中软国际数据治理专业服务解决方案实践

DAY)}时，表示只导出昨天以后的数据。 终止时间配置为${dateformat(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)}时，表示只导出当前时间以前的数据。 这2个参数同时配置后， CDM 就只导出前一天内的数据，再将该作业配置为每天0点执行一次，就可以增量同步每天新生成的数据。 父主题： 增量迁移原理介绍

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增量物化视图 概述 使用 支持和约束 父主题： 物化视图

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增量物化视图 概述 使用 支持和约束 父主题： 物化视图

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查询增量组件详情 功能介绍 查询任务同步的增量组件的详细信息，实时同步任务，任务模式为增量或者全量+增量才支持。具体可以参考查询同步进度。 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。

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增量导入图(2.1.14) 功能介绍 增量导入图数据。 为防止系统重启时，不能正常恢复导入图数据，建议在使用图期间，不要删除存储在OBS中的数据。 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。

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增量物化视图 概述 使用 支持和约束 父主题： 物化视图

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增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题： 数据迁移进阶实践

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DAY)}时，表示只导出昨天以后的数据。 终止时间配置为${dateformat(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)}时，表示只导出当前时间以前的数据。 这2个参数同时配置后，CDM就只导出前一天内的数据，再将该作业配置为每天0点执行一次，就可以增量同步每天新生成的数据。 父主题： 增量迁移原理介绍

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增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 MongoDB/DDS增量迁移 父主题： 关键操作指导

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DAY)}时，表示只导出昨天以后的数据。 终止时间配置为${dateformat(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)}时，表示只导出当前时间以前的数据。 这2个参数同时配置后，CDM就只导出前一天内的数据，再将该作业配置为每天0点执行一次，就可以增量同步每天新生成的数据。 父主题： 增量迁移原理介绍

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数据服务专享集群增量包对应数据服务专享版集群。创建一个数据服务专享集群增量包，系统会按照您所选规格自动创建一个数据服务专享集群。 数据服务定位于标准化的数据服务平台，提供了快速将数据表生成数据API的能力，帮助您简单、快速、低成本、低风险地实现数据开放。 数据服务当前提供共享版与专享

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DAY)}时，表示只导出昨天以后的数据。 终止时间配置为${dateformat(yyyy-MM-dd HH:mm:ss)}时，表示只导出当前时间以前的数据。 这2个参数同时配置后，CDM就只导出前一天内的数据，再将该作业配置为每天0点执行一次，就可以增量同步每天新生成的数据。 父主题： 增量迁移原理介绍

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增量迁移原理介绍 文件增量迁移 关系数据库增量迁移 HBase/CloudTable增量迁移 父主题： 关键操作指导

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DLI 数据导入指引 DLI支持在不迁移数据的情况下，直接对OBS中存储的数据进行查询分析，您只需要将数据上传OBS即可使用DLI进行数据分析。 上传数据至OBS请参考《对象存储用户指南》。 当需要将来自不同源的数据进行集中存储和处理时，迁移数据至DLI可以提供一个统一的数据平台。

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Storm是一个分布式的、可靠的、容错的数据流处理系统。它会把工作任务委托给不同类型的组件，每个组件负责处理一项简单特定的任务。Storm的目标是提供对大数据流的实时处理，可以可靠地处理无限的数据流。 Storm有很多适用的场景：实时分析、在线机器学习、持续计算和分布式ETL等，易扩展、支持容错，可确保数据得到处理，易于构建和操控。

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Volcano调度概述 Volcano是一个基于Kubernetes的批处理平台，提供了机器学习、深度学习、生物信息学、基因组学及其他大数据应用所需要而Kubernetes当前缺失的一系列特性，提供了高性能任务调度引擎、高性能异构芯片管理、高性能任务运行管理等通用计算能力。 Volcano

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创建纵向联邦学习作业 2021年3月 序号 功能名称 功能描述 阶段 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

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提供“自动学习白盒化”能力，开放模型参数、自动生成模型，实现模板化开发，提高开发效率 采用自动深度学习技术，通过迁移学习（只通过少量数据生成高质量的模型），多维度下的模型架构自动设计（神经网络搜索和自适应模型调优），和更快、更准的训练参数自动调优自动训练 采用自动机器学习技术，基于

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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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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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