参数说明 端点类型 SparkJob 选择端点类型。 SparkSQL：适用于数据查询和分析的Spark SQL场景，通过编写SQL语句快速完成数据的筛选、聚合、计算等操作，满足数据分析师需要快速探索数据的业务需求。 SparkJob：适用于复杂数据处理的Spark Job场景，适合

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具体操作请参见如何控制接口访问权限。 大屏数据处理应用模板服务集成示例： 如何使用资产 以在大屏Demo页面上进行配置为例。 订购并安装部署大屏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“业务大屏”。 图1 进入业务大屏 如图

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数据处理 数据导入 此项功能现已集成在个模块的“导入”功能里，个别功能界面没没有导入功能的需要 EXCEL 导入数据，在此处导入 ； 选择需要导入的单据类型，单击“导入”，选择需要导入的文件，确定导入即可。 图1 数据导入 数据更新 海关基础参数更新 单击“数据更新”模块 图2 数据更新

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数据处理 作业总览 作业队列 算子管理 算子示例 父主题： 数据处理

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数据处理 图片处理 Data+ 在线解压

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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 数据处理简介 数据批导 数据处理 回放仿真

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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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服务”的内容。 假设某用户于2023年7月1日对15TB数据做图片处理。由于数据处理费用无适用的资源包，则按照按需计费方式分析如下。 0~10TB范围内的数据免费，因此该用户的数据处理费用为： 数据处理费用= (15TB - 10TB) * 1024 * 0.025元/GB = 128元

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供了资源调配的灵活性。 在计算引擎层，AI DataLake集成四大核心引擎：Aura支持多模态数据的分析场景，Ray专注于AI计算处理，Spark用于大规模批量数据处理，Flink提供高吞吐实时流处理能力，四大引擎赋能数据加工与模型训练推理生态。 在作业开发层，您可以通过Not

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数据量少，但小文件数量多：减少数据分片，在reduce算子后执行coalesce算子，以减少task数量，减少cpu负载。 使用spark sql查找一个大表，表列数较多，但是查找的列较少：尽量使用rcfile或parquet格式，减少文件读取成本，同时选择合适的压缩格式，减少内存负载。

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数据处理介绍 DWR如何实现数据处理 DWR提供的近数据处理能力，可以对OBS内存储的数据，按照用户编排的工作流进行自动化处理（如解析、转码、截图等）。 DWR基于 函数工作流 FunctionGraph的函数能力，将复杂的业务处理逻辑编排为工作流，通过事件触发器或API驱动，自动化

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数据处理(OT应用) IoT边缘云服务为应用提供总线对接能力、设备命令下发能力。IoTEdge对应用的日志、数据存储目录进行统一配置，应用相关设置通过环境变量传递给应用。 App从输入点接收来自总线的设备数据上报，对数据进行处理，将处理后的数据通过输出点发送到总线。 App也可以

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算子数据处理规则 在Loader导入或导出数据的任务中，每个算子对于原始数据中NULL值、空字符串定义了不同的处理规则；在算子中无法正确处理的数据，将成为脏数据，无法导入或导出。 在转换步骤中，算子数据处理规则请参见下表。 表1 数据处理规则一览表 转换步骤 规则描述 CS V文件输入

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数据处理内部作业 查询内部作业列表-GetSystemJobList 创建内部作业-CreateSystemJob 查询内部作业详情-GetSystemJobDetail 父主题： API

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多模态数据处理 概述 快速开始 用户自定义函数 多模态数据类型 AI Dataset&Table 最佳实践 接口参考 父主题： 多模态AI 数据湖

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待，大幅缩短数据处理周期。 核心功能 功能类别 功能描述 大规模计算能力 支持PB级大规模数据批处理，提供高性能分布式计算能力，支撑海量数据离线分析，满足大吞吐量业务需求。 开发接口 提供Spark SQL、DataFrame、Dataset、RDD、PySpark多接口，降低开发门槛，适配不同技术栈，提升开发效率。

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栅格数据处理 打开 SuperMap iDesktop 图1 打开 在数据的数据处理选项卡下面选择重分级，选择源数据，设置参数 图2 设置参数 执行完成后在数据源下面新生成数据集result_reclass 图3 新生成数据集 在数据的数据处理选项卡下面选择重采样，选择源数据，设置参数采样模式

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数据处理类实践 使用FunctionGraph函数对OBS中的图片进行压缩 使用FunctionGraph函数为OBS中的图片打水印 使用FunctionGraph函数对DIS数据进行格式转换并存储到CloudTable 使用FunctionGraph函数实现通过API方式上传文件

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引擎是计算处理的核心组件，负责执行数据处理与分析任务。不同的业务场景需要选择合适的引擎以获得最佳性能与成本效益。 AI DataLake提供多模数据引擎Aura、AI计算引擎Ray、批处理引擎Spark和流处理引擎Flink四大核心计算引擎，聚焦多模数据处理、异构算力混合调度，开放湖仓

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端点类型介绍 Spark引擎的端点类型 Spark引擎提供两种端点类型以满足不同的数据处理需求。 SparkSQL端点 适用于数据查询和分析的Spark SQL场景，通过编写SQL语句快速完成数据的筛选、聚合、计算等操作，满足数据分析师需要快速探索数据的业务需求。 SparkJob端点

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