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扩展数据工程管道:为机器学习准备信用卡交易数据.pdf

上传人: Fl****zo 编号:718955 2025-06-22 27页 1.85MB

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本文主要讨论在使用Databricks优化和扩展数据工程管道时,如何为机器学习准备信用卡交易数据。关键点如下: 1. **扩展挑战**:文章指出,在规模化扩展数据处理时,会遇到性能和存储问题,如文件数量过多和查询效率低下。 2. **Delta Lake解决方案**:通过引入Delta Lake,对交易特征表进行优化,实现文件组织和压缩,减少文件数量,提高查询性能。核心数据是:文件数量减少70%,查询性能提高80%。 3. **技术实施**:文章提到在本地部署Delta Lake,进行Z-Order优化,并讨论了Spark版本限制和存储时旅行的问题。 4. **工作流设计模式**:介绍了Databricks工作流中的"For Each"操作符,它能够实现高效的数据阶段处理,并在弹性计算环境中将数月的工作缩短至数天。 5. **参数配置和优化**:提出了基于证据的优化框架,并详细说明了如何通过参数配置和Notebook实现工作流的灵活控制。 6. **未来步骤**:文章最后指出,下一步是开发动态工作流和计算配置,并强调了管理计算资源和当前版本静态限制的挑战。 综上所述,文章强调了在扩展数据处理时,Delta Lake和优化策略的重要性,以及通过合理的工作流程设计来提升效率。
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