中软国际数据治理专业服务解决方案实践

本章节提供一个与人物、电影有关的非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非结构化数据创建图谱的过程。步骤如下： 创建信息抽取模型：以在ModelArts控制台上标注数据为例，介绍信息抽取模型的构建流程。 使用自定义抽取模型创建

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结构化系统模板字段详情 NGINX结构化模板字段介绍 TOMCAT结构化模板字段介绍 父主题： 设置云端结构化解析日志

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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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部署在公有云上，适用的节点类型为“基础版 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

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数据控制与数据审计 数据保护策略 项目内的数据支持精细化的权限控制，可对数据分享、下载、删除进行设置。您可以在项目的“设置”页面设置数据权限。数据权限仅可以有项目所有者设置。 分享：关闭分享后，项目内数据不允许分享给其他项目，包括拷贝、引用两种方式。 下载：关闭下载后，项目内数据不允许下载至本地。

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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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知识映射是建立从基础数据抽取出的结构化信息与知识图谱本体的映射关系，例如抽取出的有关电影结构化信息与图谱本体映射关系如图2所示。 图2 实体电影的知识映射关系 知识融合 知识融合是指融合来自多个数据来源的关于同一个实体或概念的描述信息，对来自不同数据源的知识在统一规范下进行异构数据整合、消歧。 如图3所示的两

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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。 向应用层提供SQL、MDX（Multi dimension expression）、BI CS （Business

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化的需求。功能上与平台具备从设计、开发、组装、调试、维护、部署、管理和发布一体的 集成开发环境 。同时，具有向导、视图和编辑器等工具供开发人员在开发过程中使用。 对于离线作业开发，支持离线数据模型部署在数据服务共享平台。 图4 离线作业服务开发 非结构化 非结构化数据服务支持文件的传

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udTable 大数据ETL处理 运营商大数据分析 运营商数据体量在PB~EB级，其数据种类多，有结构化的基站信息数据，非结构化的消息通信数据，同时对数据的时效性有很高的要求， DLI 服务提供批处理、流处理等多模引擎，打破数据孤岛进行统一的数据分析。 优势 大数据ETL：具备TB~

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有相关数据都完整保存下来，进行有效管理与集中治理，挖掘和探索数据价值。 数据湖就是在这种背景下产生的。数据湖是一个集中存储各类结构化和非结构化数据的大型数据仓库，它可以存储来自多个数据源、多种数据类型的原始数据，数据无需经过结构化处理，就可以进行存取、处理、分析和传输。数据湖能帮

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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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有相关数据都完整保存下来，进行有效管理与集中治理，挖掘和探索数据价值。 数据湖就是在这种背景下产生的。数据湖是一个集中存储各类结构化和非结构化数据的大型数据仓库，它可以存储来自多个数据源、多种数据类型的原始数据，数据无需经过结构化处理，就可以进行存取、处理、分析和传输。数据湖能帮

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物理实体的数据源类型。此处选择“DWS”。 当前结构化数据（实体类型为表）支持DWS、OBS、ES、HBase、Kafka、MySql、HIVE、HDFS数据源；非结构化数据（实体类型不是表）仅支持OBS、HDFS数据源。 数据源实例 选择“创建”，将在对应数据源下创建对应实例；选择“关联”，请确保数据源实例下已存在表、索引或者字段。

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用户可以根据需要在文本框中输入对该连接器的描述信息。 非结构化数据存储容量 不方便用数据库二维逻辑来表现的数据，如文档、文本、XML和图片等数据。 购买连接器时，首次需购买20G非结构化数据，后续可扩容。 结构化数据存储容量 用关系型数据库来表示和存储的数据，如CSV文件，数据库数据等。 购买连接器时，首次需购买10G结构化数据，后续可扩容。

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供应链数据治理及入湖开发 基于现有云工厂、试制中心运营方案，初步识别供应链下数据需，评估入湖数据需求。 按照结构化批量数据、实时（含流式）数据、IOT数据和非结构化数据分别设计数据链路方案，包括： 数据采集方案：根据数据库、文件 服务器 等特点确定存量和增量采集方式，评估数据采集周期，设计入湖后的数据处理方式；

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非HDFS数据残留导致数据分布不均衡 问题背景与现象 数据出现不均衡，某磁盘过满而其他磁盘未写满。 HDFS DataNode数据存储目录配置为“/export/data1/dfs--/export/data12/dfs”，看到的现象是大量数据都是存储到了“/export/data1/dfs”，其他盘的数据比较均衡。

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车企数字化服务转型 大数据ETL处理 运营商大数据分析 运营商数据体量在PB~EB级，其数据种类多，有结构化的基站信息数据，非结构化的消息通信数据，同时对数据的时效性有很高的要求，DLI服务提供批处理、流处理等多模引擎，打破数据孤岛进行统一的数据分析。 优势 大数据ETL：具备TB~

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选择界面左侧“数据管理”，单击“创建”，在弹出的界面选择本地连接器（localConnector），选择“非结构化”任务类型，配置创建数据的参数，配置完成后单击“确定”。 配置非结构化数据集需注意： 选择数据文件：数据文件仅支持csv文件和数据目录两种形式。选择数据目录时，必须保

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