Zovda
数据工作通常先在样本上做原型，然后直接指向全量。原型是按「看得懂」写的，而看得懂在全量上是贵的。
差别不是一个常数倍，而是另一种形状的活。
时间花在哪
- 逐行调用模型或服务，这一项压倒其余一切
- 一万行时没事、全量时很慢的无索引关联
- 反复计算一个根本不会变的指纹
- 一行一行往库里写
每一样在样本上都看不见，在全量上都是决定性的。
批处理，加缓存
把需要同一个昂贵操作的行归到一批，并按内容缓存结果。算过一次的指纹，就不该再算第二次。
调模型的时候按输入长度分批，免得慢的那些堵住队列。
让它能断点续跑
跑到八成失败、然后从零重来的任务，会以同样的方式再失败一次。写检查点，让每个阶段幂等，重跑不会把行插两遍。
按阶段量
每个阶段都计时、计数，不只在最后量。慢的那一段，通常不是大家猜的那一段。
这些集合由 Zovda 通过 Datuva 跑，每个阶段报自己的计数。数据研究语料展示了一次运行是怎么被描述的。
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