chi_features_col - 调用spark卡方选择需要的输入特征向量列名，默认为input_features chi_output_col - 调用spark卡方选择需要的输入特征向量列名，默认为output_features selector_type - 卡方选择的选择方法，支持numTopFeatures

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鼠标悬浮时背景颜色：设置鼠标悬浮在某项内容上时，背景的颜色。 鼠标悬浮时字体颜色：设置鼠标悬浮在某项内容上时，字体的颜色。 数据 在数据中，设置下拉选择框组件的数据来源，更多介绍请参见数据接入。 交互 在交互中，配置下拉选择框组件与其他组件或页面之间的交互能力。更多交互介绍，请参见交互设置。 父主题： 文本

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出现运行异常会自动地导出MindSpore中预先记录的数据以辅助定位运行异常的原因。不同的运行异常将会导出不同的数据。 analyze_fail.dat，图编译失败自动导出故障信息，用于infer过程分析。 dump数据，后端执行期异常触发dump数据。 操作步骤 在创建训练作业页面，选择算法为MindSpor

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选择部署来源 制品仓库没有软件包 构建任务没有软件包 URL 域名 解析失败 下载文件超时 文件SHA256值不一致 文件MD5值不一致 构建任务过多（More than 100 build files） 下载制品仓库的软件包，提示“HTTP Error 403” 部署应用中断 权限不够

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活地进行数据管理，但对用户本身的数据抽象能力有一定的要求。 策略 描述 适用场景 Hash 表数据通过hash方式散列到集群中的所有DN实例上。 数据量较大的事实表。 Replication 集群中每一个DN实例上都有一份全量表数据。 小表、维度表。 Range 表数据对指定列按照范围进行映射，分布到对应DN。

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少DN之间的通信数据量。 对于Hash分表策略，如果分布列选择不当，可能导致数据倾斜，查询时出现部分DN的I/O短板，从而影响整体查询性能。因此在采用Hash分表策略之后需对表的数据进行数据倾斜性检查，以确保数据在各个DN上是均匀分布的。可以使用以下SQL检查数据倾斜性 1 2 3

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活地进行数据管理，但对用户本身的数据抽象能力有一定的要求。 策略 描述 适用场景 Hash 表数据通过hash方式散列到集群中的所有DN实例上。 数据量较大的事实表。 Replication 集群中每一个DN实例上都有一份全量表数据。 小表、维度表。 Range 表数据对指定列按照范围进行映射，分布到对应DN。

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如何选择区域？ 区域是一个地理区域的概念。我国地域面积广大，由于带宽的原因，不可能只建设一个数据中心为全国客户提供服务。因此，根据地理区域的不同将全国划分成不同的区域。 选择区域时通常根据就近原则进行选择，例如您或者您的客户在北京，那么您可以选择华北服务区，这样可以减少访问服务的网络时延，提高访问速度。

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日期选择框 日期选择框组件用于记录时间信息，适用于填写出差、加班日期时间等场景，支持自动获取当前时间或自定义其他时间。 在表单开发页面，从“基础组件”中，拖拽“日期选择框”组件至表单设计区域，如图1。 图1 日期选择框 属性 字段标题：该字段在页面呈现给用户的名称，默认名称为该字段类型名称。

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delArts上选择合适的训练方案并进行模型训练。 针对不同的数据量和算法情况，推荐以下训练方案： 单机单卡：小数据量（1G训练数据）、低算力场景（1卡Vnt1），存储方案使用“OBS的并行文件系统（存放数据和代码）”。 单机多卡：中等数据量（50G左右训练数据）、中等算力场景（

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在满足前两条原则的情况，考虑选择查询中的连接条件为分布列，以便Join任务能够下推到DN中执行，且减少DN之间的通信数据量。 对于Hash分表策略，如果分布列选择不当，可能导致数据倾斜，查询时出现部分DN的I/O短板，从而影响整体查询性能。因此在采用Hash分表策略之后需对表的数据进行数据倾斜性检查

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机器无法选择？ 请确认机器状态是否正确，资源状态为运行中且UniAgent状态为运行中。 UniAgent安装可参考安装UniAgent。 父主题： 补丁管理常见问题

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创建RDS for MySQL实例 本章节介绍创建DDM下关联的RDS for MySQL实例，创建步骤如下。 创建步骤 登录华为云控制台。 单击管理控制台左上角的，选择区域。 单击左侧的服务列表图标，选择“数据库 > 云数据库 RDS”。 单击“购买数据库实例”。 配置实例名称和实例基本信息。

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RDS部署 登录控制台 创建RDS for mysql，版本选择8.0，存储类型选择SSD 图1 RDS部署1 配置数据库连接，查看数据是否成功入库 图2 RDS部署2 图3 RDS部署3 父主题： RDS、 CSS 部署

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RDS for MariaDB 账号管理 数据库管理 SQL操作 表管理 视图管理 存储过程管理 事件管理 触发器管理 函数管理 导入导出 自动生成测试数据 任务管理 表结构对比与同步 DBA智能运维

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对接RDS scala样例代码 pyspark样例代码 java样例代码 父主题： 使用Spark作业跨源访问数据源

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RDS相关类 数据库表名是否区分大小写 RDS for MySQL哪些高危操作会影响DDM 如何处理表中存在主键重复的数据 如何通过show full innodb status指令查询RDS for MySQL相关信息 如何选择数据节点RDS for MySQL的规格

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选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括=、＞、＜、≧、≦、≠等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。比如某客户场景中对列存表进行点查询，filter条件在一个numeric列上，执

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选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 使用执行效率更高的数据类型 通常情况下，整型数据运算（包括“=”、“＞”、“＜”、“≧”、“≦”、“≠”等常规的比较运算，以及GROUP BY）的效率比字符串和浮点数的效率高。 使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减小

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选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括“=”、“＞”、“＜”、“≧”、“≦”、“≠”等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减

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选择数据类型 高效数据类型，主要包括以下三方面： 尽量使用执行效率比较高的数据类型 一般来说整型数据运算(包括=、＞、＜、≧、≦、≠等常规的比较运算，以及group by)的效率比字符串、浮点数要高。 尽量使用短字段的数据类型 长度较短的数据类型不仅可以减小数据文件的大小，提升I

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