Apache Hudi与机器学习特征存储
1. 在线和离线特征 如果在训练和推理系统中特征工程代码不相同，则存在代码不一致的风险，因此，预测可能不可靠，因为特征可能不相同。一种解决方案是让特征工程作业将特征据写入在线和离线数据库。训练和推理应用程序在做出预测时都需要读取特征-在线应用可能需要低延迟（实时）访问该特征数据，另一种解决方案是使用...
Apache flink - 时间特征
如何在Apache flink中使用摄取时间特征。我知道我们需要设置环境时间特征。但是我怎样才能收集带有时间戳的数据，这些时间戳可以称为摄取时间。目前，当我使用它时，它正在根据系统时钟时间处理窗口。我想根据数据进入flink环境的时间进行处理。一个小代码提取可能有助于清楚地理解它：环境的时间特征：e...
Apache Spark机器学习3.3 特征准备
3.3 特征准备 在前面几节，我们选择了模型并且准备了监督学习所需的因变量。本节，我们需要准备自变量，他们是影响因变量因素（销售团队的成功）的所有特征。对于这项重要的工作，我们需要将400多个特征约减为合理的一组特征，以适应最终的建模需要。为此，我们使用PCA方法，利用专业知识，然后执行特征选择任务...
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