，给存储和处理带来困难。数据质量参差不齐，噪声数据、重复数据、错误标注等问题严重影响语料库的可用性。数据更新速度快，新词新义不断涌现，要求语料库具备动态更新能力。数据安全问题日益突出，隐私保护、版权管理等都需要严格把控。科学的语料库管理需要建立标准化体系。元数据标准确保数据来源、采集时间、文本类型等信息的完整记录

流程。以图像识别领域为例，通过自动化工具可以快速筛选出模糊、重复的图像，再由专业人员对关键样本进行标注，确保训练数据的准确性。随着AI技术的深入应用，语料存储与管理将朝着智能化、自动化的方向发展。基于AI语料存储与管理：智能时代的"数据粮仓"在人工智能技术快速发展的今天，AI语料作为训练智能系统的"数据粮仓"，其重要性日益凸显。AI语料存储与管理不仅关系到人工智能系统的训练效果，更是推动AI技术持续创新的基础保障。AI语料存储面临着数据规模庞大、格式多样、质量参差不齐等挑战。以自然语言处理领域为例，训练一个高质量的对话系统需要TB级别的文本数据，这些数据包括新闻、社交媒体、专业文献等多种类型。存储系统需要具备高吞吐量、低延迟的特性，同时还要保证数据的安全性和可靠性。分布式存储架构和对象存储技术正在成为主流解决方案，它们能够有效应对海量数据的存储需求。在语料管理方面，元数据标注和版本控制是关键。通过对语料来源、采集时间、质量评级等信息的标注，可以构建起完整的语料画像，为后续的模型训练提供可靠依据。版本控制系统则确保了语料更新过程的可追溯性，这对于持续迭代的AI系统尤为重要。例如，在

TranswarpDataStudio(简称TDS)是星环科技自研的一站式大数据开发工具，提供数据集成、存储、治理、服务和共享等数据处理全生命周期的企业级管理能力。结合星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub简称TDH)业界创新的多模态的大数据处理能力，能够提升企业构建数据中台、数据仓库、数据湖等系统的效率，更高效地实现数据资产化和数据业务化数据开发套件，助力企业完成数据统一化数据开发套件包含了大数据整合工具Transporter、数据库在线开发与协同工具SQLBook和任务调度软件Workflow，该套件作为星环科技大数据基础平台TranswarpDataHub的生态开发应用工具，针对数据开发场景，提供数据集成、SQL开发和任务调度的能力，帮助企业将数据归集到数据湖仓，完成数据统一化的过程。数据开发套件的三大核心优势：分布式架构设计，可支持PB级别的数据平台建设，支持日均十万级任务调度，性能可扩展；支持SQL关键词和SQL片段推荐，数据开发知识积累，智能化持续优化开发体验和开发效率；基于大数据平台计算能力提供数据转换能力，避免传统ETL工具本身的计算瓶颈。数据治理套件，...

图数据库相对于其他传统的数据库有很多优势，以下是几点常见的优势：灵活的数据模型：图数据库支持灵活的数据模型，可以存储复杂的实体类型和其之间的关系，如社交网络、地图路线等复杂模型。强大的关系查询能力：图数据库通过树状遍历方式遍历关系，使用广度优先搜索和深度优先搜索算法，提供更快速、更精确的关系查询和分析。高效的数据处理能力：图数据库处理大规模图数据的效率更高，能够对图数据进行快速存储、索引和查询，降低了大数据量和高并发访问时的数据处理成本和时间成本。聚焦场景：图数据库适用于需要对关系进行建模和分析的应用场景，更加专注于应用场景的需求，为用户提供更好的数据处理能力和建模分析能力。多语言支持：图数据库支持多种语言，为多类开发者和企业提供了更便利的操作性和接口。图数据库具有灵活性高、查询性能强、数据处理能力优异、聚焦场景和多语言支持等优势。这些优势使得图数据库在现代大数据场景下的应用越来越广泛化。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服务，在图计算领域深耕多年，自主研发了分布式...

分布式图数据库是一种用于存储、管理和查询图数据的数据库，适用于处理海量复杂数据、实现多跳关系查询和图算法计算。通过分布式存储和计算，实现对大规模图数据的高效管理和查询。分布式图数据库使用图结构存储数据，节点和边可以拥有自定义的属性，支持多种查询语言和图算法。它通常由多个节点组成，每个节点负责存储和处理一部分数据，互相协作完成任务。分布式图数据库适用于金融、社交媒体、医疗等领域的数据分析和挖掘。TranswarpStellarDB是由星环科技自主研发的一款分布式图数据库，兼容开放Cypher查询语言。它支持原生图存储结构，提供PB级别的海量图数据的存储和分析能力。同时，在易用性、安全性、运维管理以及开放性方面也有着不错的表现。TranswarpStellarDB4.0性能在多跳查询和图算法方面实现了数倍升级，并且在易用性、安全性、运维管理和开放性等方面都进行了全面升级，可以帮助企业用户更快、更高效地挖掘海量数据互联的价值。通过采用分布式集群存储的方式，TranswarpStellarDB克服了海量关联图数据存储的难题，并通过集群化存储和丰富的算法来实现低延迟的多层关系查询。已经在金融、政...

图数据库是一种特殊的数据库管理系统，可以高效地存储和查询各种复杂数据间的关系。一般而言，图数据库是基于图形理论和图形模型而建立的，相比于传统的关系数据库（RDBMS），图数据库能够很好的解决复杂数据之间的连接问题，有着优越的效率和性能。图数据库可以看作一个由节点（节点表示具体的数据）和边（边表示节点之间的生物关系）组成的图，这种图称为图形数据。这些节点和边都具有特定的属性，这些属性包含了数据的详细信息，比如名称，性别，地址等内容。这种数据呈现了一个更加真实和可视的方式，具有更加完整的信息和语义，可以用于多种领域，如社交网络，交通规划，生物医学等，因此有着极其广泛的应用前景。相比于其他数据库系统，图数据库拥有以下优点：应对复杂性：图数据库可以轻松处理各种形式的复杂数据，可以通过在图形结构中表示数据之间的联系，从而实现更好的查询和可视化。相比于传统的关系型数据库，图形数据的可视化更加清晰有条理，能够更加方便的进行复杂数据的关系分析。高效性：图数据库能够高效地处理大量的数据连接操作，而且查询时不需要太多的连接，所以具有更高的查询效率。例如，在社交网络中，图数据库能够高效的搜索出用户之间的关系...

星环科技凭借自身在大数据、人工智能等领域多年来积累的技术优势和实践经验，能够为水电行业打造基于国产基础软件的新一代数据底座，实现海量数据实时接入及应用。在方案中，所有时序数据通过实时接口统一接入星环科技分布式时序数据库TranswarpTimelyre，关系型数据接入关系型分析引擎TranswarpInceptor关系库，非结构化数据接入对象存储平台。然后对时序数据、关系数据进行主题建模和维度建模，将建模结果直接写星环科技分布式数据库入ArgoDB中，形成DWD和DWS层。并在ArogDB中，面向应用分析，构建数据指标宽表、应用主题数据等数据集市层。这里有几个很关键的联合分析技术，一个是“序关分析”，举个例子，我们在做故障预警算法开发的过程中，需要提取故障特征，通过历史设备台账数据（一般存在关系型数据库），把所有设备的故障开始时间、故障结束时间，故障类型等拿出来，关联时序数据库找到设备故障时刻的测点值，这些值要提取出来，作为样本进行AI模型训练。另外一个是流上机器学习与流批一体，按照上面的例子，训练完模型后，需要部署在实时计算引擎上，与离线库中的档案数据表等，构建实时故障预警模型，对同...

近年来，图数据库的价值逐渐得到了大家的关注。作为一家专注于图数据库研发的企业，星环科技成为了行业内备受关注的图数据库公司之一。星环科技致力于打造企业级大数据基础软件，旨在为用户提供数据的集成、存储、治理、建模、分析、挖掘和流通等全生命周期的基础软件和服务。同时，作为一家深入图计算领域多年的公司，星环科技自主研发了分布式图数据库StellarDB，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。另外，StellarDB还具备毫秒级的点边查询能力、10+层深度链路分析能力和近40种的图分析算法，同时还可提供数据2D和3D展示能力。星环科技进一步推出的StellarDB4.0版本，在数据导入、多跳查询和图算法性能方面实现了数倍升级，同时在易用性、安全性、运维管理和开放性方面也全面升级。这些升级内容均有利于帮助企业用户更高效地挖掘海量数据互联价值。星环科技已经成功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。广泛应用于金融、政府、交通等多个行业的反洗钱、风...

数字经济时代，边缘计算作为行业数字转型的核心能力底座，正在快速崛起。星环科技也在边缘计算领域进行了诸多探索，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。设备数据管理：平台支持超过20种标准的设备协议，用户只需要进行简单配置便可快速将物联网设备或视频设备接入平台，并进行设备数据实时预览和统一管理。边缘模型部署：平台支持多种框架训练的深度学习模型的上架，通...

图数据库技术是一种应对处理网络、社交网络、金融、物流、人力资源等领域大规模图数据的数据库技术。它的核心思想是将数据以节点和边(或关系)的形式表示为图结构，并且使用图论算法来处理和分析图数据。与传统关系型数据库相比，图数据库具有以下独有的优势：高效处理复杂关系：图数据库能够更加高效和便利地处理网络关系的复杂性，而关系型数据库则需要多表关联，从而开销比较大。更加贴合业务需求：图数据库建立的业务图模型更能够贴合实际业务需求，更好的反映业务中的关系复杂性，同时也更加容易维护和解决问题。易于拓展：作为新型数据库，图数据库基于跨平台开源软件，并且基于标准语言，可以并行处理，易于拓展。更好的查询性能：图数据库采用以图形方式存储的数据，查询性能快，即使在数据量较大时，图查询语言效果也良好。更好的原型应用程序：图数据库的特性，同时也增加了更多的应用程序，这些程序在传统关系型数据库中往往比较困难。图数据库技术在社交网络分析、推荐系统、物流、金融、人工智能等领域有广泛的应用前景。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...

AquilaInsight是星环科技推出的一款多模数据平台监控软件，为企业运维团队提供了一套统一、完整、便捷的智能化运维解决方案。通过丰富的仪表盘管理、告警与通知管理、实时和历史查询语句运行分析、计算和存储引擎的统一监控、完整的日志收集过滤与检索等功能，实现高效智能运维的目标，充分保证集群稳定高效的运作。业务痛点企业在应对业务部门的扩张以及数据融合创新时，通常会针对不同的项目场景引入不同的数据模型以及大数据产品。这些产品和模型为企业解决了海量多源异构数据的存储管理难题，但与此同时，产品服务的可靠性问题也为企业带来了挑战。服务需要持续高效、稳定、可靠的运作，对于企业运维团队来说需要做到有问题及时发现，资源不够及时扩容，出现故障迅速修复，以防止出现服务器长时间宕机、业务长时间中断、数据丢失等问题。企业如果采用了大量分布式架构的大数据组件，那么运维人员需要掌握每一款大数据产品的相关知识，极大的增加了企业的运维成本以及运维人员的学习成本。并且由于缺乏统一的运维入口，传统的查询运维难以完成指标数据的可视化，极易缺乏或遗漏关键监测指标。在数据碎片化、监控对象粒度庞大的情况下，自动化监控难以实现，无...

星环科技自主研发的数据安全管理平台TranswarpDefensor，基于Defensor的五大核心能力和星环科技全局数据安全策略，可以帮助企业建设以数据为中心的数据安全防护。Defensor能够帮助企业了解内部数据敏感信息的资产地图，发现潜在风险，并监控企业重要数据的合规使用；同时，也能对企业敏感数据进行分类分级，通过数据脱敏、水印等方式对数据进行事前事后的保护，防止数据泄露或能够在数据泄露后做到可以溯源追踪。五大核心能力：分类分级、数据脱敏、操作监测、操作审计、个人信息去标识第一，敏感数据识别与分类分级，帮助企业全面梳理敏感资产，并绘制分类分级资产地图。Defensor内置的分类分级标准参照，涵盖了多个行业法律法规，并与律师深度合作探讨，共同落实了大量规则；基于正则表达式、关键字内容、算法匹配、字典匹配等方式，自动扫描全局敏感数据，提供定时敏感识别扫描任务。第二，提供数据脱敏和水印等能力，让敏感数据可以脱敏后服务业务，并在发生泄露后可以追踪溯源。平台预置多种脱敏算法，开箱即用，满足不同场景，不同安全等级的脱敏要求。当敏感数据需要对外流通时，支持在数据集中嵌入水印，当数据发生泄漏后，...