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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全并行的数据查询处理 功能描述 全并行的分布式查询处理是DWS中最核心的技术，它可以最大限度的降低查询时节点之间的数据流动，以提升查询效率。 DWS为达成高性能数据分析目标，实现了一套高性能的分布式执行引擎，执行引擎以SQL引擎生成的执行计划为输入，将元组按执行计划的要求进行加工并将结果返回给客户端。

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并行查询（PQ） 功能介绍 使用方法 性能测试 父主题： 内核功能

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数据节点内部的每个Hash的数据都将按照设定的分区规则做相同的分区处理。 启动数据导入后，GDS将指定的数据文件分割成固定大小的数据块。 每个数据节点并行的从GDS下载这些数据块。 各个数据节点并行的处理数据块，从中解析出一条数据元组，每一个元组根据分布列计算出来的Hash值判断存储的物理位置：

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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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生物计算量的性能瓶颈。FPGA云服务器提供的强大的可编程的硬件计算能力可以很好满足海量生物数据快速计算的需求。 金融风险分析：金融行业对计算能力、基于超低时延和高吞吐能力的及时响应有很高的要求，比如基于 定价 树模型的金融计算、高频金融交易、基金/证券交易算法、金融风险分析和决策、交

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均匀的分布在各个节点。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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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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训练调试，则每台机器上都必须有8张卡。 本文档提供的调测代码中涉及到的OBS路径，请用户替换为自己的实际OBS路径。 本文档提供的调测代码是以PyTorch为例编写的，不同的AI框架之间，整体流程是完全相同的，只需要修改个别的参数即可。 相关章节 单机多卡数据并行-DataPar

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定是否为HSS预置的诱饵文件。 诱饵文件不会对您的业务产生影响，也不存在任何的恶意行为，若将诱饵文件删除，HSS将无法诱捕新型未知的勒索病毒。 创建Linux防护策略完成后，智能学习策略通过机器学习引擎学习关联服务器上的可信进程修改文件的行为，对绕过诱饵文件的勒索病毒进行告警。 Windows防护勒索

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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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个节点。增加任务的并行度，充分利用集群机器的计算能力。 操作步骤 任务的并行度可以通过以下四种层次（按优先级从高到低排列）指定，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。 算子层次 一个算子、数据源和sink的并行度可以通过调用setParallelism()方法来指定，例如

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ML Studio快速入门 背景信息 使用MLS预置算链进行机器学习建模 从0到1利用ML Studio进行机器学习建模 父主题： ML Studio

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通过查看学员培训进度，监控学员学习状态 操作路径：培训-学习-学习项目-数据 图23 数据监控1 图24 数据监控2 任务监控统计的是以任务形式分派的学员学习数据 自学记录统计的是学员在知识库进行自学的学习数据 统计数据统计的是具体培训资源（实操作业、考试等）的学员学习数据 父主题： 培训管理

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征的多行样本进行可信联邦学习，联合建模。 模型评估 评估训练得出的模型权重在某一数据集上的预测输出效果。 纵向联邦机器学习 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可信联邦学习，联合建模。 概念术语

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迁移学习 如果当前数据集的特征数据不够理想，而此数据集的数据类别和一份理想的数据集部分重合或者相差不大的时候，可以使用特征迁移功能，将理想数据集的特征数据迁移到当前数据集中。 进行特征迁移前，请先完成如下操作： 将源数据集和目标数据集导入系统，详细操作请参见数据集。 创建迁移数据

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现在，可以使用ModelArts服务中的ML Studio提供的销售预测模板，省时省力地得到餐厅未来3个月内的销售预测结果。 作为餐厅经营人员，可根据预测结果更好地判断在新地段开设哪种类型餐厅，并把预测出来的销售量较高时间段（例如每年5~7月是餐厅旺季）作为餐厅核心经营周期，从

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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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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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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。 外表：用于识别数据源文件中的数据。外表中保存了数据源文件的位置、文件格式、存放位置、编码格式、数据间的分隔符等信息。 相关原理 下面

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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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