中软国际数据治理专业服务解决方案实践

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云服务器每日限时秒杀

云服务器每日限时秒杀

每日9点开抢,仅限1单,抢完即止!

每日9点开抢,仅限1单,抢完即止!

活动规则
  • 2C2G3M
  • 4C16G10M
  • 1C2G1M
活动规则
  • 活动对象:

    (1)新用户专享:华为云官网已完成注册和实名认证,且从未购买过华为云资源的用户(客户等级是V0)才可购买

    (2)产品新客专享:华为云官网已完成注册和实名认证,且从未购买过相关华为云资源的用户(不限客户等级)才可购买;

    (具体用户范围以届时活动页面展示为准)

  • 活动时间:

    2024年3月1日-2024年3月31日(活动期间如有调整,以届时活动页面展示为准)

    每天9点限量开抢,售完即止

  • 购买说明:

    (1)新用户专享套餐同一用户限购一单,具体台数以活动页面为准;

    (2)同一用户规则:同一用户是指根据不同华为云账号在注册、登录、使用中的关联信息,华为云判断其实际为同一用户。包括但不限于下述情形:具备同一证件号(比如身份证号/护照ID/海外驾照ID/企业唯一识别号等)、域名持有者为同一主体(如同一个人、企业等主体)、同一手机号、同一设备、同一IP地址等;

    (3)套餐配置:

    ①云服务器每款默认配置1个公网IP,高IO或通用型SSD 40G系统盘(部分特价机型仅高IO 40G系统盘;L实例系统盘为高IO,规格大小以下单页显示为准);数据盘有高IO和通用型SSD可选(L实例数据盘为通用型SSD V2),西南-贵阳一和华北-北京一数据中心是静态BGP带宽,其他数据中心配置全动态独享BGP带宽;(以上配置仅供参考,具体配置以下单页面为准)

    ②本页面促销的国内云服务器购买完成后,如需切换镜像版本,可在控制台内进行切换操作;

    ②本页面促销的国内及境外云服务器的Windows镜像暂不支持包周期转按需操作;

    ③境外云服务器,重装系统不支持Linux与Windows互相切换

    ④新用户专区region(不含出海云服务器,最终结果以下单页面为准):

    华为云耀云服务器L实例 :北京四、上海一、广州

    HECS云服务器 :乌兰察布一、贵阳一、北京四、广州、上海一

    不同区域的云服务产品之间内网互不相通。所购买的相关产品请位于同一区域内,且就近选择靠近您业务的区域,有助于降低业务运行产生异常的风险,减少网络时延,提高访问速度;

    (4)续费变更:促销价仅适用于购买活动页面套餐,续订变更套餐价格(含升配降配)以当期目录价为准,促销价在该场景下不适用,用户选择升配或降配包周期产品前,具体场景或解释说明,请您浏览阅读《变更资源费用说明

  • 为保证活动的公平公正,华为云有权对实施下述行为的用户采取收回套餐使用资格或者活动优惠资格的措施,且华为云亦有权针对异常账号采取限制措施:

    1)华为云有合理理由相信用户存在恶意刷取活动资源的行为(“恶意”是指为获取资源而异常注册账号等破坏活动公平性的行为);

    2)华为云有合理理由相信用户存在利用资源从事违法违规的行为;

  • 所有参加本活动的华为云注册用户,已认可并同意遵守《华为云用户协议》及通过援引的形式加入的附件,包括《可接受的使用政策》,《隐私政策声明

    大数据ETL处理 更多内容
  • ETL映射设计

    ETL映射设计 ETL映射设计用于将数据从源系统抽取出来,经过清洗、转换、加载等一系列操作后,将数据加载到目标系统的过程。解决方案工作台支持SDI、DWI和DWR层物理表、支持多种数据库、支持生成脚本等。 新建ETL映射 图1 新建ETL映射 参数 说明 映射名称 自定义 数据库数据类型

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  • ETL Job

    ETL Job 功能 通过ETL Job节点可以从指定数据源中抽取数据,经过数据准备对数据处理后,导入到目标数据源。 目标端是DWS的ETL Job节点,不支持使用委托进行调度,建议采用兼容性更佳的公共IAM账号方式进行调度,详见配置调度身份。 参数 用户可参考表1,表2和表3配置ETL

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  • ETL脚本开发

    加载(Load):在这个阶段,经过转换后的数据被加载到目标系统中,通常是一个数据仓库或数据湖。加载的过程需要考虑数据的完整性、一致性和可用性。这可能涉及到数据验证、数据校验、数据分区等操作,以确保数据的质量和可靠性。 在现代企业中,数据量庞大且来源多样化,来自不同的数据源和系统。这些数据可能存在于关系型数据库、日志

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  • ETL Mapping

    ETL Mapping ETL Mapping用到了数据治理中心 DataArts Studio ,它是针对企业数字化运营诉求提供的具有数据全生命周期管理和智能数据管理能力的一站式治理运营平台。解决方案工作台集成DataArts Studio,支持将方案设计中“ETL映射设计”部分形成的ETL脚本同步到DataArts

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  • 大屏数据处理应用模板

    具体操作请参见如何控制接口访问权限。 数据处理应用模板服务集成示例: 如何使用资产 以在屏Demo页面上进行配置为例。 订购并安装部署数据处理应用模板资产到对应的开发环境。 相关操作请参见如何订购&部署资产。 在开发环境首页,如图1所示,单击“项目”页签,单击“业务屏”。 图1 进入业务屏 如图

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  • DLI适用哪些场景

    dTable 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~E

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  • 处理数据

    处理数据 入门流程 示例:图片质量变换

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  • 处理数据

    处理数据 处理模拟数据步骤如下。 用户进入DISDemo函数详情页,选择“dis-test”测试事件,单击“测试”,测试函数,如图1所示。 图1 配置测试事件 函数执行成功后,部分函数日志如图2所示,全部的日志信息,可以到“日志”页签查询。 图2 函数执行结果 父主题: 使用函数处理DIS数据

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  • 处理数据

    处理数据 在作业总览中平台支持创建数据标记,数据图标、数据回放、数据集等作业,数据包选择相对应的算子就可以触发相对应的作业。 数据回放类型的算子作业不需要选择输出仓库。 状态是待脱敏或者脱敏中的数据包不能运行数据回放类型的作业。 数据包类型必须是Rosbag类型。 当选择数据集算子时,数据类型可支持选择 数据仓库

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  • 应用场景

    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~E

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  • 数据处理

    数据处理 数据处理简介 创建数据处理任务 管理和查看数据处理任务 预置算子说明 父主题: 数据管理(旧版即将下线)

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  • 数据处理

    数据处理 数据处理介绍 创建工作流 启动工作流

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  • 数据处理

    数据处理 对于数据管理,有没有类似navicate这样的可视化工具

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  • 数据处理

    数据处理 数据处理简介 数据批导 数据处理 回放仿真

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  • 数据处理

    json 如果在准备数据章节已下载数据集,此处无需重复操作。 增量预训练和LoRA微调训练使用的是同一个数据集,数据处理一次即可,训练时可以共用。 数据处理 使用数据处理脚本preprocess_data.py脚本重新生成.bin和.idx格式的增量预训练数据。preprocess_data

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  • 数据处理

    数据处理数据服务首页左侧导航,选择“首页>我的数据集”。 在“我的数据集”页签单击新增的数据集。 单击“应用数据集 > 数据处理”。 进入“新增作业”界面,如图1所示。 参数说明如下所示: 作业名称:自定义输入。 开发环境:选择通用编辑器。 作业位置:存储作业脚本的数据湖OB

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  • 数据处理

    数据处理 数据处理支持什么类型脚本? 运行环境如何安装Python包? 数据处理可以处理哪些数据源中的数据? 用户注销后,是否会清理数据服务对应的个人数据以及资源,是否还会计费? 父主题: 常见问题

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  • 数据处理

    数据处理 Python API接口 管理新增作业 创建开发环境 父主题: 管理基础工具

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  • 数据处理

    意义的数据。 ModelArts提供了四种基本的数据处理功能: 数据校验:帮助AI开发者提前识别数据中的不合法数据,如已损坏数据、不合格数据等,有效防止数据噪声造成的算法精度下降或者训练失败问题。 数据清洗:在数据校验的基础上,对数据进行一致性检查,处理一些无效值。 数据选择:在

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  • 处理呼叫数据

    处理呼叫数据 如果您需要获取呼叫数据,需要在服务端处理集成地址表单提交,并增加处理逻辑返回到页面。由于服务端处理存在多样性,此处提供传递的主要呼叫参数说明,请参见表1。代码样例为JAVA+springboot+模板(thymeleaf)方式,请参见后续步骤。 表1 参数说明 参数名称

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  • 数据处理

    数据处理 训练前需要对数据集进行预处理,转化为.bin和.idx格式文件,以满足训练要求。LoRA微调训练与增量预训练使用同一个数据集,即都是alpaca_data.json。 如果已经在增量预训练时处理数据,可以直接使用,无需重复处理。如果未处理数据,请参见数据处理章节先处理数据。

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