30分钟，将你的Spark SQL模型变为在线办事

SparkSQL在呆板进修场景中应用

第四范式已经在许多行业落地了上万个AI应用，好比在金融行业的反诓骗，媒体行业的消息保举，能源行业管道检测，而SparkSQL在这些AI应用中快速实现特性调动施展着重要的浸染

半小时，将你的Spark SQL模子变为在线处事

SparkSQL在特性调动首要有一下几类

多表场景，用于表之间拼接操纵，好比买卖营业信息表去拼接账户表

行使udf举办简朴的特性调动，好比对时刻戳举办hour函数处理赏罚

行使时刻窗口和udaf举办时序类特性处理赏罚，好比计较一小我私人最近1天的斲丧金额总和

SparkSQL到今朝为止，办理很好的办理离线模子实习特性调动题目，可是跟着AI应用的成长，各人对模子的祈望不再只是得出离线调研结果，而是在真实的营业场景施展出代价，而真实的营业场景是模子应用场景，它必要高机能，必要及时推理，这时辰我们就会碰着以下题目

多表数据离线到在线怎么映射，即批量实习进程中输入许多表，到在线情形这些表该以什么情势存在，这点也会影响整个体系架构，做得好可以或许晋升服从，做得欠好就会大大增进模子发生营业代价的本钱

SQL转换成及时执行本钱高，由于在线推理必要高机能，而数据科学家也许做出成千上万个特性，每个特性都人肉转换，会大大增进的工程本钱

离线特性和在线特性保持同等坚苦，手动转换就会导致同等机能，并且每每很难同等

离线结果很棒可是在线结果无法满意营业需求

在详细的反诓骗场景，模子应用要求tp99 20ms去检测一笔买卖营业是否是诓骗，以是对模子应用机能要求很是高

第四范式特性工程数据库是怎样办理这些题目

半小时，将你的Spark SQL模子变为在线处事

通过特性工程数据库让SparkSQL的手段获得了增补

以数据库的情势，办理了离线表到在线的映射题目，我们对前面给出的谜底就是离线表是怎么漫衍的，在线也就怎么漫衍

通过统一套代码去执行离线和在线特性转换，让在线模子结果获得了担保

数据科学家与营业开拓团队的相助以sql为转达介质，而不再是手工去转换代码，大大晋升模子迭代服从

通过llvm加快的sql，对比scala实现的spark2.x和3.x在时序伟大特性场景可以或许加快2～3倍，在线通过in-memory的存储，可以或许担保sql可以或许在很是低耽误返回功效

快速将spark sql 模子酿成及时处事demo

demo的模子实习场景为猜测一次打车行程到竣事所必要的时刻，这里我们将行使fedb ，pyspark，lightgbm等器材最终搭建一个http 模子推理处事，这也会是spark在呆板进修场景的实践

（编辑：湖南网）

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