本文介绍了优化大数据计算中多维度用户数统计的方法，通过数据打标的方式避免数据膨胀，提高性能并减少计算成本。首先分析了大数据计算中遇到的多维度数据统计问题，然后提出了利用数据打标进行处理的解决方案，详细阐述了优化方案的实施步骤和效果。通过对比实验结果，验证了优化方案在提升性能和降低成本方面的显著效果。最后，总结了优化方案的优势和适用场景。
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百度MEG上一代大数据产品存在平台分散、质量不均和易用性差等问题，导致开发效率低下、学习成本高，业务需求响应迟缓。为了解决这些问题，百度MEG内部开发了图灵3.0生态系统，包括Turing Data Engine(TDE)计算引擎、Turing Data Studio(TDS)数据开发治理平台和Turing Data Analysis(TDA)可视化BI产品。依托图灵3.0生态，我们进而形成了一套新的开发范式——"OneData+开发范式"，其关键在于可视化分析与数据集的构建。 TDE-ClickHouse作为图灵3.0生态中重要的基础引擎之一，专注于为业务提供海量数据下的自助秒级分析能力。通过高性能的数据查询能力与高效的数据导入通路，支持业务更及时、敏捷地对海量数据进行分析；通过稳定可靠的分布式架构，在减少资源和运维成本的同时，严控引擎侧的数据质量。
移动运营推广平台（OPS）承载着百度内部移动应用/移动搜索业务的用户增长预算的全流程结算线上化管控功能，为了解决用增业务发展规模扩大、原有技术架构老旧、无离线数仓系统等一系列的问题，针对全域结算数据启动了整体的架构改造。为了解决业务中存在的问题，本文深入探讨并提出了一类在线、离线结合的任务调度解决方案，完成了结算业务架构更新换代，更好地服务于业务发展。
本文深入探讨百度视觉搜索在快速发展的业务及技术背景下，如何通过持续的技术创新和架构升级强化自身的竞争力和适应性，支撑业务健康高效迭代。本文介绍了我们如何通过技术栈升级、架构能力提升以及稳定性建设，来实现全链路架构的演进。借助Golang、百度自研GDP开发框架和ExGraph图化引擎，我们对视觉搜索展现架构进行了全面重构，并重新定义了视觉搜索全系统通路上的模块职责和分层逻辑，开展了一系列系统收敛内聚优化。此外，我们还建设了配套稳定性基础设施，确保系统的高效运行。期望大家能有所收获和借鉴。
本文讲述百度搜索系统面临搜索结果一致性的挑战，如何准确衡量并消除不一致因素成为关键问题。本文介绍了百度搜索系统针对结果波动问题的创新解决方案，通过设计数据打平技术，将问题量化至服务与特征层面，并利用fake流量与动态debug机制进行大量实验与数据收集。同时，采用多实验统筹与自动巡检机制提高实验效率与分析自动化，最终成功捕获所有对结果波动有实质贡献的特征，为系统优化提供了精确指导，显著降低了结果波动。
百度MEG的上一代大数据产品存在平台分散、质量不均和易用性差等问题，导致开发效率低下、学习成本高，业务需求响应迟缓。为了解决这些问题，百度MEG内部开发了图灵3.0生态系统。图灵3.0覆盖了数据全生命周期，包括Turing Data Engine (TDE) 计算引擎、Turing Data Studio (TDS) 数据开发治理平台和Turing Data Analysis (TDA) 可视化BI产品。 TDS作为图灵3.0的核心组件，专注于数据开发和治理。其架构涵盖了从基础设施到用户功能的各个层次，包括数据开发、数仓管理、监控运维和资源管理等模块，支持高效的任务调度、资源管理和数据血缘分析。 此外，TDS引入了智能化工具，如智能诊断和Text2SQL，帮助用户快速定位问题、生成SQL查询，降低了数据开发和查询的技术门槛。
