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数据处理
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数据处理
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数据处理 修改列名 数据集列合并 数据集聚合 数据集行合并 数据集行过滤 数据集连接 数据集抽样 数据集拆分 数据集行去重 执行spark sql脚本 替换 缺失值填充 缺省值填充 修改列数据类型 数据集选择列 设置元数据 数据集按列排序 增加序列号 普通表转KV表 KV表转普通表
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数据处理
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数据处理
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数据处理
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数据处理
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数据使能方案实施
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数据使能方案实施 图1 数据使能方案实施 物理模型开发 数据采集、数据存储和数据处理等关键组件相互协作，为企业提供了高效、可靠的数据处理能力。在模型设计部分，详细介绍了如何设计数据模型，包括数据表的结构、字段定义和关系等。强调了良好的模型设计对于数据处理的重要性，并提供了一些最佳实践和建议。
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数据中心
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置的拖拽连线和数据处理，最后拖拽输出数据集，并进行连线。左上角编辑名称后右上角单击保存就完成了数据处理。 图18 选择数据表 图19 输出数据集 ETL运行更新时间 数据中心智能ETL中选择要设置更新的ETL并点开，选择ETL更新，有三种选择：手动、定时、勾选的数据集更新后。选择
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大容量数据库
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新建数据大屏
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大容量数据库
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大容量数据库
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数据处理简介
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数据处理简介 数据处理可对自动驾驶过程中采集到的数据进行处理、解析，处理的结果可以用于回访定位问题，并可根据不同功能的算子生成不同的数据处理作业。数据处理操作引导如下： 数据批导：创建数据导入任务，收集采集车辆原始数据。 数据处理：支持根据自定义数据服务算子，对数据包进行处理，创建不同类型的作业。
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数据处理费用
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数据处理介绍
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数据处理简介
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和接入之后，数据一般是不能直接满足训练要求的。为了保障数据质量，以免对后续操作（如数据标注、模型训练等）带来负面影响，开发过程通常需要进行数据处理。 常见的数据处理类型有以下四种： 数据校验：通常数据采集后需要进行校验，保证数据合法。 数据校验是指对数据可用性进行基本判断和验证的
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数据处理可以处理哪些数据源中的数据？
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数据处理可以处理哪些数据源中的数据？ 目前仅支持读写OBS桶中的数据。如果读写租户OBS中数据，可以使用ModelArts提供的MoXing的API能力，实现读写OBS中的数据。 父主题： 数据处理
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数据质量管理
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对相应的数据质量问题以工单形式进行流转和处理。 图18 质量监控报告4 数据质量概览大屏 数据质量概览大屏支持及时获悉不同统计周期内的错误告警数据量及环比、告警数量变换趋势及数据质量评分变化趋势、质量综合评分及不同质量指标的综合评分、按告警数量及指令分数对监控任务的排行等信息，从而整体地把握企业的数据质量现状及评估质量治理的重点。
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大容量数据库
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发现和处理Redis大Key热Key
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发现和处理Redis大Key热Key 大Key和热Key的定义 名词 定义 大Key 大Key可以分为两种情况： Key的Value较大。一般单个String类型的Key大小达到10KB，或者集合类型的Key总大小达到50MB，则定义其为大Key。 Key的元素较多。一般定义集合
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方案概述
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方案优势 一体化数据建模能力 支持跨不同数据查询整合，与分布式ETL一体化。提供敏捷建模、智能计算，全面支撑各种数据准备需求。 多款展示工具 符合操作习惯的Web/Excel电子表格、分析报告、大屏设计器。 超大数据量处理 利用分布式存储与计算，满足亿级数据表的关联查询和计算，帮助企业处理大数据量分析场景。
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