中软国际数据治理专业服务解决方案实践

数值越大，检测的灵敏度越高，正常电瓶车检出率越高，系统对电瓶车误检率也越高。 仅发送单个目标首次告警 通过打开或关闭开关进行控制。 告警发送全景图 通过打开或关闭开关进行控制。 全景图叠加目标框 通过打开或关闭开关进行控制。 去误系数 数值越大，系统对电瓶车误检率越低，正常电瓶车检出率也越低。 检测尺寸范围

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规划企业大网配置 点击“下一步”，进入网络配置。 在配置本环节之前，请在线下明确您企业在云上的网络规划方案，若您仅使用鸿源云道的部分SaaS服务，则可选择跳过该步骤。 我们提供了“经典企业网络模型”，若该模型不满足您的要求，请线下联系鸿源云道产品咨询，联系方式见产品介绍页。 配置企业网络基本信息

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监控页面），来实现电梯设备信息的新增、修改、删除、查询及监控等功能的。 设备管理界面的大致构想，如图1所示。界面上默认显示应用中保存的所有电梯设备信息，可以直接新增、修改或者删除电梯记录，也可以查询部分电梯记录。 单击“新增设备”按钮，可以在界面上插入一个空行，输入内容后单击“保存”，即可新插入一条电梯记录。

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返回可直接使用的POI缩略图的url。 requestNavi 请求导航。 路径点的状态分别表示："未知"、"直行"、 "左转"、"左前方"、"左后方"、"右转"、"右前方"、"右后方"、"电梯"、"结束"、"扶梯"以及"楼梯"。 strUtmCode string UTM投影带号。 例如：50N、49N

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Flink作业大小表Join能力增强 本章节适用于 MRS 3.3.0及以后版本。 Flink作业大小表Join Flink作业双流Join时存在大小表数据，通过内核broadcast策略确保小表数据发送到Join的task中，通过rebalance策略将大表数据打散到Join中，提高Flink

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查看当前表格中的工单记录。当前表格中仅有一条测试数据，此数据是在生成工单脚本中输入的一条测试数据。 图1 查看工单记录 验证搜索功能。 在“工单标题”中，输入“电梯维修”，进行搜索，因为当前没有该标题的工单，因此搜索结果为空，然后再输入“电梯无法关门”，如果显示该工单记录，则说明搜索功能正确。

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zip)”，选择下载的“CaseMapControllerWidget.zip”包，填写基本信息（名字“CaseMapControllerWidget”和发行说明），单击“提交”进行上传。 如果提示您已安装此组件，建议参考如何更新自定义组件中操作，下载文档中的组件，在AstroZero中更新此组件。 创建空白高级页面。

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数据并行导入 实现原理 数据并行导入（加载）的核心思想是充分利用所有节点的计算能力和I/O能力以达到最大的导入速度。DWS的数据并行导入实现了对指定格式（支持 CS V/TEXT格式）的外部数据高速、并行入库。 所谓高速、并行入库是和传统的使用INSERT语句逐条插入的方式相比较。并行导入过程中：

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设备运维管理和维修场景的业务流程： 系统管理员进行电梯信息的管理和维护，如增加电梯基本信息，修改电梯基本信息等，对业务用户的管理，如新增系统业务用户，并为其分配权限等。 电梯客服人员受理用户投诉，并创建维修单。 派单人员收到客服人员的维修单后，派发给维修工程师。 维修工程师进行现场修理，并在处理完成后关闭维修单。

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执行导入数据 背景信息 在执行数据导入前，您可以参考以下优秀实践方法进行合理的设计部署，最大化的使用系统资源，以提高数据导入性能。 OBS的数据导入性能，多数场景受限于网络的并发访问速率，因此在OBS 服务器 上最好部署多个桶，使用多桶并发导入，提高DN数据传输利用率。 并发导入场景

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执行导入数据 完成GDS的安装部署及外表创建后，本节介绍如何在 GaussDB 数据库中创建目标表并将数据导入目标表中。 对于记录数超过千万条的表，建议在执行全量数据导入前，先导入部分数据，以查看数据倾斜状态，避免导入大量数据后发现数据倾斜，调整成本高。 前提条件 需要确保每一个CN

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执行导出数据 前提条件 需要确保每一个CN和DN所在服务器到GDS服务器的IP和端口是互通的。 导出操作语法 执行数据导出语法： 1 INSERT INTO [foreign table 表名] SELECT * FROM [源表名]; 编写批处理任务脚本，实现并发批量导出数

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执行导入数据 完成GDS的安装部署及外表创建后，本节介绍如何在GaussDB(DWS)数据库中创建事实表并将数据导入事实表中。 对于记录数超过千万条的表，建议在执行全量数据导入前，先导入部分数据，以进行数据倾斜检查和调整分布列，避免导入大量数据后发现数据倾斜，调整成本高。 前提条件

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执行导出数据 前提条件 需要确保每一个CN和DN所在服务器到GDS服务器的IP和端口是互通的。 操作步骤 执行数据导出。 1 INSERT INTO [foreign table 表名] SELECT * FROM [源表名]; 编写批处理任务脚本，实现并发批量导出数据。并发

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处理形成模型化数据，以便提供给各个业务模块进行分析梳理，这类业务通常有以下特点： 对执行实时性要求不高，作业执行时间在数十分钟到小时级别。 数据量巨大。 数据来源和格式多种多样。 数据处理通常由多个任务构成，对资源需要进行详细规划。 例如在环保行业中，可以将天气数据存储在OBS，

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AstroZero覆盖了低代码、零代码和Astro大屏应用三大开发场景，满足行业客户、合作伙伴和开发者的各种需求。 低代码 低代码基于可视化开发能力、组件与模板拖拉拽积木式搭建以及灵活开放的元数据引擎，使能伙伴、开发者、客户降本增效、加速业务高效创新、沉淀资产，聚焦企业或行业数字化、IT应用云化，共建产业生态。使用

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现工单在客服人员、派单人员、维修人员之间流转过程，如图1。 图1 工单流转大致流程 电梯客服人员受理用户投诉，并创建维修工单。 派单人员收到客服人员的维修工单后，派发给维修工程师。 维修工程师进行现场修理，并在处理完成后关闭维修单。 父主题： 工单管理开发

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数据集行过滤 概述 根据过滤条件，对数据集按照行进行过滤。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe inputs为字典类型，dataframe为pyspark中的DataFrame类型对象 输出 参数 子参数 参数说明 output output_port_1

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对数据进行脱敏 功能介绍 对数据进行脱敏 调试 您可以在 API Explorer 中调试该接口，支持自动认证鉴权。API Explorer可以自动生成SDK代码示例，并提供SDK代码示例调试功能。 URI POST /v1/{project_id}/data/mask 表1 路径参数

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1~10000000 内存中允许缓存数据的最大行数（对于单表和无法查询的缓存数据而言）。当行数超过时，数据将被物化。 - max_rows_in_buffers 6000000 1~10000000 内存中允许缓存的最大行数（用于数据库和无法查询的缓存数据而言）。当行数超过时，数据将被物化。 - max_bytes_in_buffer

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数据集行合并 概述 多个数据集按照行合并为一个数据集。 输入 参数 子参数 参数说明 inputs dataframe_1 被合并的数据集一 dataframe_2 被合并的数据集二 dataframe_3 被合并的数据集三（可缺省） dataframe_4 被合并的数据集四（可缺省）

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