深度学习的模型规模越来越庞大，其训练数据量级也成倍增长，这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求：怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈，怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删和回填特征。本文将介绍字节跳动如何通过 Iceberg 数据湖支持 EB 级机器学习样本存储，实现高性能特征读取和高效特征调研、特征工程加速模型迭代。
深度学习的模型规模越来越庞大，其训练数据量级也成倍增长，这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要
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字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
来源：互联网
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