端边云车联网Serverless数据湖解决方案

使用预置的数据处理工具 创建数据处理任务 管理和查看数据处理任务

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Loader算子数据处理规则 在Loader导入或导出数据的任务中，每个算子对于原始数据中NULL值、空字符串定义了不同的处理规则；在算子中无法正确处理的数据，将成为脏数据，无法导入或导出。 在转换步骤中，算子数据处理规则请参见下表。 表1 数据处理规则一览表 转换步骤 规则描述

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应用场景 未来几年时间，数据量将会呈数倍增长趋势，海量数据的快速处理是企业数据变现的核心诉求。DWR提供的高效、开放、易用的近数据处理能力，让视频处理、图片审核、文档压缩、灾难防治、数据搜索和推荐、办公协同、基因测序等场景的海量数据快速产生价值。 DWR的应用场景包括但不限于以下典型场景。

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为了避免算法推理内部可能出现的内存拷贝，在调用模型管家Process接口时，建议输入数据（输入数据一般可直接使用框架传入的内存，该内存是由框架通过HIAI_DMalloc申请得到）及输出数据都通过HIAI_DMalloc接口申请，这样就能够使能算法推理的零拷贝机制，优化Process时间。如果在推理前需要进行DVPP处理，DVPP的输入内

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Doris集群回收站数据处理 那些场景会产生回收站数据？ 数据均衡时，仅仅是将高负载磁盘上的tablet拷贝一份到低负载的磁盘，并将原有tablet放入垃圾回收站，并不会物理删除原有tablet，因此产生垃圾文件。 Delete/drop/truncate等操作只是在逻辑上删除了

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用户项目ID。获取方法请参见获取项目ID和名称。 task_id 是 String 数据处理任务ID。 version_id 是 String 数据处理任务的版本ID。 请求参数 无 响应参数 无 请求示例 删除数据处理任务的版本 DELETE https://{endpoint}/v2/{

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create_time Long 数据处理任务的创建时间。 deleted_sample_count Integer 处理后删除的图片数量。 description String 数据处理任务的版本描述。 duration_seconds Integer 数据处理任务的运行时间，单位秒。 inputs

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工业数据处理基础工具链专题设计 数据湖 治理平台设计 工业数据资产库设计 父主题： 行业知识中心方案设计

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大屏数据处理应用模板 描述 大屏数据处理应用模板，可配合组件资产“大屏Demo”使用。 开放能力 大屏数据处理应用模板为APP资产，提供服务能力。 服务 说明 getTodayForDmax 该服务用于获取当天时间。 getTaskStatusNum 该服务用于获取各任务状态的具体数量。

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查询数据处理任务版本的结果展示 功能介绍 查询数据处理任务版本的结果展示。 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。 URI GET /v2/{project_id}/

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时可以配置超高IO的云硬盘和合适的带宽。 更多信息，请参见内存优化型。 图形渲染 对图像视频质量要求高、大内存，大量数据处理，I/O并发能力。可以完成快速的数据处理交换以及大量的GPU计算能力的场景。例如图形渲染、工程制图。 推荐使用GPU加速型 弹性云服务器 ，基于NVIDIA Tesla

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ebpack+自研组件，要保证模式样式美观，多端统一，后端需要采用微服务架构为支撑，并采用流式消息驱动技术保证数据处理安全、及时、高效。集合大数据存储方案，可以支撑海量数据分布式存储分析，并可通过统一运维平台进行统一监控分析。 平台采用容器化、虚拟化技术支撑，平台的各个业务功能通

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速度越来越快。传统的数据处理技术，比如说单机存储，关系数据库已经无法解决这些新的大数据问题。为解决以上大数据处理问题，Apache基金会推出了Hadoop大数据处理的开源解决方案。Hadoop是一个开源分布式计算平台，可以充分利用集群的计算和存储能力，完成海量数据的处理。企业自行

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机集群的计算机系统和环境。能够执行一般个人电脑无法处理的大资料量与高性能的运算。高性能计算具有超高浮点计算能力，可用于解决计算密集型、海量数据处理等业务的计算需求，如应用于工业设计CAD/CAE，生物科学，能源勘探，图片渲染和异构计算等涉及高性能计算集群来解决大型计算问题的领域。

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基于典型物联网应用场景，封装常用算子，比如数据接入，数据过滤，数据转换等等。 时序分析：专为物联网时序数据处理优化的服务，包括高压缩比的时序数据存储，高效的时序查询效率，海量时间线能力。 表2 时序分析 特点 描述 海量接入 海量时间线能力，最大可达亿级 时序存储 列式存储及专用压缩算法，高压缩率 高效查询

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快速创建和使用Kafka流式数据处理集群 操作场景 本入门提供从零开始创建流式分析集群并在Kafka主题中产生和消费消息的操作指导。 Kafka集群提供一个高吞吐量、可扩展性的消息系统，广泛用于日志收集、监控数据聚合等场景。Kafka可实现高效的流式数据采集、实时数据处理存储等。 操作流程

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集成ModuleSDK进行数据处理 场景说明 代码解析 注册节点 创建产品 修改代码 项目打包 制作镜像包或插件包 创建应用 部署应用 添加边缘设备 设备接入 查看SDK运行日志 父主题： 集成ModuleSDK(C)

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MapReduce任务或Spark任务，从而完成对Hadoop集群中存储的海量数据进行查询和分析。 Hive主要特点如下： 通过HQL语言非常容易的完成数据提取、转换和加载（ETL）。 通过HQL完成海量结构化数据分析。 灵活的数据存储格式，支持JSON、 CS V、TEXTFILE

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为什么使用AppStage运营中心 运营面临的问题 海量数据计算难，自建数据运营平台成本高。 业务人员和数据工程师角色分离，配合效率低、闭环链路长。 缺乏体系化运营支撑：指标监控不及时、产品体验无法衡量等。 如何解决运营问题 运营中心面向运营人员提供运营管理服务，提供应用数据接入、数据处理、指标开发、指标管理、

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为什么使用运营中心 运营面临的问题 海量数据计算难，自建数据运营平台成本高。 业务人员和数据工程师角色分离，配合效率低、闭环链路长。 缺乏体系化运营支撑：指标监控不及时、产品体验无法衡量等。 如何解决运营问题 运营中心面向运营人员提供运营管理服务，提供应用数据接入、数据处理、指标开发、指标管理的

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有1000多个AI训练集，30000多个网络特征。 高质量标注数据多：通过专业标注工具和专家经验，积累海量标注样本，累计已有1亿条电信标注样本数据。 电信 数据治理 高效，数据处理效率提升2倍以上 数据属性易理解：集成50000多种属性的数据字典，降低用户使用电信数据门槛。 数据治理

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