端边云车联网Serverless数据湖解决方案

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    非结构化数据处理 更多内容
  • 删除数据处理任务的版本

    用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 task_id 是 String 数据处理任务ID。 version_id 是 String 数据处理任务的版本ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 删除数据处理任务的版本 DELETE https://{endpoint}/v2/{

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  • 查询数据处理任务的版本详情

    create_time Long 数据处理任务的创建时间。 deleted_sample_count Integer 处理后删除的图片数量。 description String 数据处理任务的版本描述。 duration_seconds Integer 数据处理任务的运行时间,单位秒。 inputs

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  • 入门实践

    后,可以搜索预览相关实体的 知识图谱 ,也可以在创建的图谱基础上全量更新或增量更新图谱。 结构化数据创建图谱 本实践指导使用结构化数据(多行单句文本文件)创建图谱。以与人物、电影有关的结构化数据为例,通过在控制台进行数据标注、模型训练,构建一个人物、电影有关的信息抽取模型,在自定义抽取模型的基础上去创建图谱。

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  • 查询结构化模板简略列表

    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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  • 如何进行需求结构化管理

    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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  • 创建图谱简介

    情请见数据格式要求,其中多行单句文本格式的数据属于结构化数据。 本章节提供一个与人物、电影有关的结构化数据自定义信息抽取模型并使用自定义抽取模型创建知识图谱的流程,帮助您快速熟悉知识图谱自定义信息抽取模型创建过程和使用结构化数据创建图谱的过程。步骤如下: 创建信息抽取模型:

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  • 应用场景

    应用场景 敏感数据自动识别分类 从海量数据中自动发现并分析敏感数据使用情况,基于数据识别引擎,对其储存结构化数据(RDS)和结构化数据(OBS)进行扫描、分类、分级,解决数据“盲点”,以此做进一步安全防护。 用户异常行为分析 通过深度行为识别引擎,建立用户行为基线,实现基线外异

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  • 日志转储至DWS

    ojectId、logGroupName和logStreamName。 当结构化字段类型和数据库表字段类型一致时,支持将日志的结构化字段转储至 数据仓库 服务 GaussDB (DWS),否则转储无效。 在结构化字段和表字段的下拉框,选择您需要转储的字段。 单击操作列下的,删除不需要的转储字段。

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  • 查询数据处理任务版本的结果展示

    查询数据处理任务版本的结果展示 功能介绍 查询数据处理任务版本的结果展示。 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口,支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例,并提供SDK代码示例调试功能。 URI GET /v2/{project_id}/

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  • 数据使能技术平台集成实施

    实时数据集成:使用DRS、CDL、Kafka、Flink、IIoT,适用于实时数据流处理和传输以及异步消息传递和解耦,支持多种消息协议和数据格式,低延迟、高吞吐量的数据处理结构化数据集成:使用OBS、FTS,适用于大规模文件的传输、同步、存储、访问,支持多种文件格式和存储策略。 API集成:使用Roma、数

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  • 应用场景

    业务“0”中断:规格变更、配置更新采用滚动重启,双副本场景下业务0中断。 图3 数据库查询加速场景 向量检索 云搜索服务 支持对图像、视频、语料等结构化数据提取的特征向量数据进行最近邻或近似近邻检索。 高效可靠:华为云向量检索引擎,提供优秀的搜索性能以及分布式容灾能力。 索引丰富:支持多

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  • 快速创建和使用Kafka流式数据处理集群

    快速创建和使用Kafka流式数据处理集群 操作场景 本入门提供从零开始创建流式分析集群并在Kafka主题中产生和消费消息的操作指导。 Kafka集群提供一个高吞吐量、可扩展性的消息系统,广泛用于日志收集、监控数据聚合等场景。Kafka可实现高效的流式数据采集、实时数据处理存储等。 操作流程

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  • 设置云端结构化自定义日志时间

    在日志流详情页面,单击右上角,在弹出页面中,选择“云端结构化解析”,详细请参考设置日志云端结构化解析。 配置完成后,开启自定义日志时间开关,配置如下参数。 切换自定义日志时间开关时,可能会导致日志搜索界面在切换时间点附近出现时间偏差,请勿频繁切换自定义日志时间开关。 表1 参数配置表 参数 说明 示例 字段key

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  • 计费样例

    连接器1的规格:赠送版 结构化数据存储:40G 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 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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  • 配置信息抽取

    配置信息抽取 配置信息抽取简介 结构化抽取 结构化抽取

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  • 包年/包月

    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”。 结构化数据存储容量(必选) 默认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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  • 应用场景

    海量数据存储:利用HBase实现海量数据存储,并实现毫秒级数据查询。 分布式数据查询:利用Spark实现海量数据的分析查询。 实时数据处理 实时数据处理通常用于异常检测、欺诈识别、基于规则告警、业务流程监控等场景,在数据输入系统的过程中,对数据进行处理。 例如在梯联网行业,智能电梯

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  • Hive应用开发简介

    QL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。

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  • 节点配置可以自定义吗?如果节点不够怎么办?

    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 结构化存储500G 基线数据存储20G 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的使用需求时,可选择变更

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  • 创建数据

    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、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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  • 查询结构化日志(即将下线不推荐使用)

    查询结构化日志(即将下线不推荐使用) 功能介绍 该接口用于查询指定日志流下的结构化日志内容。(该接口将于2024年7月30日下线) 调用方法 请参见如何调用API。 URI POST /v2/{project_id}/groups/{log_group_id}/streams/{

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