设置云端结构化自定义日志时间 当日志接入云日志服务（LTS）时，您可以通过开启“自定义日志时间”开关，将日志中的时间字段设置为接入配置的时间。 开启自定义日志时间 在左侧导航栏中选择“日志管理”。 结构化日志以日志流为单位，在“日志管理”页面选择目标日志组和日志流。 单击日志流名

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支持标准SQL查询语法 完全继承 GaussDB (DWS)的SQL查询语法的支持，实现HDFS分布式文件系统上的结构化数据分析查询，支持连接、聚合、字符日期等系统函数，支持子查询以及HDFS结构化数据和GaussDB(DWS)本地数据的联合访问，支持窗口函数等。 针对HDFS数据的代价估算模型

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如何进行需求结构化管理 为什么要进行需求结构化管理？ 并不是说任何情况下都需要进行软件项目需求的结构化管理。如果只是事务性质的管理需求，也就是有需求了能记录、能跟踪状态、实现之后不需要继续跟踪、也不需要维护需求与需求之间的关联，那么不需要思考需求结构化管理这个问题。这种情况下，不

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查询结构化模板简略列表 功能介绍 该接口用于查询结构化模板简略列表。 调用方法 请参见如何调用API。 URI GET /v3/{project_id}/lts/struct/customtemplate/list 表1 路径参数 参数 是否必选 参数类型 描述 project_id

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连接器1的规格：赠送版 结构化数据存储：40G 非结构化数据存储：200G 连接器2的规格：基础版 结构化数据存储：10G 非结构化数据存储：20G 用了一段时间后，用户发现连接器中的数据存储容量无法满足业务需要，于2023/07/20 9:00:00扩容基础版连接器结构化数据存储至50G

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应用。 Hive 建立在Hadoop基础上的开源的 数据仓库 ，提供类似SQL的Hive Query Language语言操作结构化数据存储服务和基本的数据分析服务。 ZooKeeper 提供分布式、高可用性的协调服务能力。帮助系统避免单点故障，从而建立可靠的应用程序。 KrbServer

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配置信息抽取 配置信息抽取简介 结构化抽取 非结构化抽取

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快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL的功能对数据进行分析处理，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 背景信息

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快速使用HBase进行离线数据分析 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。本章节提供从零开始使用HBase的操作指导，在集群Master节点中更新客户端，通过客户端实现创建表，往表中插入数据，修改表，读取表数据，删除表中数据以及删除表的功能。 背景信息

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关系，为用户推荐满足用户需求的结构化信息内容，而不是互联网网页。 图1 知识图谱 与语义搜索 智能问答系统 基于知识的问答系统建立大规模知识库，通过理解将用户的问题转化为对知识图谱的查询，提供用户所关心的问题答案。 图2 知识图谱与智能问答 大数据分析与决策 知识图谱通过语义链接帮

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快速使用Hive进行数据分析 Hive是基于Hadoop的一个数据仓库工具，可将结构化的数据文件映射成一张数据库表，并提供类SQL的功能对数据进行分析处理，通过类SQL语句快速实现简单的MapReduce统计，不必开发专门的MapReduce应用，十分适合数据仓库的统计分析。 背景信息

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。 MapReduce服务 （ MRS HBase） HBase是一个开源的、面向列（Column-Oriented）、适合存储海量非结构化数据或半结构化数据的、具备高可靠性、高性能、可灵活扩展伸缩的、支持实时数据读写的分布式存储系统。 使用MRS HBase可实现海量数据存储，并实现毫秒级数据查询。选择MRS

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根据实例规格和购买时长计费。 连接器 根据连接器规格和购买时长计费，建议购买周期与空间实例一致。 结构化数据存储容量（必选） 默认结构化数据存储容量10G（需购买），计费模式为“包年/包月”。 非结构化数据存储容量（必选） 默认非结构化数据存储容量20G（需购买），计费模式为“包年/包月”。 假设您计划购买

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可靠消息队列），支持各种数据源导入数据到大数据集群中。使用 云数据迁移 云服务也可以将外部数据导入至MRS集群中。 数据存储 MRS支持结构化和非结构化数据在集群中的存储，并且支持多种高效的格式来满足不同计算引擎的要求。 HDFS是大数据上通用的分布式文件系统。 OBS是 对象存储服务 ，具有高可用低成本的特点。

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创建数据 数据拥有方公司A创建和发布数据集。可供选择有两种数据资产类型：结构化数据集、非结构化数据集。创建数据集后，发布数据集，此时对空间内的所有代理可见。 父主题： 可信数据交换场景

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快速使用HBase进行离线数据分析 HBase是一个高可靠性、高性能、面向列、可伸缩的分布式存储系统。本章节提供从零开始使用HBase的操作指导，在集群Master节点中更新客户端，通过客户端实现创建表，往表中插入数据，修改表，读取表数据，删除表中数据以及删除表的功能。 背景信息

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进行二次修改，从而快速复用行业的业务数据逻辑和经验。 数据文件：数据资产类数据文件商品是由云商店提供给商家一个或多个非结构化数据和结构化数据的交易，通常用于数据分析、机器学习等应用场景，帮助用户轻松、安全地发现、订阅、交换和使用高质量的数据。 应用资产类 应用资产类商品是指将商家

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语言操作结构化数据，其基本原理是将HQL语言自动转换成MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。 灵活

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要应用，主要是基本的、日常的事务处理，例如银行交易。 支持结构化数据和非结构化数据 结构化数据是指可以用统一的结构来表示的数据，如数字、符号等。另一类无法用结构化来表示的数据，如文本、图像、声音、网页等，则称之为非结构化数据。 SAP提供丰富的周边应用软件，包括数据复制、BI等。

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数据建模引擎 节点”，节点配置不支持自定义，仅提供固定规格。 单“基础版 数据建模引擎 节点”提供如下固定规格： 应用运行4U8G*2 结构化数据存储200G 非结构化存储500G 基线数据存储20G 网络带宽2Mbit/s 当公有云场景下的“基础版 数据建模引擎 节点”提供的规格无法满足您

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HDFS分布式并行计算框架。Hive进行数据分析时，会将用户提交的HQL语句解析成相应的MapReduce任务并提交MapReduce执行。 Hive与Tez的关系 Tez是Apache的开源项目，它是一个支持有向无环图的分布式计算框架，Hive使用Tez引擎进行数据分析时，会将用户提交的HQL

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