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则需定期以事务的方式进行批量存储。对于每一个 O(t) 存储后， 恢复函数 R 的实现就简单多了：任务恢复时，将 O(t) 重新加载，使用 F 执行重算操作。

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MillWheel 使用了一种名为「Strong production」的机制将每个算子的输出在发送至下游之前都进行了持久化存储，一旦发生了故障，当需要恢复时，引擎可以直接将存储后的结果发出去。

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更进一步地，Kafka Streams 需要数据输入源和输出均为 Kafka 消息队列。

Kafka Streams 中的「结果」也以事务的方式批量持久化，但和 Flink 不同的是，这些结果是被写入不同的消息队列中：

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同传统的批处理系统类似，流处理中也是以 RDD 构建出整个的数据血缘，当发生 FailOver 时，则重新计算整个 RDD 就可以了。如果 Spark Streaming 存在非确定性的计算

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下图比较概括地描述了一个系统的质量观测完整生命周期，大体上可以分为如下四个阶段，并且在每个阶段都有需要特别关注的一些数据和指标：

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第二个非常大的变化是AI。这12年以深度学习为代表的技术，慢慢从理论变成非常实用的技术，进入商业的各个环节，提升商业每一个环节的效率、质量。

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多模态知识图谱的应用场景十分广泛，它极大地帮助了现有自然语言处理和计算机视觉等领域的发展。多模态结构数据虽然在底层表征上是异构的，

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模态缺失和模态噪声是两个挑战（主要是文本和图片的缺失和噪声），这将严重降低多模态信息学习的性能。在真实的电子商务场景中，

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K3M在淘宝4千万商品上训练,其中每个商品包含一个标题,一张图片和一组相关的三元组。我们设置不同的模态缺失和噪音比率，在商品分类、

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在设计数据库时，我们假设数据库可能在任何时刻，由于如硬件故障，软件Bug，运维操作等原因突然崩溃。这个时候尚未完成提交的事务可能已经有部分数据写入了磁盘