多源异构数据融合处理方案设计

多源异构数据融合处理方案设计

在大模型训练过程中，数据来源的多样性是不可避免的挑战。本文将分享一套完整的多源异构数据融合处理方案。

数据源分析

首先需要识别数据源类型：结构化数据（如数据库表）、半结构化数据（如JSON、XML）和非结构化数据（如文本、图像）。

核心处理流程

1. 数据抽取：使用Python连接不同数据源
2. 格式转换：统一为标准数据格式
3. 特征提取：针对不同类型数据提取关键特征
4. 数据对齐：建立统一的索引体系

可复现代码示例

import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine

def extract_data():
    # 连接数据库
    engine = create_engine('mysql://user:pass@localhost/db')
    df1 = pd.read_sql('SELECT * FROM table1', engine)
    
    # 读取JSON文件
    df2 = pd.read_json('data.json')
    
    # 合并数据
    merged_df = pd.concat([df1, df2], axis=0)
    return merged_df

关键技术点

• 使用数据清洗库处理缺失值和异常值
• 建立数据字典确保字段一致性
• 采用向量化操作提高处理效率

该方案已在多个大模型项目中验证，显著提升了数据处理效率。