Standard自动学习 功能咨询 准备数据 创建项目 数据标注 模型训练 部署上线

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横向联邦学习场景 TICS 从UCI网站上获取了乳腺癌数据集Breast，进行横向联邦学习实验场景的功能介绍。 乳腺癌数据集：基于医学图像中提取的若干特征，判断癌症是良性还是恶性，数据来源于公开数据Breast Cancer Wisconsin (Diagnostic)。 场景描述

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学习各地管局政策 各地区管局备案政策不定期更新，本文档内容供您参考，具体规则请以各管局要求为准。 各地区管局备案要求 华北各省管局要求 华东各省管局要求 华南各省管局要求 华中各省管局要求 西北各省管局要求 西南各省管局要求 东北各省管局要求

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创建联邦学习工程 创建工程 编辑代码（简易编辑器） 编辑代码（WebIDE） 模型训练 父主题： 模型训练

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Standard自动学习 使用ModelArts Standard自动学习实现口罩检测 使用ModelArts Standard自动学习实现垃圾分类

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erberos认证的集群，只有属于“stormadmin”或“storm”的用户可以查看所有拓扑。 storm list 执行以下命令，删除Storm中的拓扑。 storm kill 拓扑名称 父主题： 使用Storm

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Storm应用开发常用概念 Topology 拓扑是一个计算流图。其中每个节点包含处理逻辑，而节点间的连线则表明了节点间的数据是如何流动的。 Spout 在一个Topology中产生源数据流的组件。通常情况下Spout会从外部数据源中读取数据，然后转换为Topology内部的源数据。

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准备Storm应用开发环境 准备Storm应用开发和运行环境 导入并配置Storm样例工程 父主题： Storm开发指南（普通模式）

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1:28443/web”。 选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Storm”，单击进入Storm WebUI。 在Storm UI中单击word-count应用，查看应用程序运行情况，如图1所示。 图1 Storm应用程序执行界面 Topology stats统计了最近各个不同时间段的算子之间发送数据的总数据量。

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参考获取 MRS 应用开发样例工程，获取样例代码解压目录中“src\storm-examples”目录下的样例工程文件夹storm-examples并将storm-examples导入到IntelliJ IDEA开发环境，参见准备Storm应用开发环境。 在Linux环境下安装Storm客户端。 集群的Master节

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Storm-HDFS开发指引 操作场景 本章节只适用于Storm和HDFS交互的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 应用开发操作步骤 确认Storm和HDFS组件已经安装，并正常运行。 将storm-examples导入到IntelliJ IDEA开发环境，请参见准备Storm应用开发环境。

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Storm Flux开发指引 操作场景 本章节只适用于Storm组件使用Flux框架提交和部署拓扑的场景。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 Flux框架是Storm提供的提高拓扑部署易用性的框架。通过Flux框架，用户可以使用yaml文件来定义和部署拓扑，并且最终通过storm

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Storm与其他组件的关系 Storm，提供实时的分布式计算框架，它可以从数据源（如Kafka、TCP连接等）中获得实时消息数据，在实时平台上完成高吞吐、低延迟的实时计算，并将结果输出到消息队列或者进行持久化。Storm与其他组件的关系如图1所示： 图1 组件关系图 Storm和Streaming的关系

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Storm应用开发环境简介 本开发指南提供了MRS产品Storm组件基于开源Storm的Eclipse样例工程和常用接口说明，便于开发者快速熟悉Storm开发。 开发环境准备分为应用开发客户端和应用提交客户端；应用开发一般是在Windows环境下进行；应用提交一般是在Linux环境下进行。

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1:28443/web”。 选择“集群 > 待操作集群的名称 > 服务 > Storm”，单击进入Storm WebUI。 在Storm UI中单击word-count应用，查看应用程序运行情况，如图1所示。 图1 Storm应用程序执行界面 Topology stats统计了最近各个不同时间段的算子之间发送数据的总数据量。

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Storm-JDBC开发指引 操作场景 本文档主要说明如何使用开源Storm-JDBC工具包，完成Storm和JDBC之间的交互。Storm-JDBC中包含两类Bolt：JdbcInsertBolt和JdbcLookupBolt。其中，JdbcLookupBolt主要负责从数据库

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时间而定，步骤如下： 在安装好的storm客户端目录的“Storm/storm-1.2.1/conf/storm.yaml”文件尾部新起一行添加如下内容： topology.auto-credentials: - org.apache.storm.security.auth.kerberos

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什么是自动学习？ 自动学习功能可以根据标注的数据自动设计模型、自动调参、自动训练、自动压缩和部署模型，不需要代码编写和模型开发经验。 自动学习功能主要面向无编码能力的用户，其可以通过页面的标注操作，一站式训练、部署，完成AI模型构建。 父主题： 功能咨询

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嵌入式迁移Storm业务 操作场景 该任务指导用户通过嵌入式迁移的方式在Flink的DataStream中嵌入Storm的代码，如使用Storm API编写的Spout/Bolt。 操作步骤 在Flink中，对Storm拓扑中的Spout和Bolt进行嵌入式转换，将之转换为Flink的Operator，代码示例如下：

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查看Storm应用调测结果 操作步骤 参考《访问开源组件UI界面》章节，访问Storm Web界面 。 在Storm UI中单击word-count应用，查看应用程序运行情况，如图1所示。 图1 Storm应用程序执行界面 Topology stats统计了最近各个不同时间段的算子之间发送数据的总数据量。

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本章节只适用于MRS产品Storm与JDBC组件间的访问。本章中描述的jar包的具体版本信息请以实际情况为准。 应用开发操作步骤 确认Storm组件已经安装，且正常运行。 下载Storm客户端，将Storm样例工程导入到Eclipse开发环境，参见导入并配置Storm样例工程。 用Wi

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