快速入门#

本文将介绍如何快速入门 FeatInsight,基于一个 SQL 示例来演示如何使用。

安装部署可参考 OpenMLDB 部署文档FeatInsight 部署文档

使用流程#

FeatInsight 的基本使用流程包括以下几个步骤:

  1. 导入数据:使用SQL命令或前端表单进行创建数据库、创建数据表、导入在线数据和导入离线数据等操作。

  2. 创建特征:使用SQL语句来定义特征视图,FeatInsight 使用SQL编译器进行特征分析并创建对应的特征。

  3. 离线场景:选择想要导入的特征,可以同时选择不同特征视图的特征,并使用分布式计算把样本文件导入到本地或分布式存储。

  4. 在线场景:选择想要上线的特征,一键发布成在线特征抽取服务,然后可使用HTTP客户端进行请求和返回在线特征抽取结果。

1. 导入数据#

首先创建数据库test_db表,和数据表test_table,可以直接执行 SQL 来创建。

CREATE DATABASE test_db;

CREATE TABLE test_db.test_table (id STRING, trx_time DATE);

也可以在 FeatInsight 的“数据导入”前端页面直接创建。

为了测试方便,我们准备一个 CSV 文件并保存到 /tmp/test_table.csv。注意,这里本地是 OpenMLDB TaskManager 服务器的本地路径,一般也是 FeatInsight 的服务器路径,需要提前登陆编辑。

id,trx_time
user1,2024-01-01
user2,2024-01-02
user3,2024-01-03
user4,2024-01-04
user5,2024-01-05
user6,2024-01-06
user7,2024-01-07

在线数据可以使用 LOAD DATAINSERT 命令来导入,这里演示通过点击 “使用 CSV 导入” 来执行。

通过前端页面可以预览已导入的在线数据。

离线数据也可以使用 LOAD DATA 命令或前端选择“使用 CSV 导入”来执行。

等待半分钟后导入任务完成,可以查看任务的状态以及日志。

2. 创建特征#

数据导入完成后,可以开始创建特征,本示例使用 SQL 来创建两个基本特征。

SELECT id, dayofweek(trx_time) as trx_day FROM test_table

在”特征“页面选择“创建特征”,填写特征组名称以及 SQL 语句。

创建完成后,可以在“特征”页面查看成功创建的特征。

点击特征名称,进入特征详情页,可以查看特征基础信息,并提供特征预览功能。

3. 生成离线样本#

在“离线场景”页面,可以选择导出离线样本,只要选择刚创建好的特征和提供导出路径即可,前端还提供了“更多选项”可以选择导出格式、运行参数等。

提交导出任务后,可以在“离线样本”详情页查看导出信息,大概半分钟后成功完成。

在本地即可查看导出的样本文件内容。为了验证 FeatInsight 提供的在线离线一致性,可记录离线特征结果,并于后面的在线特征计算做比较。

4. 创建在线服务#

在“特征服务”页面可以选择创建特征服务,同样是只需要选择上线的特征,以及提供特征服务名称和版本即可。

创建成功后,可以在特征服务详情页查看到服务的基本信息,上线包含的特征列表,以及依赖数据表的血缘关系等。

最后通过“请求特征服务”页面,我们可以输入测试数据进行在线特征计算,并且和离线样本的特征结果进行比对。

总结#

本示例演示了使用 FeatInsight 的完整流程,通过编写简单的 SQL 即可实现在线和离线的特征定义,通过选择不同的特征,甚至是组合不同特征组的特征,即可实现快速的特征复用和上线,并且对比离线和在线的计算结果验证了特征计算的一致性。

附录:高级功能#

除了特征工程的基本功能之外,FeatInsight 还提供了高级功能以方便用户进行特征工程的开发:

  • SQL 实验室:提供了 OpenMLDB SQL 语句的调试和执行功能,方便用户执行任意 SQL 操作并调试特征抽取的 SQL 语句。详情请见这里

  • 预计算特征:可以将通过外部批计算或流式处理后得到的特征值直接存入OpenMLDB在线表中,然后访问在线表数据进行读写特征。详情请见这里