指定扫描并行度的Hint 功能描述 在并行的执行计划中，指定表扫描的并行度。 语法格式 scandop([@queryblock] table dop_num) 参数说明 @queryblock请参见指定Hint所处的查询块Queryblock，可省略，表示在当前查询块生效。 t

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AI防护者初始化 登录AI防护者管理页面，URL地址为“https://<管理节点IP>：8000” 启用主动学习，机器学习设置>主动学习>选择网站>应用 图1 AI防护者初始化1 查看学习内容 图2 AI防护者初始化2 父主题： AI防护者初始化

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验证并行查询效果 本章节使用TPCH测试工具测试并行查询对22条QUERY的性能提升情况。 测试的实例信息如下： 实例规格：32 vCPUs | 256 GB 内核版本：2.0.26.1 并行线程数：16 测试数据量：100GB 操作步骤 生成测试数据。 请在https://github

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的方式，在合适的场景以及资源充足的情况下，能够起到较好的性能提升效果；但是如果在不合适的场景下，或者资源不足的情况下，反而可能引起性能的劣化。同时，生成SMP需要考虑更多的候选计划，将会导致生成时间较长，相比串行场景也会引起性能的劣化。 GaussDB (DWS)的SMP特性由GU

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ModelArts与DLS服务的区别？ 深度学习服务（DLS）是基于华为云强大高性能计算提供的一站式深度学习平台服务，内置大量优化的网络模型，以便捷、高效的方式帮助用户轻松使用深度学习技术，通过灵活调度按需服务化方式提供模型训练与评估。 但是，DLS服务仅提供深度学习技术，而ModelA

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Service（以下简称GDS）相关问题的分析定位能力，可以通过此参数选择是否开启GDS的debug功能。参数开启后，将在集群节点对应的日志中输出GDS每次收发的包裹类型、命令交互的对端以及其他交互相关的细节信息，方便记录Gaussdb端状态机的状态跳转，以及目前所处的状态信息。 参数类型：布尔型

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现场可编程门阵列（FPGA）：一种入门级可编程的器件，通过硬件描述语言（Verilog或VHDL）所完成的电路设计，经过综合与布局，实现复杂的组合或者时序逻辑功能 镜像：弹性云服务镜像。 使用流程 FPGA加速云服务器提供了GitHub开源的Web化服务平台，便于用户将FPGA加速云服务器集成到第三方系统，用于二次开发。

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原生技术的核心 GO语言深入之道 介绍几个Go语言及相关开源框架的插件机制 跟唐老师学习云网络 唐老师将自己对网络的理解分享给大家 智能客服 您好！我是有问必答知识渊博的智能问答机器人，有问题欢迎随时求助哦！ 社区求助 华为云社区是华为云用户的聚集地。这里有来自容器服务的技术牛人，为您解决技术难题。

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Workflow是开发者基于实际业务场景开发用于部署模型或应用的流水线工具，核心是将完整的机器学习任务拆分为多步骤工作流，每个步骤都是一个可管理的组件，可以单独开发、优化、配置和自动化。Workflow有助于标准化机器学习模型生成流程，使团队能够大规模执行AI任务，并提高模型生成的效率。 ModelArts W

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验证并行查询效果 本章节使用TPCH测试工具测试并行查询对22条QUERY的性能提升情况。 测试的实例信息如下： 实例规格：32 vCPUs | 256 GB 内核版本：2.0.26.1 并行线程数：16 测试数据量：100GB 操作步骤 生成测试数据。 请在https://github

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用户元数据由用户上传对象时指定，是用户自己对对象的一些描述信息。 Data：对象的数据内容，OBS对于数据的内容是无感知的，即认为对象内的数据为无状态的二进制数据。 数据库普通表：数据库中的普通表，数据源文件中的数据最终并行导入到这些表中存储，包括行存表、列存表。 外表：用于识别数据源文件中的数据。外表中保存了

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灵活多变。 当GDS用户的本地磁盘空间不足时，可直接将hdfs上的数据写入到管道文件而不需要占用额外的磁盘空间。 当用户导入前需要清洗数据时，用户可以根据自己的需求编写程序，将需要处理的数据流式实时的写入管道文件，完成导入的数据清洗工作。 当前版本暂不支持SSL模式下GDS导入，请勿以SSL方式使用GDS。

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csv、对象的内容就是stock.csv数据文件的内容。 Key：对象的名称（键），为经过UTF-8编码的长度大于0且不超过1024的字符序列，一个桶里的每个对象必须拥有唯一的对象键值。用户可使用桶名+对象名来存储和获取对应的对象。 Metadata：对象元数据，用来描述对象的信息。元

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GDS：数据服务工具。在导出数据时，需要将此工具部署到数据文件所在的服务器上，使DN可以通过该工具导出数据。 表：数据库中的表，包括行存表和列存表。数据文件中的数据从这些表中导出。 Remote导出模式：将集群中的业务数据导出到集群之外的主机上。 导出模式 GaussDB(DWS)支持的导出模式有Remote模式。

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的分布在各个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力，一般并行度设置为集群CPU总和的2-3倍。 操作步骤 并行度可以通过如下三种方式来设置，用户可以根据实际的内存、CPU、数据以及应用程序逻辑的情况调整并行度参数。 在会产生shuffle的操作函数内设置并行度参数，优先级最高。

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table_name (col1 int, col2 int); --修改表创建索引的线程数量,需根据实际情况修改线程数。 gaussdb=# ALTER TABLE table_name SET (parallel_workers=4); --创建索引。 gaussdb=# CREATE

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table_name (col1 int, col2 int); --修改表创建索引的线程数量,需根据实际情况修改线程数。 gaussdb=# ALTER TABLE table_name SET (parallel_workers=4); --创建索引。 gaussdb=# CREATE

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的方式，在合适的场景以及资源充足的情况下，能够起到较好的性能提升效果；但是如果在不合适的场景下，或者资源不足的情况下，反而可能引起性能的劣化。同时，生成SMP需要考虑更多的候选计划，将会导致生成时间较长，相比串行场景也会引起性能的劣化。 GaussDB(DWS)的SMP特性由GU

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相关文档 1 纵向联邦学习 纵向联邦机器学习，适用于参与者训练样本ID重叠较多，而数据特征重叠较少的情况，联合多个参与者的共同样本的不同数据特征进行联邦机器学习，联合建模。 公测 创建纵向联邦学习作业 2 联盟和计算节点支持自助升级 在实际应用中，升级、回滚是一个常见的场景， TICS 能

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并行文件系统 并行文件系统（Parallel File System）是对象存储服务（Object Storage Service，OBS）提供的一种经过优化的高性能文件语义系统，提供毫秒级别访问时延，TB/s级别带宽和百万级别的IOPS，能够快速处理高性能计算（HPC）工作负载，主要应用于大数据场景。

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特征操作主要是对数据集进行特征处理。 在旧版体验式开发模式下，模型训练服务支持的特征操作有重命名、归一化、数值化、标准化、特征离散化、One-hot编码、数据变换、删除列、选择特征、卡方检验、信息熵、新增特征、PCA。对应JupyterLab交互式开发模式，是界面右上角的图标中的“数据处理”菜单下面的数据处理算子。

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