大数据存储和特征工程的最佳实践：字节跳动的经验之谈

2023-10-17 22:59:57

字节跳动湖平台：批处理与特征工程实践

随着业务的蓬勃发展，字节跳动正面对着海量数据的存储、处理和分析挑战。日均 PB 级的增量数据和百万 Core 级的训练资源消耗，对数据管理和处理平台提出了严峻考验。字节跳动湖平台应运而生，它是一个统一的数据存储和计算平台，提供高可靠性、高可用性、高性能的数据存储，以及强大的计算能力和丰富的计算引擎，满足字节跳动在批计算和特征工程方面的需求。

湖平台在批计算中的实践

字节跳动使用湖平台进行批计算，为其庞大的数据集提供强大的处理能力。通过选择合适的计算引擎，如 Apache Spark 和 Presto，以及设计高效的计算作业，湖平台可以快速处理海量数据，为业务方提供及时的洞察。

例如，字节跳动使用湖平台来处理每天增量数 PB 的用户行为日志。通过将日志数据加载到湖平台，字节跳动可以对其进行批量分析，以识别用户行为模式、优化产品推荐和提高用户参与度。

代码示例：

import pyspark
from pyspark.sql import SparkSession

# 创建 SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("BatchProcessing").getOrCreate()

# 加载用户行为日志数据
logs_df = spark.read.parquet("s3://bucket/user_logs/")

# 过滤和聚合日志数据
filtered_df = logs_df.filter("action = 'view'")
aggregated_df = filtered_df.groupBy("user_id").agg({"view_count": "sum"})

# 保存聚合结果
aggregated_df.write.parquet("s3://bucket/user_behavior_summary/")

湖平台在特征工程中的实践

特征工程是机器学习和深度学习中的关键步骤，它涉及从原始数据中提取有用特征，以构建高效的模型。字节跳动使用湖平台来进行特征工程，它提供了一系列丰富的特征工程工具和算法，帮助业务方快速开发和训练模型。

例如，字节跳动使用湖平台来构建用户画像特征。通过提取用户行为日志中的特征，如浏览过的视频、点赞的文章、购买过的商品等，湖平台可以生成用户画像，用于个性化推荐和有针对性的营销。

代码示例：

import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import LabelEncoder

# 加载用户行为日志数据
logs_df = pd.read_csv("user_logs.csv")

# 提取用户行为特征
user_features = logs_df[["user_id", "video_id", "article_id", "product_id"]]

# 对分类特征进行编码
user_features["video_id"] = LabelEncoder().fit_transform(user_features["video_id"])
user_features["article_id"] = LabelEncoder().fit_transform(user_features["article_id"])
user_features["product_id"] = LabelEncoder().fit_transform(user_features["product_id"])

# 保存用户画像特征
user_features.to_csv("user_portrait_features.csv")