中软国际数据治理专业服务解决方案实践

中软国际数据治理专业服务解决方案实践

    处理海量数据 更多内容
  • 处理数据

    处理数据 在作业总览中平台支持创建数据标记,数据图表、数据回放、数据集等作业,数据包选择相对应的算子就可以触发相对应的作业。 数据回放类型的算子作业不需要选择输出仓库。 当选择数据集算子时,数据类型可支持选择通用存储。 创建作业 在左侧菜单栏中,单击“数据处理 > 数据处理”。

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  • 处理数据

    处理数据 入门流程 示例:图片质量变换

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  • 处理数据

    处理数据 处理模拟数据步骤如下。 用户进入DISDemo函数详情页,选择“dis-test”测试事件,单击“测试”,测试函数,如图1所示。 图1 配置测试事件 函数执行成功后,部分函数日志如图2所示,全部的日志信息,可以到“日志”页签查询。 图2 函数执行结果 父主题: 使用函数处理DIS数据

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  • 数据处理

    数据处理 数据数据探索 数据采样 数据清洗 数据合并 数据转换 特征选择 时序数据处理 自定义 发布算法工程服务 父主题: JupyterLab开发平台

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  • 数据处理

    数据处理 创建算子 批导数据 处理数据 父主题: 自动驾驶云服务全流程开发

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  • 数据预处理

    数据处理 创建数据处理作业 开发数据处理作业 父主题: 管理数据

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  • 数据处理

    数据处理 作业总览 作业队列 算子管理 算子示例 父主题: 数据处理

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  • 数据处理

    数据处理 图片处理 Data+ 在线解压

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  • 数据处理

    数据处理数据服务首页左侧导航,选择“首页>我的数据集”。 在“我的数据集”页签单击新增的数据集。 单击“应用数据集 > 数据处理”。 进入“新增作业”界面,如图1所示。 参数说明如下所示: 作业名称:自定义输入。 开发环境:选择通用编辑器。 作业位置:存储作业脚本的数据湖OB

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  • 数据处理

    数据处理 数据处理支持什么类型脚本? 运行环境如何安装Python包? 数据处理可以处理哪些数据源中的数据? 用户注销后,是否会清理数据服务对应的个人数据以及资源,是否还会计费? 父主题: 常见问题

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  • 数据处理

    数据处理 Python API接口 管理新增作业 创建开发环境 父主题: 管理基础工具

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  • 处理呼叫数据

    处理呼叫数据 如果您需要获取呼叫数据,需要在服务端处理集成地址表单提交,并增加处理逻辑返回到页面。由于服务端处理存在多样性,此处提供传递的主要呼叫参数说明,请参见表1。代码样例为JAVA+springboot+模板(thymeleaf)方式,请参见后续步骤。 表1 参数说明 参数名称

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  • 数据处理

    数据处理 数据处理介绍 创建工作流 启动工作流

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  • 数据处理

    数据处理 数据处理简介 数据批导 数据处理 回放仿真

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  • 数据处理费用

    对象存储服务 ”的内容。 假设某用户于2023年7月1日对15TB数据做图片处理。由于数据处理费用无适用的资源包,则按照按需计费方式分析如下。 0~10TB范围内的数据免费,因此该用户的数据处理费用为: 数据处理费用= (15TB - 10TB) * 1024 * 0.025元/GB

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  • 数据处理可以处理哪些数据源中的数据?

    数据处理可以处理哪些数据源中的数据? 目前仅支持读写OBS桶中的数据。如果读写租户OBS中数据,可以使用ModelArts提供的MoXing的API能力,实现读写OBS中的数据。 父主题: 数据处理

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  • 数据处理简介

    数据处理简介 数据处理可对自动驾驶过程中采集到的数据进行处理、解析,处理的结果可以用于回访定位问题,并可根据不同功能的算子生成不同的数据处理作业。数据处理操作引导如下: 数据批导:创建数据导入任务,收集采集车辆原始数据数据处理:支持根据自定义数据服务算子,对数据包进行处理,创建不同类型的作业。

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  • 数据处理介绍

    数据处理介绍 DWR如何实现数据处理 DWR提供的近数据处理能力,可以对OBS内存储的数据,按照用户编排的工作流进行自动化处理(如解析、转码、截图等)。 DWR基于 函数工作流 FunctionGraph的函数能力,将复杂的业务处理逻辑编排为工作流,通过事件触发器或API驱动,自动化

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  • 数据准备与处理

    数据准备与处理 数据准备使用流程 创建ModelArts数据集 导入数据到ModelArts数据处理ModelArts数据集中的数据 标注ModelArts数据集中的数据 发布ModelArts数据集中的数据版本 分析ModelArts数据集中的数据特征 导出ModelArts数据集中的数据

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  • HBase应用开发简介

    是用来解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点: 处理海量数据(TB或PB级别以上)。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 不需要完全拥有传统关系型数据库所具备的ACID

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  • HBase应用开发简介

    目标是解决关系型数据库在处理海量数据时的局限性。 HBase使用场景有如下几个特点: 处理海量数据(TB或PB级别以上)。 具有高吞吐量。 在海量数据中实现高效的随机读取。 具有很好的伸缩能力。 能够同时处理结构化和非结构化的数据。 不需要完全拥有传统关系型数据库所具备的ACID

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